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．     

一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法

粗糙集理论是一种新兴的数学工具,用于分析、处理不确定或不完整的复杂信息,适合于从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在有用的规律。提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法,通过重要度分析和属性约简,找出影响决策属性的关键因素。通过值约简,得出决策规则。运用该方法对大学生自主学习风气与能力培养之间的关系进行研究,实例分析表明,这种新的方法具有实际应用价值。     

基于粗糙集的数据挖掘属性约简算法研究

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心内容之一.阐述了粗糙集理论的基本思想,给出了一种启发式的最小约简算法,通过一个实例,分析说明算法的可行性和有效性.     

基于程度粗糙集模型的近似约简和近似相对约简

知识约简是在保持知识库分类能力不变的务件下，删除其中不相关或不重要的知识，它是粗糙集理论的核心内容之一。基于程度粗糙集模型提出了知识的近似约简和近似相对约简的定义，并且讨论了它们的一些相关性质。近似约简和近似相对约简是Pawlak粗糙集模型下的约简和相对约简的推广，它们能够在一定误差允许下约简更多的知识，使问题更加简化，同时也为获取近似决策规则奠定了基础。     

一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。     

一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。     

Web网页中的S-粗糙集理论

近年来,Pawlak粗糙集理论在研究不完整、不确定知识和数据的表述、学习、智能信息处理、数据挖掘方面受到广泛的关注,并取得了一系列成果.S-粗糙集是Pawlak粗糙集的推广.利用S-粗糙集理论,知识过滤原理分析了从海量Web网页信息中获取感兴趣的Web网页的实质.     

基于粗糙集理论的KNN分类

粗糙集理论为研究不精确数据的分析、推理,挖掘数据间的关系、发现潜在的知识提供了有效的工具。在数据挖掘技术中KNN算法是一个实现简单和分类准确性较高的方法,但是,当用于样本容量较大以及特征属性较多的类似医疗图像挖掘这样的领域时,其效率受到了很大的影响,找到一个删除最大冗余属性的方法成了解决这个问题的关键。将粗糙集理论与KNN算法结合起来,用粗糙集方法进行属性约简,有效地解决了KNN算法分类的这个缺点。     

粗糙集在知识约简中的应用

粗糙集是近年发展起来的一种有效地处理模糊和不确定性信息的数学工具,在机器学习和数据挖掘等领域获得了成功的应用。知识约简是粗糙集理论的重要应用和研究内容之一。本文主要讨论粗糙集在知识约简中的应用,以及常见的约简算法的原理及实现。     

基于粗糙集理论的大学生学习成绩影响因素分析

粗糙集理论是处理知识不精确和不完善的一种归纳学习方法,能在保留关键信息的前提下,对数据进行化简并求得最小的知识表达,同时能识别并评价数据之间的依赖程度。文中针对学习成绩影响因素的复杂性,将粗糙集理论的技术思想应用于大学生学习成绩影响因素的定量分析中,研究了大学生学习成绩与其影响因素的关系,并确定了影响大学生学习成绩的主要因素。     

粗糙群和基于子群的群的粗糙

运用粗糙集理论的思想，在群中基于子群定义了群的近似空间，并定义了集合的运算，用集合的近似进行了研究．用近似群重新定义了粗糙群理论中的粗糙群、粗糙子群、粗糙不变子群、粗糙商群、粗糙同态、粗糙同构等一系列概念，并在传统的和新定义的两种粗糙群理论体系中，研究了基于子群的群的粗糙的性质．     

粗集在知识发现中的应用

粗集作为一种数据分析理论，能有效地从不确定性的数据中发现知识，是目前在知识发现领域研究的热点之一。首先对粗集理论做了简单介绍，在此基础上论述了粗集作为一种数学工具在知识发现领域中的重要问题，并提出粗集的进一步可能发展方向。     

粗糙集理论在机械故障诊断中的应用研究

为了对诊断过程中大量的宙余特征进行压缩或约简,将粗糙集理论引入到机械故障诊断过程中,提出了一种特征约简的算法,通过2个典型诊断实例对该算法进行了验证,结果表明：在保证故障分类结果基本不变的情况下,该算法可以查找出对故障分类起主作用的特征,从而达到了特征约简的目的,为粗糙集理论在机械故障诊断中的深入应用打下了基础。     

一种新的双论域上模糊粗糙集

粗糙集模型的推广一直是粗糙集理论研究的一个热点.该文基于模糊相容关系,定义了双论域上模糊集的上下近似算子,从而得到了一种新的双论域上模糊粗糙集模型,并研究了它的性质.     

不确定信息的粗糙集表示和处理

随机性和模糊性是不确定性中最重要和最基本的2个特征。分析和比较了表示和处理不确定性知识的一些主要的拓展集合理论,并系统的介绍了基于粗糙集的不确定知识的表示和处理方法。系统讨论了粗糙集理论对经典集合论的拓展,用经典集合计算方法对粗糙集的核心算子进行了对比分析,同时对定义在信息系统上的粗糙逻辑也进行了分析。通过分析粗糙集理论在人工智能领域的几类典型应用案例说明了粗糙集在表示和处理不确定性问题方面的重要作用和优势。最后对不确定知识的表示和处理的一些有待进一步深入研究的关键问题进行了展望。     

粗糙集理论与其它不确定理论的比较分析

粗糙集理论作为一门新兴的不确定理论正越来越受到人们的关注．在介绍粗糙集理论基本内容的基础上，对粗糙集理论与模糊理论、随机理论、灰色理论等其它不确定理论的差异性进行了分析，同时讨论了它们之间的互补性问题并构建了相应的互补模型，最后，指出了粗糙集理论对于进一步丰富和完善不确定理论体系的重要性．     

粗糙集理论中的最小子集求取方法

在文【1】构造的分辨矩阵基础上，得出了几个判别定理。以此为基础，形成了粗糙集理论研究中求解最小子集的算法，使得原来的NP难题得以解决。     

基于粗集方法改进的图象中值滤波

研究一个基于粗集理论的图象中值滤波方法。首先根据图象灰度和邻域灰度均值相似程度,建立粗集等价关系和相应划分集合,然后得到基于粗集方法的图象中值滤波框架,给出了该方法具体实现的实例。该图象中值滤波与传统中值滤波方法相比较,在有效抑制噪声的同时,能更好地保护边缘信息。     

相似关系粗糙集理论的一个极小公理组

粗糙集公理化是粗糙集理论研究的一个重要部分,其目的是用可靠且独立的公理组对粗糙集理论进行刻画,从而可以用逻辑和公理系统方法对粗糙集理论进行更为深入的研究．经典的粗糙集理论是基于等价关系的,但现实数据中存在更多的相似关系．为刻画基于相似关系粗糙集理论,给出了公理组S,它含有3个公理．证明了公理组的可靠性,它表明了用所给公理组刻画基于相似关系粗糙集理论的合理性．同时还证明了公理组的极小性,即公理组中每条公理是粗糙不等式且各公理是相互独立的．这些研究有助于粗糙集理论研究的深入和完善．     

A minimal axiom group for rough set based on quasi-ordering

Rough set axiomatization is one aspect of rough set study to characterize rough set theory using dependable and minimal axiom groups. Thus, rough set theory can be studied by logic and axiom system methods. The classic rough set theory is based on equivalent relation, but rough set theory based on reflexive and transitive relation (called quasi-ordering) has wide applications in the real world. To characterize topological rough set theory, an axiom group named RT, consisting of 4 axioms, is proposed. It is proved that the axiom group reliability in characterizing rough set theory based on similar relation is reasonable. Simultaneously, the minimization of the axiom group, which requires that each axiom is an equation and each is independent, is proved. The axiom group is helpful for researching rough set theory by logic and axiom system methods.