集值信息系统基于极大变精度相容类的属性约简

集值信息系统中对象的属性集值一般不唯一,基于集值信息系统上的变精度相容关系,给出了极大变精度相容类及其对应的粗糙集模型的定义,并以极大变精度相容类为基础,讨论了集值信息系统的属性约简及其相应的区分函数计算方法.     

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.     

集值信息系统中基于证据理论的规则提取

为了提高在集值决策信息系统中最优广义决策规则的获取速度,借助证据理论这一处理不确定性问题的有力工具,将证据理论应用到集值信息系统中,定义了集值信息系统在相似关系和优势关系下的基本概率分配函数,提出一种基于基本概率分配函数的最优广义决策规则获取方法。最后用实例说明了这种方法的有效性,并且有效地降低了时间复杂度。     

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.     

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.     

集值信息系统中的粗糙集扩展模型

通过分析研究现有集值信息系统上定义的两种关系(相容关系和优势关系),在集值信息系统中引入相容度和包含度的概念,定义了基于相容度α的相容关系和基于包含度β的优势关系,提出了基于这两种关系的粗糙集扩展模型,并分析比较了该模型与现有模型之间的关系.通过对相容度和包含度的调节和控制,可以将现有集值信息系统中定义的两种关系有效地统一起来.最后,通过对一个具体实例的分析,进一步解释和说明了这些关系之间的联系.     

基于优势关系下的区间值Vague集扩充模型及应用

针对区间值信息系统,提出了区间值Vague集信息系统。进而定义了基于α-优势关系的扩充了Vague集模型,并结合区间值Vague集给出了优势概率。最后,实例验证了该方法的有效性。     

基于优势关系的区间值粗糙集扩充模型

区间值信息系统是单值信息系统的一种扩充。首先在区间值信息系统中引入了四种优势关系,分析了四种优势关系的重要性质及相互联系,并针对四种优势关系的局限性,提出了一种新的优势关系--α-优势关系,进而定义了基于α-优势关系的扩充粗糙集模型。最后,通过教师评估实例比较分析了区间值信息系统中基于优势关系的扩充粗糙集模型之间的性能。     

基于α-优势关系的区间值概率粗集模型及应用

区间值序信息系统是单值序信息系统的一种扩充。首先在区间值序信息系统中引出一种新的定义属性对象xj优于xi的概率Pjai,进而在此基础定义α-优势关系和优势类,从而定义了一种新的基于α-优势关系的概率粗糙集模型,继而通过相对熵赋权得到多属性决策问题的综合评价的最优解,最后对皖江城市带的经济发展的5年数据做定量分析,该实例...     

集值模糊目标信息系统的近似分配约简

基于集值信息系统上的变精度相容关系,定义了集值模糊目标信息系统的模糊目标在给定相容水平下的上近似与下近似,提出了一定截集水平下的上近似分配约简与下近似分配约简概念,这种约简是单值目标模糊信息系统上精度约简概念的推广,同时也是经典目标信息系统上近似分配约简概念的推广.进一步,在集值模糊目标信息系统引入区分矩阵与区分函数,给出了计算上近似分配约简与下近似分配约简的方法.