相容关系的改进及其属性约简

针对经典粗糙集理论处理不完备信息系统存在的局限性,作者从扩展粗糙集理论的适用范围出发,引入不完备信息系统对象的先验概率并结合量化相容关系的思想,提出了改进的相容关系模型.以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简.通过严格的数学证明,给出了属性约简算法.该算法以空集为起点求取系统的约简,不需要计算核,节约了时间,减少了占用空间,简化了求解过程.通过实例验证该改进相容关系模型及其属性约简算法.     

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.     

基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.     

基于极大相容块的粗糙性度量及其属性约简

由于相似关系或相容关系不具有传递性或对称性,从而相容类或相似类之间存在误判,因此研究不完备信息系统中合适粒度下的粗糙性度量和属性约简算法很有必要。在不改变相关模型的基础上,文章通过极大相容块的思想,研究了非等价关系的基本知识粒度构造,进一步讨论了合适粒度下的粗糙性度量方法,提出了基于极大相容块的知识粗糙性更精确的定义和极大相容块的条件信息熵及其属性重要性定义,并证明了相关性质;给出了合适粒度下属性约简的启发式算法,结果表明,极大相容块的重要性度量避免了通常意义下粒度过粗问题,知识粗糙性更为准确。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集属性约简混合算法研究

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法。该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性。实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度。     

基于极大相容块的不完备模糊目标信息系统的近似约简

在不完备模糊目标信息系统中引入了极大相容块的概念,定义了上下近似,并通过精确度的计算得到上下近似的定义具有合理性,同时提出了近似一致集的概念,给出了相关的粗糙集模型,以及该模型的近似约简概念及辨识矩阵的近似约简方法.     

基于双参数相容关系的区间值信息系统属性约简

针对区间值信息系统,文章提出了一种基于双参数相容关系的属性约简方法.该方法是对传统变精度相容关系粗糙集模型的一种扩充,可使模型在实际应用中更加灵活,鲁棒性更强,通过实例对该方法进行了说明.     

不完备信息系统中基于对象等值度的属性约简

在含缺省值的不完备信息系统中,以对象的等值度与矛盾度概念为基础,定义了关于对象及信息系统的属性约简概念,给出了约简存在的充要条件,提出并证明了属性约简定理,解决了基于容差关系的属性约简导致系统有用信息损失的问题,为信息系统知识发现提供了新的工具.     

基于粗集的不完备信息系统属性约简

属性约简是粗集理论研究的核心内容之一。经典粗集理论是建立在完备信息基础之上的，然而在现实中，不完备信息系统的广泛存在极大地限制了粗集理论向实用化迈进。该文基于相容关系，将分布约简、最大分布约筒、分配约简引入不完备信息系统，提出了一种新的约简——分配序约简，并讨论了几种约简之间的关系。给出了分配约简的一种启发式算法：条件信息量约简算法，分析了该算法的时间复杂度。经实验检验，该算法是有效的。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法.该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性.实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度.     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系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．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

基于对象间完备度的限制容差关系改进模型

本文在分析不完备信息系统已经存在的容差关系、非对称相似关系、限制容差关系以及特征关系的基础上,提出了对象间完备度的概念,并建立了基于对象间完备度的限制容差关系模型,最后通过实例分析说明此模型可以更加真实客观地处理不完备信息系统。     

基于偏序关系的属性约简及决策方法

对信息决策系统中基于信息熵的属性约简方法进行分析,通过一个反例证实其不完备性,建立优势与劣势关系上的属性约简方法,合理简化信息决策,并采用偏序关系全序化的粗糙集方法得到对象之间的排序,通过Borda方法证实其有效性.     

基于决策属性支持度的知识约简方法

提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法·该算法利用粗糙集理论分析的方法,通过在知识表达系统中引入决策属性支持度的概念,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度,并通过决策属性支持度定义了条件属性对决策属性的相对重要性,以此作为启发式信息,可以方便地求出相对核·再以相对核作为求解最小相对约简的起点,按重要性的不同逐次选择重要属性添加到相对核中,直至其支持度达到整体条件属性支持度时为止,此时即得到知识库的最小约简·通过实例分析证明,该方法是有效的·     

基于相对知识量重要度的属性约简算法

在有效处理噪声数据的基于区分能力大小的启发式算法的基础上,引入了属性的相对知识量重要度的概念．以属性相对知识量重要度为启发式信息,提出了一种属性约简算法,通过实例证明了该算法的有效性．     

Attribute Reduction in Decision Systems Based on Relation Matrix

<正>This paper proposes,from the viewpoint of relation matrix,a new algorithm of attribute reduction for decision systems.Two new and relative reasonable indices are first defined to measure significance of the attributes in decision systems and then a heuristic algorithm of attribute reduction is formulated.Moreover,the time complexity of the algorithm is analyzed and it is proved to be complete.Some numerical experiments are also conducted to access the performance of the presented algorithm and the results demonstrate that it is not only effective but also efficient.     

基于关系矩阵的信息系统属性约简算法

提出了信息系统属性约简的一种新算法,从关系矩阵角度定义了属性重要度及非核属性次要度,然后以属性重要度指标作为启发式信息,辅以属性次要度,设计了一种简洁、有效的属性约简算法.该算法具有较大的灵活性,能从搜索空间逐次删除重要度为零及次要度低的属性,避免对这些属性进行重复搜索,提高了搜索的效率,最后通过实例验证了算法的可行性与有效性.