基于熵和变精度粗糙集的规则不确定性量度

由已知数据中产生的粗糙决策规则往往具有不确定性 ,需要适当的不确定性量度。借鉴变精度粗糙集理论的思想 ,采用基于信息熵的方法构造了两个新的粗糙决策规则不确定性量度函数。它们不仅可以兼顾由划分的粒度引起的规则不确定性的两个方面 ,即不一致性和随机性 ,还考虑了数据中的噪声对规则一致性的影响。因此 ,它们对一类“几乎一致性规则”具有一定的保护作用。通过举例分析 ,说明它们更适于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则。     

模糊粗糙集的不确定性度量

利用知识的信息熵和粗糙性给出了模糊粗糙集的不确定性度量的方法,讨论了度量指标的相关性质.实例表明,文中给出的度量对研究模糊粗糙集的不确定性具有指导作用.     

基于近似精度和条件信息熵的粗糙集不确定性度量方法

基于粗糙集理论的基本不确定性度量方法能够度量知识的不确定大小,却不能区分集合粒度划分大小,利用知识的信息熵,并结合粗糙集精度,定义了一种粗糙熵,用于度量粗糙集中的不确定性．证明了该粗糙熵随着划分粒度的变小而单调增加的性质．新的粗糙熵不仅能度量粗糙集的不确定区域大小而且可以度量划分的大小．算例证明了该方法的有效性．     

基于属性重要度的粗糙集规则提取方法

对Rough Set理论中的规则提取问题进行了研究，以利于信息不完备决策问题的解决．算法假定给定一个重要性阈值的前提下，将属性重要性进行比较．如果比此阈值小的属性则可省略，根据约简表则可得到相应的决策规则．文章还给出了一个计算实例说明了算法的计算过程．     

关于粗糙集理论与信息熵的几点注记

基于信息论中信息熵的概念及性质，在粗糙集的信息系统中添加一个概率测度后，对信息论和粗糙集理论中的一些概念进行了比较，给出了粗糙集理论中知识粗糙性、边界和知识约简在信息论中的解释，并将概率论、信息论和粗糙集的知识相结合，得到了一种规则提取的新方法。     

基于一种改进相似度的扩展粗糙集模型

应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时,对连续值属性进行离散化会造成信息损失.本文在分析已有相似度不足的基础上提出一种改进的相似度,建立基于改进相似度的扩展粗糙集模型,并提出一种基于重要度的约简算法.     

基于粗糙集的不确定性知识处理方法

本文针对在粗糙集理论中由来自给定论域里粗糙近似的边界这种原因而引起集合知识的不确定性,提出了一种粗糙可观察的处理方法。利用粗糙隶属函数及粗糙可观察的概念,使粗糙集合可近似用论域上的基本集的并来表示,即近似为一个可定义集,从而实现粗糙集合不确定性知识的确定化。     

粗糙集的知识获取及其应用

提出了一种基于粗糙集的知识理论模型，运用这一模型对决策表进行属性约简，去除其中不必要的属性，揭示出条件属性中的冗余性，最后得出了属性约简的结果以及决策规则。给出了一个简单的例子来说明如何建立和应用这种知识理论模型。     

基于属性质量度的变精度邻域粗糙集属性约简

变精度邻域粗糙集相比于邻域粗糙集具有抗噪容错的能力,但由于重新定义了下近似,正域的划分不再严格,使得属性重要度的可信度降低,在精度改变的情况下无法优先选取最优的属性.针对这一问题,分析变精度邻域粗糙集的下近似,引入邻域内的正确分类率,定义属性质量度,提出一种基于正域的增量和平均正确分类率的增率相结合的属性度量方法.通过和现有的基于属性重要度的属性约简算法做比较,实验结果表明,改进后的属性度量方法对变精度有更好的适应性,在不同变精度阈值下能得到更优的约简结果.     

粗糙集理论的扩展模型研究

在传统的粗糙集模型和相容粗糙集模型基础上，通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件，给出了一种新的基于和谐关系的粗糙集模型．在新的模型中，α-和谐关系在论域里导出一个嵌套的等价关系序列．分析了α在不同的取值区间时，和谐关系的粗糙性与信息熵间的关系．给出一个具体的实例对新的模型加以解释说明．     

变精度粗糙集模型及其在辐射源识别中的应用

为解决辐射源识别的问题,研究了变精度粗糙集模型生成规则。由概念的正域中的对象类条件属性的描述,得到该概念的充分条件,依据知识间的依赖性作为优化规则所要考虑的因素来获取规则,由此得到的规则更加简化,且过程简单,并以雷达辐射源用途识别为例给出识别实例。实验结果表明:该方法忽略了少数实例的特殊性,对辐射源用途识别的结果与实际情况相符。该算法降低了决策规则的复杂度,能够有效地进行辐射源识别。     

基于t-模的广义模糊粗糙集的不确定性度量

对于基于t-模的广义模糊粗糙集模型,利用一种新的信息熵研究这种广义模糊粗糙集的不确定性度量。     

决策粗糙集模型研究综述

主要对决策粗糙集（decision-theoretic rough sets,DTRS）理论的内容与发展概况作综述性回顾。介绍了决策粗糙集的基本理论,包括决策粗糙集产生的背景、决策粗糙集的Bayes决策理论基础、概率粗糙集模型、决策粗糙集模型与经典Pawlak代数粗糙集模型以及一般概率粗糙集模型之间的关系等;讨论了决策粗糙集意义下的三值决策语义以及约简定义,并回顾了决策粗糙集在实际问题中的应用。     

变精度概率粗糙集模型

在经典概率粗糙集模型中,限定参数α的置信区间为:12<α≤1,变两个参数为一个参数,得到了变精度概率粗糙集模型.该模型在处理某些问题时使得决策失误的风险更小.     

基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法

为了获取最小决策规则集,当增加新样本时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠 佳.从可变精度粗集模型理论出发,讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响,在此基础 上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法.通过仿真实验表明,这种增量式算法是可行的.     

A note on rough set and non-measurable set

It is proved that rough set is equivalent to non-measurable set in measure theory. Hence, rough set is not a new concept in some sense. At the same time, we defined the measurable degree of a set by inner measure and outer measure. Its special case is the accuracy measure of rough set.     

基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法

为了获取最小决策规则集，当增加新样本时，传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算，效率欠佳。从可变精度粗集模型理论出发，讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响，在此基础上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法。通过仿真实验表明，这种增量式算法是可行的。     

模糊贴近度的覆盖粗糙模糊集不确定性度量研究

针对一种覆盖粗糙模糊集的不确定性度量,分析了不确定性的物理含义,给出了一种基于模糊贴近度的度量方法,进而对其性质进行了分析。结果表明该度量方法能客观反映粗糙模糊集不确定性的程度,从定量的角度为刻画粗糙模糊集的不确定性提供了方法。