基于自动阈值的不完备信息系统处理

针对不完备信息系统,对已提出的容差关系、非对称相似关系、限制容差关系、修正容差关系等相似关系的局限性进行了剖析,提出了一个带有阈值的改进容差关系,并给出了合理的容差阈值计算方法.实例分析说明,改进容差关系是一种更加灵活、合理的不完备信息系统的相似关系.     

限制容差关系的不完备可变粗糙集

针对不完备信息决策系统中信息引起的不相容性的问题,引进包含度,提出基于限制容差关系的可变粗糙集模型,并研究其相关性质.通过对限制容差关系的可变粗糙集模型和限制容差关系粗的糙集模型对比分析,结果表明:限制容差关系的可变粗糙集模型拥有更高的粗糙近似分类精度和粗糙近似分类似质量,通过实例说明该理论是可行的.     

基于限制优势关系的集对粗糙决策分析模型

在不完备偏好信息系统中,目前已有多种扩充,如基于扩展优势关系、基于广义扩展优势关系、基于限制优势关系等扩充,但这些扩充都存在各自的局限性。针对这些局限性,本文采用集对分析方法,定义集对 近似限制优势关系概念,提出一种基于限制优势关系的集对粗糙决策分析模型。这种模型是基于限制优势关系的集对粗糙决策分析模型的扩充和改进。该模型通过近似程度 的调节和控制,保证这种限制优势关系划分的准确性,同时更具灵活性,更适合处理大型不完备偏好信息系统。     

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。     

基于限制容差关系的粗糙集模型中近似集增量更新方法研究

基于限制容差关系的粗糙集模型可有效处理不完备信息系统, 目前对其研究仅限于静态数据.而在许多情况下数据是动态变化.因此, 研究基于限制容差关系的粗糙集模型下动态知识更新方法具有现实意义.本文给出了属性集变化时不完备信息系统在限制容差关系下近似集的增量更新方法.通过实例验证了方法的有效性, 可用来支持知识动态更新.     

基于粗糙集理论的不完备信息处理方法研究

针对不完备信息处理问题,分析了不完备信息的语义解释,将粗糙集理论中处理不完备信息的技术策略归纳为数据补齐法和模型扩展法两类.在对已有典型粗糙集扩展模型的定义及其优缺点进行分析的基础上,分别对限制容差关系和特征关系的定义进行改进,得到新的扩充关系模型,讨论了它们的性质.对量化容差关系中对象间的相似度度量方法,给出了3种不同的度量方式及其相应的量化容差关系模型.     

不完备信息系统下限制容差关系模型的改进

分析了不完备信息系统下的3种粗糙集扩展关系的缺陷,提出一种可变精度的限制容差关系,并通过理论分析和实例计算验证其有效性.     

一种新的不完备信息系统属性约简算法

针对不完备信息系统提出一种基于粗糙集理论的属性相对约简方法。利用粗糙集等价关系的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念,通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简速度。实验表明该方法简单、有效。     

基于粗糙集理论的不完备信息处理方法研究

针对不完备信息处理问题,分析了不完备信息的语义解释,将粗糙集理论中处理不完备信息的技术策略归纳为数据补齐法和模型扩展法两类。在对已有典型粗糙集扩展模型的定义及其优缺点进行分析的基础上,分别对限制容差关系和特征关系的定义进行改进,得到新的扩充关系模型,讨论了它们的性质。对量化容差关系中对象间的相似度度量方法,给出了3种不同的度量方式及其相应的量化容差关系模型。     

不完备决策信息系统规则提取的一种新方法

针对不完备决策信息系统问题,文章引入容差关系下包含集的概念,并由此提出一种基于包含集的不完备决策信息系统规则提取的新方法.相对于常规方法,该方法计算量较少.最后,文章通过实例验证了该方法的可行性和有效性.     

不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则提取

以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的粗糙集模型.在确定优势关系粗糙集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念,给出了求得相对下、上近似约简的具体方法,并在此基础上提取不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则.应用实例表明了所提出的新方法的有效性.     

基于优势关系的区间值粗糙集扩充模型

区间值信息系统是单值信息系统的一种扩充。首先在区间值信息系统中引入了四种优势关系,分析了四种优势关系的重要性质及相互联系,并针对四种优势关系的局限性,提出了一种新的优势关系--α-优势关系,进而定义了基于α-优势关系的扩充粗糙集模型。最后,通过教师评估实例比较分析了区间值信息系统中基于优势关系的扩充粗糙集模型之间的性能。     

集值信息系统中的粗糙集扩展模型

根据属性值的相容程度在集值信息系统上定义了一种新的关系--α相容关系;给出了相应的近似集合和相关性质,并讨论了它与相容关系、拟序关系之间关系;提出了基于这种关系的粗糙集扩展模型,并分析比较了该模型与现有的粗糙集扩展模型之间的关系;最后,通过一个实例来直观地解释这些关系之间的联系.     

一种具有对称性的变精度粗集模型

为了能够从不完备决策表(IDT)中进行知识发现和数据挖掘,提出一种新的具有对称性的双重可变精度限制容差关系粗集模型(VPLTRST).在该模型中,设定一对可调的参数使其作用于由IDT衍生出的限制容差关系,从而形成上下近似集.文中还提出新的在该模型下的知识依赖以及依赖度的定义,并以此作为依据进行知识约简.结合实例,清晰详实地展示了双重精度下如何获得所有知识约简并最终获得决策规则的全过程,具有很好的效果.     

不完备目标信息系统中基于差异关系的粗糙集

针对建立在等价关系上的传统粗糙集对差异关系研究不足的情况,基于差异关系对传统粗糙集模型进行了扩展。在不完备目标信息系统中定义差异关系并基于这种差异关系扩充粗糙集模型。等价关系反映事物共性,差异关系反映事物个性,基于差异关系的粗糙集可用于约简否定规则。文中定义了一种差异关系,证明了基于差异关系的下、上近似集的主要性质,建立了相应的近似约简模型,最后给出了近似约简的判定定理和计算方法。     

IIS中基于限制容差关系的变精度粗糙集模型

在不完备信息系统中的限制容差关系的基础上,建立了变精度粗糙集模型,并且对其相关性质进行了分析.从构造区分函数出发,给出了求不完备信息系统近似约简的一般方法,定义了β近似约简,β近似区分函数等概念,给出了求其β近似优化决策规则的一般步骤,最后通过实例说明所提到的理论是符合客观实际的.     

基于优势关系粗糙集的地震数据约简和规则提取

针对现有的基于不可分辨关系的数据约简算法在地震数据处理中存在的缺点,提出一个新的优势区分矩阵的定义,并在此基础上给出相应的具有更好约简效率的数据约简算法和规则提取算法.在运用该算法对全国小震目录数据进行的实验中,从上海市地震局提供的44 381条样本数据中挖掘出272条确定性规则,取得了有实际意义的结果.     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

基于量化相似关系的不完备决策信息系统的完备化算法

由于不完备信息系统中得到等价关系比较困难,这使粗信理论的应用受到限制,为此相似关系信息系统被得出,它利用对象之间相似性的把握能力对传统粗集理论进行扩充.在改进相似关系的基础上,提出以相似关系的量化值为尺度,并考虑决策规则的相容性对不完备决策信息系统的缺省数据进行填补.