基于不完备决策信息系统的知识约简算法

针对复杂领域中的决策信息系统往往存在数据缺失现象,差别矩阵作为决策信息系统知识约简的有效方法之一,但传统的差别矩阵方法并不适用于不完备决策信息系统,为此构造了基于不完备决策信息系统的差别矩阵,并简化了差别矩阵中的属性元素,有效地删除了差别矩阵中的冗余元素。然后结合不完备决策信息系统的核属性,利用启发式方法设计了一种基于不完备决策信息系统的快速知识约简算法,最后通过实验比较验证了算法的有效性。     

不完备决策信息系统规则提取的一种新方法

针对不完备决策信息系统问题,文章引入容差关系下包含集的概念,并由此提出一种基于包含集的不完备决策信息系统规则提取的新方法.相对于常规方法,该方法计算量较少.最后,文章通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

基于决策支持度的不完备信息系统约简算法

提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法。通过引入决策属性支持度对不完备决策表中属性的重要性进行了定义,并以此作为启发信息进行属性的选择,该算法的时间复杂度是多项式的。寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP-hard问题,采用该算法可降低问题复杂度。通过实例说明,该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

不完备信息系统的规则约简算法

分析文献[5]提出的针对不完备信息系统的粗糙集分层递阶约简方法,对其进行一定的改进,使算法的效率提高,计算量减少.属性重要性的使用使算法更适用于实际问题.     

一种不完备决策表中的广义决策约简

现实世界中大量存在的信息系统是不完备的,研究了包含不确定性和不精确性两种因素的不完备信息系统,建立了一种基于相似关系推广的粗糙集模型并对这种情况下的不完备决策表进行分析.研究了广义决策约简的方法,根据约简生成了决策规则.     

不完备序信息系统下的局部双量化决策粗糙集研究

针对不完备序信息系统,在双量化粗糙集和局部决策粗糙集的基础上,构建了2种局部双量化决策粗糙集(local double relative quantitative decision-theoretic rough set, LDrq-DTRS)模型,探讨了它们的正域、负域、边界域之间的包含关系,以及它们与局部粗糙集之间的内在联系。最后,通过数据实验比较验证了在不同模型参数关系下以上模型间的相关性质。     

基于不完备信息系统的粗糙集方法及应用实例

很多信息系统都是不完备的,处理不完备信息系统的方法有很多,但粗糙集理论能够有效处理不完备信息.简要介绍了不完备信息系统下的粗糙集模型,并对一个应用实例进行了知识约简且做出决策.     

不完备序信息系统的集对优势度粗糙集模型

不完备序信息系统粗糙集模型是经典粗糙集模型的扩展,它能进一步处理含未知属性值和具有优势关系的数据.针对相似优势关系条件过于宽松而限制扩展优势关系条件又过于严格的缺点,引入集对分析思想,提出了集对优势度粗糙集模型.它可以通过调整参数,达到较理想的分类,克服了现有不完备序信息系统优势关系的不足.并以实例分析验证了集对优势度粗糙模型的有效性.最后,在UCI数据集上进行仿真实验,通过实验进一步说明集对优势度粗糙模型可以获得更优的分类效果.     

不完备区间值信息系统的粗糙集约简算法

探讨不完备区间值信息系统的属性约简问题。定义了一种相似联系度容差关系,基于此关系建立了拓展粗糙集模型。然后通过定义双参数分配约简和同异反可辨识矩阵,给出了基于同异反可辨识矩阵的双参数分配约简算法。所建模型可根据不同的用户需求和数据集的分布特点对参数进行动态调整,更符合实际。最后给出了数值例子,并分析了不同参数值对约简结果的影响。     

基于粗集的不完备信息系统属性约简

属性约简是粗集理论研究的核心内容之一。经典粗集理论是建立在完备信息基础之上的，然而在现实中，不完备信息系统的广泛存在极大地限制了粗集理论向实用化迈进。该文基于相容关系，将分布约简、最大分布约筒、分配约简引入不完备信息系统，提出了一种新的约简——分配序约简，并讨论了几种约简之间的关系。给出了分配约简的一种启发式算法：条件信息量约简算法，分析了该算法的时间复杂度。经实验检验，该算法是有效的。     

不完备信息系统中Rough集的扩充模型

经典的Rough集理论所处理的信息系统必须是完备的.为了能够分析处理不完备的信息系统,需要建立新的扩充Rough集模型.对现有的几种比较有影响的Rough集扩展模型进行了分析研究,提出了一种带约束的相似关系Rough集模型,并将这些扩充模型之间的关系进行了分析比较.结果显示,基于约束相似关系的扩充Rough集模型优于基于容差关系的扩充Rough集模型和基于相似关系的扩充Rough集模型,使得对象的划分更加合理,符合人们在处理数据时的直观感觉.     

基于粗糙集的不完备信息系统知识获取方法

经典粗糙集理论是面向完备信息系统的，为处理不完备信息系统．需要进行理论扩充．本文首先介绍了粗糙集理论的基础知识，然后对经典粗糙集理论在不完备信息系统中的几种扩充模型进行了介绍和分析，并对现有基于粗糙集理论的不完备信息系统知识获取方法的研究进行了总蛄，最后展望了谊理论未来的发展方向．     

基于优势关系粗糙集的地震数据约简和规则提取

针对现有的基于不可分辨关系的数据约简算法在地震数据处理中存在的缺点,提出一个新的优势区分矩阵的定义,并在此基础上给出相应的具有更好约简效率的数据约简算法和规则提取算法.在运用该算法对全国小震目录数据进行的实验中,从上海市地震局提供的44 381条样本数据中挖掘出272条确定性规则,取得了有实际意义的结果.     

优势关系下模糊目标信息系统约简的辨识矩阵

约简是知识获取的重要方法之一,基于等价关系的粗糙集约简理论的研究已比较深入,而优势关系下约简理论的研究还比较少。定义了模糊目标信息系统在优势关系下的5种属性约简,并且给出了它们的判定定理和可辨识矩阵。证明了辨识矩阵对应的辨识公式给出的解就是所求约简的全体.最后通过一个例子说明如何用辨识矩阵算法求属性约简。     

基于灰色信息系统的优势关系及其属性约简方法

针对现实生活中的大部分信息是缺省的和属性取值不确定性的情况,首先引入了区间灰集概念,并在其基础上对不完备信息系统进行了研究,讨论了区间灰集信息系统基于优势关系下的属性约简,提出了基于区间灰集的可能度与优势度,进而利用其对对象进行排序,并通过引入阀值,使排序达到了人的主观要求与客观实际更高层次上的一致,最后通过实例说明如何求属性约简集以及利用约简集排序是合理的.     

基于量化相似关系的不完备决策信息系统的完备化算法

由于不完备信息系统中得到等价关系比较困难,这使粗信理论的应用受到限制,为此相似关系信息系统被得出,它利用对象之间相似性的把握能力对传统粗集理论进行扩充.在改进相似关系的基础上,提出以相似关系的量化值为尺度,并考虑决策规则的相容性对不完备决策信息系统的缺省数据进行填补.     

优势关系决策信息系统的属性约简

为有效处理不一致决策的数据, 通过定义决策正域的概念, 提出了基于优势关系的一般决策信息系统的属性约简方法, 并对约简性质进行了分析。最后通过实例说明了属性约简方法的有效性。     

不完备系统中基于特征关系的知识约简

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象,根据特征关系讨论了其中的知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似分布约简的概念并给出了相应的判定定理与辨识矩阵,为从复杂的不完备系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段.     

不完备系统中基于特征关系的知识约简

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象，根据特征关系讨论了其中的知识约简问题．在不完备决策系统中，引入了近似分布约简的概念并给出了相应的判定定理与辨识矩阵，为从复杂的不完备系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段．