基于相似关系的不完备模糊决策信息系统知识约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统及其粗糙集模型的基础上,提出了不完备模糊决策信息系统的概念,并基于相似关系及其粗糙集模型,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型.该模型是不完备信息系统,完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广.还给出了该系统的知识约简及其算法.     

不完备信息系统可变粗糙集模型与性质

不完备信息系统粗糙集拓展模型是近几年来粗糙集理论研究的重要内容.该文以基于相容关系、非对称相似关系及限制容差关系的粗糙集模型为特例,提出了基于一般二元关系的可变粗糙集模型,它是基于各种具体的二元关系(如相容关系、非对称相似关系、限制容差关系、量化容差关系等)粗糙集模型的推广,也是不完备信息系统变精度粗糙集模型的一般情形.文中还进一步研究了不完备信息系统可变粗糙集模型的性质.     

基于粗糙集与支持向量机的Web文本分类

Web文本分类是Web数据挖掘的一个重要研究方向,它是在通过经验数据训练得到的分类体系下,根据网页的文本内容自动判别网页类别的过程,本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的Web文本分类模型,利用粗糙集的属性约简方法,减少支持向量机训练数据的维数,提高Web文本分类的性能与效率．     

可变多粒度粗糙集粒度约简研究

为了研究可变多粒度粗糙集的粒度约简,首先,提出一个适合各种多粒度粗糙集模型的粒度矩阵定义,围绕粒度矩阵,研究多粒度粗糙集模型的相关理论.其次,定义衡量粒度重要性的计算公式,通过计算每个粒度的重要性选择粒度,并结合粒度矩阵,设计了可变多粒度粗糙集的下近似分布粒度约简算法.最后通过实例和实验验证了粒度约简算法的有效性.     

基于邻域熵的决策表约简

针对传统粗糙集理论难以处理数值型数据的特点,提出基于邻域熵的决策表特征约简方法.该方法通过引入邻域关系进行信息粒化,定义邻域熵概念,用来度量数值型数据的不确定性,证明邻域熵的单调性原理,提出基于邻域熵与分类精度加权的特征重要度概念,基于邻域熵单调性原理设计了两种启发式特征约简算法.理论分析与实例表明该方法是有效可行的.     

基于广义粗糙集的属性约简

目前,人们对广义粗糙集的研究主要集中在集合的近似计算上,而真正利用广义粗糙集进行属性约简的研究还很少见.基于广义粗糙集理论研究了信息系统中属性约简的问题.首先定义了关系信息系统及其属性约简的概念.然后给出了属性约简的判定定理和辨识矩阵并详细地研究了属性约简的基本性质.最后给出了计算信息系统中属性的所有约简的一般方法.     

半群中变精度的粗糙理想

基于半群中的粗糙左理想,粗糙右理想,粗糙双侧理想与粗糙双理想的概念,本文讨论了半群在变精度的粗糙集模型下,各种粗理想相应的性质,并且讨论了半群中两个理想之积的一些性质,进一步丰富了半群中的粗糙集理论.     

一种基于变精度区分矩阵的不完备信息系统属性约简

基于相容关系把多数包含关系引入不完备信息系统,对容差关系进行了扩充,使之更具有灵活性,在此基础上提出一种能容忍数据中包含噪声的变精度区分矩阵,给出了基于该变精度区分矩阵的一种有效属性约简算法,并通过具体实例验证了该算法.     

覆盖粗糙集的隶属函数及其约简

在覆盖粗糙集的模型下,结合覆盖约简的理论,提出相对约简的概念并讨论其约简性质,指出该相对约简算法能够保持覆盖粗糙集的隶属度不变性,通过实例说明相对约简与William所提出的绝对约简之间的区别,丰富了覆盖粗糙集的约简理论.     

基于条件信息熵的粗糙集属性动态约简

属性约简是粗糙集理论的热点研究内容之一,从信息论出发,提出一种新的信息熵定义.约简算法从条件信息熵出发,迭代选择属性重要性最大的属性,得到信息系统的约简.在此基础上,构造基于条件信息熵的不完备信息系统的动态属性约简算法.在删除单个对象的情况下,新算法通过新的数据集有无删除对象的不可区分对象来判断是否更新原有约简.通过实例说明算法的有效性和可行性.     

数据采掘中的广义粗略集模型

在数据采掘中,运用传统的粗略集模型能对完整的数据库进行所需的规则抽取。在此基础上研究了广义粗略集模型对不完整数据库的数据采掘问题。     

粗糙集理论在水科学中的应用

应用可变精度粗糙集,对水电站水库最优出力规则进行知识发掘,并获得了出力决策规则.与一般优化调度规则相比,基于粗糙集的规则隐含了决策时段以外的入库水量信息,不同于仅以当前时段水库来水和水位进行决策的常规优化调度,具有更大的灵活性和合理性.     

代价敏感粗糙集研究综述

本文对代价敏感粗糙集（cost-sensitive rough set,CS-RS）理论的内容及发展状况进行了回顾,对其研究方向和发展趋势进行了分析和展望．首先介绍了代价敏感学习产生的缘由、数据挖掘过程中常见代价的分类及代价敏感粗糙集的基本概念;其次从数据模型、计算模型、问题及算法四个层次上对当前的研究状况进行了总结,建立了代价敏感粗糙集理论体系示意图;最后指出测试代价敏感粗糙集的发展趋势和需要重点关注的问题．     

覆盖广义粗糙集与信任函数

本文在覆盖广义粗糙集最简覆盖的基础上,应用等域关系,将覆盖广义粗糙集转化为Pawlak经典的粗糙集,使得经典粗糙集理论的应用范围得到了一定的扩充,并用例子说明该转化方法提高了一个集合的近似程度.最后讨论了覆盖广义粗糙集与证据理论之间的关系.     

基于聚类和粗糙集的智能邮件过滤系统研究

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相客知识的数学工具，随着Internet的发展，以及电子邮件的广泛应用，将有大量的邮件以待阅读和处理，介绍了一种基于聚类和粗糙集对邮件进行过滤的系统，实战证明，这是一种可行有效的过滤方法。     

基于统计粗集模型的航空发动机维修等级预测方法研究

维修成本是航空公司为实现降耗增效关注的重点之一.论文从合理制定航空发动机送修工作包入手,运用统计粗集理论属性重要性判定方法,研究发动机状态参数与各单元体性能之间的内在联系,提出了挖掘两者之间关联规则的方法.文章以GE公司CF6-80C2-A5发动机为例作了实证分析,生成了该型发动机状态参数与单元体性能之间的关联规则.     

逻辑函数的粗糙集表达及最小化方法

提出了基于粗糙集理论对逻辑函数进行知识表达的方法,给出了运用粗糙集进行组合逻辑化简的优化算法.为保证化简前后逻辑上的等价性,用化简前的逻辑矩阵中的on-set项是否被化简后的off-set项的补完全覆盖的方法进行检验,结果表明化简前后是等价的.算法通过了对20变量以下的组合逻辑函数标准的Benchmark例题和部分组合逻辑函数典型实例验证,保证了优化结果正确性和有效性.