Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题。对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质。这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路。     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质，Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系，发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集；而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的，但是两者也有联系。在这2种理论下，信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的，但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

Rough集与Vague集的对比研究

Rough集和Vague集都是处理不确定、不完备、不准确信息的强大工具。Rough集研究主要针对于对象之间不可分辨的性质,Vague集研究主要针对对象边界的模糊程度。经过分析代数观的Rough集理论和信息观的Rough集理论与Vague集之间的关系,发现信息观的Rough集可以认为是一种特殊的Vague集;而代数观的Rough集与Vague集则是相互独立的,但是两者也有联系。在这2种理论下,信息的不确定性都是由元素部分属于集合而表现出来的,但是这2种理论对不精确信息的处理方法则不同。     

几种新型扩展集合理论

讨论了Fuzzy集、Vague集和Rough集3种重要的边界不确定的扩展集合理论,它们主要用于解决现实中存在的一些不确定性问题。主要介绍了它们的基本思想、最新的研究进展以及应用领域等,并对3种理论的区别和内在联系进行了分析。     

基于信息熵的Rough集粗糙性度量新方法

基于等价关系和一般二元关系,通过引入Rough集边界熵概念,利用Rough集边界的知识粗糙性和Rough集本身的粗糙度来刻画Rough集粗糙性,为Rough集粗糙性提供了一种更为合理的度量方法,为Rough集中概念的获取和刻画提供了理论依据.     

不完备信息系统中Rough集的扩充模型

经典的Rough集理论所处理的信息系统必须是完备的.为了能够分析处理不完备的信息系统,需要建立新的扩充Rough集模型.对现有的几种比较有影响的Rough集扩展模型进行了分析研究,提出了一种带约束的相似关系Rough集模型,并将这些扩充模型之间的关系进行了分析比较.结果显示,基于约束相似关系的扩充Rough集模型优于基于容差关系的扩充Rough集模型和基于相似关系的扩充Rough集模型,使得对象的划分更加合理,符合人们在处理数据时的直观感觉.     

基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究

为了有效地从凸序列中约简数据和发现知识，解决Rough集集中的凸序列问题，在深入研究凸序列和Rough集理论的基础上，提出了凸Rough集模型，定义了凸Rough集和凸Rough集糊集，给出了凸Rough集糊集的隶属函数和应用凸Rough集进行数据约简及规则发现的算法，最后分析了一个应用案例，验证了模型的可行性，表明应用凸Rough集模型可以更好地进行数据约减和规则发现。     

Vague 集模糊熵的一个新模型

在对已有Vague集的模糊熵的定义进行分析的基础上,提出了Vague集的模糊熵的新定义.基于Vague集是Fuzzy集的推广,从Fuzzy集的模糊熵的Shnnon模型出发,建立了Vague集的模糊熵新定义下的一个模型.数值试验表明,所建立的Vague集的模糊熵模型与已有的满足新定义的模型有同样的表现.     

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。     

粗糙Vague集及其相似度量

对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究,提出了粗糙Vague集的概念．研究了粗糙Vague集的相关性质,提出了粗糙Vague集相似度量的方法．     

基于Vague集的模糊信息融合研究

在分析模糊信息融合局限性,并介绍Vague集概念的基础上,提出了基于Vague集的模糊信息融合方法．给出了该方法的数学描述、数据组织、结果评价等概念及算法实现过程．并以传感器一目标模型为例,演示和分析了该方法的应用及评价过程．从结果看,基于Vague集方法进行模糊信息融合是简易、高效和可靠的．     

Vague集的一个新记分函数

指出Vague集现有记分函数的不足,提出一个新的记分函数,并用算例说明该函数的有效性.     

中介公理集合论框架下的粗糙集

利用中介公理集合论来讨论粗糙集。首先给出中介化算子的公理化定义,讨论它的一些重要性质;其次给出与等价关系相对应的中介化算子的构造性定义,并指出它满足上述公理;再由中介化算子出发,构造出相应的等价关系。最后讨论中介化算子与等价关系之间的联系,证明两者是相互惟一确定的,用等价关系将集合改造成粗糙集与用相应的中介化算子将集合化为中介集,这两者是等效的。本文将粗糙集纳入中介公理系统理论框架之下,为研究粗糙集奠定了坚实的数学理论基础。     

基于Rough集理论的薄膜蒸发器产量预测

由于薄膜蒸发器生产过程高度复杂，导致产量的预测比较困难且准确率低。采用基于Rough集理论的数据分析工具包Rosetta，实现了薄膜蒸发器的产量预测研究。该研究完成了知识发现的全过程包括数据准备、数据分析以及结果的解释评估。研究结果表明：对条件属性的约简找出了对产量影响较大的因素，如试验时间、流量、蒸发强度、导热油温度以及刮板转速等；对产量的预测基本符合实际，总体正确率达73．7％。     

半群上的Vague粗糙性

基于一般二元关系下的粗糙Vague集,定义了半群上的Vague同余关系,给出了Vague集在Vague关系下的上、下近似,并研究了这个半群上Vague粗糙性.     

Rough集在乳腺癌辅助诊断中的应用

目的研究Rough集在乳腺癌辅助诊断中的应用。方法采用基于Rough集的属性约简算法,利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类,辅助医疗诊断。结果实现了基于Rough集的属性约简算法,对乳腺癌数据进行处理,获得了分类的实验结果。结论该模型系统达到了较高的分类准确率,证明Rough集在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。     

基于粗糙集的茶饮料味觉信号识别

把粗糙集理论应用于茶饮料味觉信号分类规则的抽取，采用模糊C-均值聚类算法实现味觉信号的离散化，提出了一种新的规则强度定义。该定义同时考虑了支持规则的对象数和规则的不确定性因子，具有很好的普适性，同时给出一种规则提取算法和用于识别的决策算法，提取算法在获取全部有效规则的条件下．能有效减少核属性内的冗余。     

基于Vague集距离的多评价指标模糊决策方法

给出了Vague集的基本概念和Vague集多评价模糊决策的概念，提出了一个新的基于Vague集距离的多评价指标模糊决策方法．在这个方法中，提出了理想方案的概念和候选方案对满足多评价指标的不确定性的概念，利用候选方案与理想方案的Vague集距离来求出最佳方案．