基于闭包关系的信息系统约简研究

用拓扑学中闭包这个最基本的概念来刻画协调决策信息系统的属性约简和不协调决策信息系统关于上近似的约简。在此基础上,很自然地提出一个二元关系相对于一族二元关系的闭包约简的概念,并且定义一个辨识矩阵来刻画闭包约简,给出闭包协调集的判定定理与约简方法。这些结果是协调信息系统的属性约简和不协调决策信息系统中关于上近似约简理论的自然推广。     

基于贴近度的协调序决策系统属性约简算法

针对基于优势关系的协调序决策系统,定义了条件属性集相对于决策属性集的贴近度,并定义了协调序决策系统中属性的重要度.提出了基于贴近度的启发式属性约简算法,通过实例分析证实了该算法的有效性.     

交非空关系下信息系统的知识约简

在交非空关系下的目标信息系统中引入了协调集判定定理,研究了该信息系统的属性约简及协调集问题,给出了约简等相关定义,并给出了求解目标信息系统辨识矩阵和约简的算法.     

多标记序决策系统中基于局部最优粒度的规则获取

多粒度是当前粒计算研究的一个重要方面.在实践中,人们往往选择比较合适的粒度层次来解决问题.作为信息系统的一种特殊情况,多粒度决策系统是经常使用数据表示形式.在这样的系统中,对象可以在属性的不同粒度层次上取不同的观测值.实际使用时,常常遇到在数据属性上需要比较大小,即属性带有序关系.序关系分析是多指标决策的重要内容,而粗糙集是一种处理序关系有效方法.围绕多标记序决策系统的知识获取问题来开展研究,首先,介绍了多标记序决策系统的概念;然后,在协调的多标记序决策系统中定义了最优粒度和局部最优粒度,并介绍了基于局部最优粒度的属性约简和规则获取方法;最后,在不协调的多标记序决策系统中引入了广义决策,定义了广义最优粒度和广义局部最优粒度,并给出了基于广义局部最优粒度的属性约简和规则获取方法.     

基于邻域粗糙集的连续值分布式数据属性约简

为了去除系统中的冗余属性,保持系统的分类能力,研究了连续值分布式数据的属性约简.给出了连续值分布式决策信息系统中邻域粗糙集的定义,讨论了分布式连续值决策信息系统中正域计算的可分解性.以保持分布式决策信息系统的正域不变为前提,探讨了分布式决策信息系统中属性的可约性,提出了分布式连续值决策信息系统的属性约简算法.为了验证该算法的有效性,在7份数据集上进行了3组实验.实验使用提出的算法对分布式数据进行属性约简,进而采用加权集成的方式进行分类测试.实验结果表明,该算法能够有效去除连续值分布式数据中的冗余属性,使得约简后的连续值分布式数据的集成分类能力与约简前相差不大.甚至更高.     

决策信息系统协调性的关系矩阵表示

从矩阵视角研究不完备信息系统的知识表示和属性约简.首先,引入关系矩阵,基于容差关系提出不完备决策信息系统协调性判定方法.其次,利用关系矩阵求正域,并提出属性协调集的矩阵判定定理,从而给出一种保持正域不变的约简的新方法.最后,基于上述框架,给出属性重要性度,进一步提出一种属性约简的启发式算法,并通过分析和实例证明该方法的有效性.     

α-先验概率优势关系下的粗糙集模型研究

序信息系统涉及了多属性决策领域的比较、排序及属性约简等问题.然而在现实世界中,不完备序信息系统十分常见.为解决不完备序信息系统中现有优势关系要求过于严格或宽松的缺陷和目前不完备序信息系统粗糙集模型及性质、对象排序、属性约简等理论研究的不完整性,首先,结合先验的知识,从概率分布的角度分析未知属性值,提出α-先验概率优势关系,在此基础上研究其粗糙集模型及性质;其次,给出α-先验概率优势类结构差异度的概念,并提出一种新的对象排序方法;然后,给出一种由α-先验概率优势类结构差异度来寻找不完备序信息系统的启发式属性约简算法,该算法能有效地避免因新的优势关系不满足单调性引起的弊端;最后,用具体实例验证所提方法的正确性和有效性.该课题内容不仅丰富了粗糙集理论的研究,而且为不完备序信息系统理论提供了新的方法和思路.     

优势关系下的协调集判定定理

在优势关系下的目标信息系统中,运用协调集判定定理,研究了该信息系统的属性约简及协调集问题,给出了相关定义,并给出了求解目标信息系统的辨识矩阵和约简的算法.     

属性定向概念格的协调近似表示空间

构造形式背景、协调决策形式背景和不协调决策形式背景的统一模型,并提出不同形式背景的概念格的属性约简的定义和方法.首先,定义对象幂集上的一种等价关系,并利用该等价关系给出属性定向概念格的协调近似表示空间的概念.其次,针对不同形式背景构造相应地协调近似表示空间.特别地,构造不协调决策形式背景的四类协调近似表示空间,分别为分布协调近似表示空间、最大分布协调近似表示空间、下协调近似表示空间和上协调近似表示空间.最后,给出协调近似表示空间的属性约简的定义,并利用可辨识矩阵给出属性约简集的判定定理.分析表明,形式背景和决策形式背景(包括协调的和不协调的)都可看作是协调近似表示空间的特殊形式,且形式背景的属性约简恰好对应协调近似表示空间的属性约简.因此,协调近似表示空间的属性约简方法可以在一定程度上降低由形式背景的复杂性带来的概念格的属性约简的复杂性.     

一种序决策信息系统中的快速属性约简算法

为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法引入优势粗糙集方法中,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,通过分析序决策信息系统中知识粒在属性数目变化条件下的粗化与细化过程,得出相对冗余属性的判断定理,由此结合前向属性约简方法设计了快速属性约简算法;最后分析比较了2种算法的时间复杂度并选取了6个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,测试结果表明,本文提出的算法比现有的属性约简算法高效。     

信息系统中知识的距离及基于知识距离的属性约简算法

从粒度计算的观点出发,给出了信息系统中知识距离的定义,指出利用知识距离可以度量信息系统中知识的粗糙性,分析了其相关性质.提出了一种基于知识距离的启发式属性约简算法,算法不需求核,对无核的特殊信息系统计算约简更加有效.     

基于属性重要度的变精度邻域粗糙集知识约简

在模糊决策信息系统理论研究的基础上,根据其属性来构造对象空间的模糊分割,用邻域粒化的思想定义了变精度模糊决策信息系统粗糙集模型的上、下近似算子及其约简和核等概念,由此给出了一种基于属性约简的算法,通过实例分析验证算法的有效性。     

模糊广义决策信息系统的证据特征与信任约简

探究模糊广义决策信息系统的证据特征和信任约简.首先,给出模糊广义决策信息系统中的模糊上、下近似算子及其相关性质.然后,基于证据理论探讨模糊广义决策信息系统的数值特征,并在模糊广义决策信息系统中,利用证据理论中的模糊信任和模糊似然函数对模糊近似集进行刻画.最后,根据模糊信任函数定义的属性重要度,提出模糊广义决策信息系统信任约简的算法,并给出实例验证其有效性.     

一种信息系统属性约简新方法

针对现实中的信息系统的不完备缺失属性,以及无法使用Paw lak粗糙集解决属性约简的情况,在经典的Paw lak粗糙集的基础上,引入一般关系下的粗糙集模型,并给出了基于一般关系的信息系统属性约简的定义.为了使不完备信息系统可以得到更好的属性约简,通过对非对称相似关系进行改进,提出了一种基于改进非对称相似关系的粗糙集模型,在此基础上给出了一种新的不完备信息系统的属性约简算法,并用实例说明了其有效性.     

区间值不协调信息系统基于变精度优势关系的知识约简算法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对区间值不协调决策信息系统的特点,引入优势可能度和变精度优势关系概念,提出一种基于优势关系类的属性约简算法.该算法通过确定分配区分对象集和区分函数的最小析取范式从而得到分配约简集,给出了具体的算法步骤.理论分析和实例表明该文算法的有效性和合理性.     

Pythagorean模糊信息系统属性约简的图论方法

信息系统中,属性约简是知识发现问题的一个研究热点,能达到发掘并简化知识的目的。目前已有很多利用辨识矩阵来进行属性约简的研究,但是当数据维数较大时,算法复杂度往往很大。利用加权欧几里得距离来定义二元关系及辨识矩阵,利用信息系统的约简与生成图的最小顶点覆盖等价的关系,将辨识矩阵求解约简的问题转化为求解生成图中最小顶点覆盖的问题,并给出了Pythagorean模糊信息系统中属性约简的算法;在此基础上,利用基于加权欧几里得距离的相似关系,定义了Pythagorean模糊决策信息系统的辨识矩阵,并给出了用最小顶点覆盖的方法求约简算法,最后利用实例验证了算法的有效性。     

基于不完备模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个重要方法,把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

含属性加权模糊序决策信息系统的近似约简

为保证关键属性在属性约简时能够被保留,可对信息系统的属性进行加权,从而提高关键属性的影响力.基于此,在属性加权的模糊序决策信息系统中建立了上、下近似约简的模型,得到两种约简的判定定理,并且给出求解上、下近似约简的辨识矩阵以及约简方法 .最后,通过实例验证了该约简方法的有效性.     

对象定向概念格的不协调决策约简

由于噪声、预测能力等因素的影响,实际问题中遇到的决策形式背景大多是不协调的.因为形式背景中不协调性的存在使得人们挖据有用的信息变得更加复杂和困难,而属性约简可以使决策形式背景的知识表示更为简洁,隐藏的知识更加清晰,因此研究不协调决策形式背景的属性约简具有重要的意义.针对不协调决策形式背景研究了对象定向概念格的属性约简的定义和方法.首先,利用对象幂集上的等价关系定义了对象定向概念格的两种属性约简:分布约简和最大分布约简.分布约简集保持每个对象子集在每个决策等价类的隶属程度不变,而最大分布约简集保持每个对象子集的最大决策等价类不变.其次,讨论了分布协调集和最大分布协调集之间的关系.最后,定义了分布辨识矩阵和最大分布辨识矩阵,给出了分布约简集和最大分布约简集的判定定理,提出了计算分布约简集和最大分布约简集的方法.     

基于α-β优势关系的区间值信息系统属性约简方法

区间值信息系统是单值信息系统的一种扩充,如何对其进行属性约简是区间值多属性决策中的一个重要的问题.在已有的优势关系基础上,定义了α-β优势关系,得到基于新的优势关系的可辨识矩阵,进而对区间值信息系统进行属性约简,给出了约简算法.最后通过一个算例验证了新方法的可行性,并与已有方法进行了比较,结果表明所提出的方法更为简单有效.