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.     

模糊目标信息系统的属性约简

利用粗糙模糊集的概念定义了模糊目标信息系统的α下(上)分配约简,并讨论了它们同下(上)近似约简、下(上)最大分布约简的关系.相应于下(上)近似约简、下(上)最大分布约简和α下(上)分配约简给出了把模糊目标信息系统变换成对应的一致目标信息系统的方法.证明了变换前的模糊目标信息系统的下(上)近似约简、下(上)最大分布约简和α下(上)分配约简同变换后的对应的一致目标信息系统的属性约简是相同的,从而求模糊目标信息系统的属性约简可转化为求一致目标信息系统的约简.     

决策分析中属性约简的择优算法

粗糙集理论在决策分析中具有广泛的应用。基于优势关系的粗糙集理论只给出如何进行属性约简以得到决策规则的方法，本文则进一步研究了如何针对不同的属性约简如何进行选择。在优势关系的基础上引入格序的概念，利用序关系给出属性约简的贴近度，借此比较了不同约简下所得决策规则贴近于原知识库的程度，并通过一个具体例子加以说明。     

知识的粒度计算及其应用

粗糙集理论是一种较新的软计算方法 ,可以有效地分析和处理不完备信息 .本文介绍了知识的粒度、属性的重要度及协调度等概念及计算方法 ,并给出属性的重要度在求属性集的最小约简、协调度在构造决策树方面的具体步骤 .最后 ,通过几个例子说明了这些概念和方法的有效性.     

不完备信息系统的可信决策规则提取与E2相对约简

在不完备信息系统中,提出可信决策规则以及最优可信决策规则的概念,用以刻划信息系统中必定存在或可能存在的确定性决策规则.给出关于容差关系的最大相容类的∨-描述的概念,并由此得到初等可信决策规则.针对协调最大相容类,定义一种基于区分矩阵的区分函数;通过计算协调最大相容类的区分函数的析取范式,可由初等可信决策规则求得所有最优可信决策规则.最后给出条件属性的E-相对约简的概念及其区分函数求法.E-相对约简是保持不完备信息系统的确定性信息的极小条件属性子集.     

模糊目标信息系统的VPRS模型及知识约简

将变精度粗糙集模型引入模糊目标信息系统,建立了模糊目标信息系统的变精度粗糙集模型。定义了四种该模型上的知识约简——β上下近似约简和β上下分布约简;讨论了β上下分布约简的一些性质,提出了β上下分布协调集的判定定理,通过定义相应的区分矩阵给出了求β上下分布约简的区分矩阵算法。     

肯定和否定决策规则的获取及约简

为了从不完备有噪声的信息系统中获取肯定和否定决策规则,首先提出了变精度粗糙集描述子的概念,并讨论了其性质|然后给出了该模型下肯定和否定决策规则获取的方法|最后,为了获得简化的决策规则,提出了基于分辨矩阵的描述子约简方法和保持下近似分布不变的启发式约简算法,在学生成绩的评测实例中验证了该方法的有效性。     

模糊信息系统知识约简的分辨函数法

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容.针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务.以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究.将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法.     

协调优势粗糙集方法及其在UCAV目标威胁估计中的应用

针对一般粗糙集方法不能由有限数据给出完整决策规则的问题, 定义了正协调、负协调和混合协调决策信息系统, 研究了正协调系统的优势关系决策规则获取方法, 在此基础上提出了负协调和混合协调系统的优势关系决策规则获取方法, 形成了协调决策信息系统的优势粗糙集方法, 即协调优势粗糙集方法. 将该方法应用到无人战斗机目标威胁估计中, 建立了无人战斗机目标威胁估计决策信息系统, 分析了目标属性的偏好性, 给出了决策算法, 对算法的复杂度进行了分析, 并与 Greco优势粗糙集方法进行了比较. 结果表明: 该方法简单可行, 得到的确定性决策规则可以涵盖目标条件属性的所有取值, 有效地解决了决策规则的不完备性.     

基于信息量的序信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一.在序信息系统中引入信息量和属性重要性,给出它们与属性约简之间的关系.针对序信息系统提出了一种基于信息量和属性重要性的属性约简算法,讨论了算法的时间复杂度.实例证明了该算法的有效性.     

粗糙近似算子的拓扑性质

通过闭包与内部算子研究模糊粗糙集的拓扑结构,证明了自反、传递关系下的近似空间中模糊集的上、下近似算子分别为一个模糊拓扑的闭包、内部算子,且相应的模糊拓扑满足(TC)条件;反之,满足(TC)条件的模糊拓扑的闭包与内部算子也恰为一自反、传递关系下的近似空间中的上、下近似算子.     

基于遗传算法的一种粗糙集知识约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识.文中从系统的信息表出发,根据可辨别下三角矩阵,利用遗传算法,提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简算法,并通过实验分析说明,这种算法可以解决现有启发式算法无法解决的部分问题.     

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。     

基于边界域的知识粗糙熵与粗集粗糙熵

传统的知识粗糙熵表征了知识整体的统计特征,是总体的平均不确定性的量度,知识和粗集的不确定性值被放大。从Pawlak拓扑的角度,给出了一种基于边界域的知识粗糙熵新定义,并修正了粗集粗糙熵的定义,集合的不确定性可以通过边界域来描述,能更精确的度量知识不确定性;证明了知识粗糙熵和修正后的粗集粗糙熵都随着信息粒度的变小而单调减少等重要结论。最后,通过弹簧振子系统定性仿真例子,结合定性推理技术,构造属性约简的启发式算法,消去定性描述中的冗余,获得了其系统的定性微分方程,说明了粗集理论在定性推理与定性仿真技术中的重要应用价值。     

粗糙集与拓扑空间的子集

引入拓扑空间的子集关于子基的内部和闭包的定义,并获得了它们的一些基本性质;讨论它们与粗糙集理论中的下近似集和上近似集之间的关系.这些结果可以看作是粗糙集的理论基础.     

基于集值信息系统的多粒度粗糙集

多粒度方法是粗糙集理论中的一种新的数据处理模式。为了使多粒度方法适用于不完备信息系统,在相似关系的基础上,提出了基于集值信息系统的多粒度粗糙集模型,包括乐观和悲观两种不同的形式,不仅分析了两种模型的基本性质以及它们之间度量的关系,而且研究了决策规则获取的方法。最后将基于集值信息系统的多粒度粗糙集应用于信息系统安全审计风险判断,为信息系统安全审计的有效判断提供决策支持。     

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.