基于变精度动态容差关系的扩充粗糙集模型

在分析已有扩充粗糙集模型的基础上提出了一种变精度动态容差关系的新模型.设置动态容差度参数来控制该扩展模型的容差关系强度,并且给出了该参教的动态曼新算法.设置精度参数来处理存在一定误差的数据,增强了模型的泛化和抗噪能力.最后用UCI中大量不完备数据验证了该模型的有效性.     

基于限制容差关系和集对分析的数据依赖在IIS中的应用

利用限制容差关系和集对分析方法,分别给出了不完备信息系统(IIS)下对象依赖和属性依赖的定义,并将其应用于IIS约简,提出了利用基于限制容差关系的对象依赖进行对象约简和利用基于集对分析的知识依赖进行属性约简的方法以及相应的算法,以这些算法为依据进行约简得到了较好的结果.最后结合两个实例加以分析,验证这种限制容差关系模型和集对分析方法相结合的方法对处理IIS是合理有效的.     

基于限制容差关系的加权信息熵

信息论观点是利用粗集理论研究信息系统性质的一种重要途径和方法。从信息论角度研究不完备信息系统的属性约简问题。在仔细分析完备信息系统的信息熵概念的本质之后,通过引入权数,研究了基于限制容差关系的不完备信息系统加权信息熵和条件熵问题。还提出了基于一般的集值函数的信息系统加权信息熵和条件熵概念。所得结果为在一般二元关系下的信息和决策表的知识获取提供了理论依据。     

基于(α, τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型

针对经典粗糙集模型只能处理完备信息系统,将变精度粗糙集模型引入到不完备信息系统中。给出了(α,τ)限制相似关系的定义及其相关性质,并提出了基于(α,τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型,提出了基于属性重要度和近似分类质量的知识约简算法。通过算例分析验证了该模型知识约简算法的有效性。     

相似关系下变精度粗糙集的阈值选取分析

针对相似关系下的变精度粗糙集模型,讨论了该模型下的阈值选取问题。阈值选取包括相似阈值和分类阈值的选取。通过粗糙熵的计算,给出了最优相似阈值的选取方法。对于分类阈值的选取,提出先将模型的边界域进行细划分,分析各边界域与分类阈值之间的影响关系;之后确立基于边界域的近似分类的准则,通过基于近似分类准则的优化计算,达到对分类阈值区间的合理选取。文末的仿真实例验证了该阈值选取方法的可行性和优越性。     

不完备信息系统中的可变精度分类粗糙集模型

在不完备信息系统中,容差关系过于宽松,而相似关系则过于严格.根据这样的解释,提出了一种新的基于可变精度分类的拓展粗糙集模型,其中的分类方式相比较于容差关系和相似关系显得更为灵活,是这两者的一种广义化表现形式,且可变精度分类也是限制容差关系的一种改进形式.在此基础上,将这种拓展粗集模型与基于容差关系和相似关系的拓展粗集模型进行了对比分析.最后在不完备信息系统中使用新的拓展粗集模型讨论了确定和可能性规则的直接生成方法,并进行了实例分析以说明其有效性.     

基于变精度粗糙集理论的知识约简方法

基于变精度粗糙集理论与包含度理论,引入了不协调目标信息系统的上、下分布约简的概念,并讨论了它们之间的关系.上(下)分布约简是保持每个决策类的上(下)近似不变的最小属性集,由约简系统产生的命题规则与由原系统产生的命题规则是相容的,即约简不会改变由对象所产生的规则的决策结果.通过对这两种知识约简的等价刻画,得到了上、下分布知识约简的判定定理和可辨识属性矩阵,从而提供了不协调目标信息系统知识约简的新方法.     

不完备信息系统中基于相似度的变精度粗糙集模型

提出了一种基于相似度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定义了这种模型上的知识约简,并给出了求约简的两种一般算法.最后通过实例分析说明了算法的有效性.     

基于变精度粗糙集的航空发动机送修等级决策

航空发动机送修费用与送修等级紧密相关。送修等级设定过高会使送修费用大幅提高,目前国内航空公司缺乏对送修等级的定量控制方法。从数据挖掘角度出发,应用变精度粗糙集理论研究发动机状态参数与各个单元体性能之间的关系,提出了一种基于粗集的航空发动机送修等级决策方法,以期在实际送修决策时能够更加客观地反映发动机实际状态。最后,以CF6型发动机送修维修等级决策规则生成为例,说明该决策方法的有效性。     

基于灰色相似关联关系的灰色变精度粗糙集模型及应用

针对决策信息系统含有大量的灰信息、噪声数据且属性值为区间灰数,而利用传统的方法对其处理时易造成信息损失,鉴于此,本文利用灰色系统理论的思想方法构建了一种新的灰色变精度粗糙集模型。该方法,首先利用灰色相似关联度定义基于阀值λ的灰色相似关联关系、灰色相似关联类,而后以灰色相似关联关系代替灰色变精度粗糙集模型的等价关系,构建了一种基于灰色相似关联度的灰色变精度粗糙集模型,进而研究了模型的相关性质,并以实例验证了新模型的有效性与适用性。     

模糊等价关系基础上的粗集分解

介绍了模糊相似关系和模糊等价关系的有关性质,根据这些性质建立了在模糊等价关系基础上的λ-等价类,并在λ-等价类基础上建立了λ-粗集;给出了λ-等价类分解和λ-粗集分解的定义,最后给出了λ-等价类和λ-粗集的一般性质,可知λ-粗集是Z.Pawlak粗集的推广得出了等价类和粗集在模糊等价关系基础上的分解结构——分解链。     

多准则分级决策的扩展粗糙集方法

解决分级决策问题的方法主要涉及统计学、人工智能和运筹学等．粗糙集理论被证明是进行多属性决策分析的有利工具．但是，基于不可分辨关系或相似关系的传统粗糙集方法不适于解决带有准则的决策分析问题．因此，Greco等提出了一种扩展的粗糙集方法分析分级决策数据，该方法利用支配关系代替不可分辨关系对决策类进行粗糙近似．在此基础上，为了从决策数据中构造偏好模型，通过构造支配矩阵和支配函数计算最小决策规则．为了消除规则集中的冗余性，提出了规则化简的方法．此外，对基于规则的分级决策策略进行了研究.     

基于粗糙集的信息粗传递

针对实际中两种信息传递情况,提出了两种信息粗传递概念—下近似和上近似信息粗传递。利用粗糙集理论对这两种信息粗传递进行了讨论,分析了粗传递信息保持不变、发生损失和发生增益的条件,得到了下近似和上近似粗传递信息不变定理,下近似粗传递信息损失定理,上近似粗传递信息增益定理,下近似和上近似信息粗传递原理以及提高信息粗传递精确性的方法。信息粗传递是粗糙集理论的一个新的应用。     

基于限制优势关系的粗糙模糊集及知识约简

以不完备模糊目标信息系统为研究对象,在其中提出了限制优势关系的概念。相比较于传统的优势关系,使用基于限制优势关系的粗糙模糊集,可以提高模糊目标的近似精度与近似质量。在限制优势关系粗糙模糊集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念。最后给出了求得相对下、上近似约简的具体操作方法并进行实例分析以说明其有效性。     

不完备信息系统中基于联系度的粗集模型拓展

在分析几种已有的针对不完备信息系统的粗集拓展模型基础上,提出了一种基于联系度的粗集拓展模型.该模型的方法是:通过引入阈值将原不完备信息系统进行划分,再利用基于联系度的容差关系确定类,利用产生的这些类得到上下近似.通过例说明该模型是符合客观实际的,更重要的是在容差类的划分中通过引入阈值考虑了根据人的主观要求,这与人机结合以人为主的系统方法论是一致的.     

基于条件粗糙熵的粗集不确定性度量

基于知识的条件粗糙熵理论,提出了集合的条件粗糙熵(简称条件熵)概念,用来刻画和度量集合的不确定性(粗糙性)。给出集合条件熵的性质和相关定理:在近似空间中,等价划分越细,集合的条件熵就越小,粗糙性也就越小;不同的决策集合并后粗糙性会降低.讨论了集合的条件熵在目标信息系统中的理论意义,集合的条件熵刻画了目标信息系统的局部(某个决策集)的不确定性。