不协调决策表正域约简与其它约简的关系

主要分析了不协调决策表正域约简与分配约简、最大分布约简的关系,证明了分配约简必为正域约简.     

基于邻域熵的决策表约简

针对传统粗糙集理论难以处理数值型数据的特点,提出基于邻域熵的决策表特征约简方法.该方法通过引入邻域关系进行信息粒化,定义邻域熵概念,用来度量数值型数据的不确定性,证明邻域熵的单调性原理,提出基于邻域熵与分类精度加权的特征重要度概念,基于邻域熵单调性原理设计了两种启发式特征约简算法.理论分析与实例表明该方法是有效可行的.     

基于相似关系的不完备模糊决策信息系统知识约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统及其粗糙集模型的基础上,提出了不完备模糊决策信息系统的概念,并基于相似关系及其粗糙集模型,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型.该模型是不完备信息系统,完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广.还给出了该系统的知识约简及其算法.     

区间颗粒下不完备序信息系统的优化决策规则获取

在不完备序决策信息系统中,结合区间知识颗粒,进而导出区间决策规则,然后给出相应的属性约简,并构造相应的判定定理及区分函数求法,来获取优化的区间决策规则,使得决策规则的条件属性部分的描述更加清楚、简洁。     

基于条件信息熵的粗糙集属性动态约简

属性约简是粗糙集理论的热点研究内容之一,从信息论出发,提出一种新的信息熵定义.约简算法从条件信息熵出发,迭代选择属性重要性最大的属性,得到信息系统的约简.在此基础上,构造基于条件信息熵的不完备信息系统的动态属性约简算法.在删除单个对象的情况下,新算法通过新的数据集有无删除对象的不可区分对象来判断是否更新原有约简.通过实例说明算法的有效性和可行性.     

基于Rough Set的属性及属性值简约的一种算法

属性及属性值的约简是Rough Set理论的核心内容之一，基于此，我们通过最少的信息量也能做出正确的判断，利用Rough Set理论中关于相对正域的概念，给出了一种求最少属性及最少属性值（即核值表）的算法，并通过理论和实践证明了其正确性。     

一种改进的分布约简与最大分布约简求法

本文在不协调序信息系统中,证明了分布约简与最大分布约简的等价性,给出了相应的判定定理,并通过构造一种改进的区分函数求法,提供了获取分布约简与最大分布约简的一种简单的方法。     

关于n维可拓集合的研究

可拓学是研究事物的可拓性和事物开拓的规律和方法,并用以解决矛盾问题的科学.可拓学的定量化工具是可拓数学,可拓集合是可拓数学的基础.本文给出了n维可拓集合、n维物元可拓集合及其正域、负域、可拓正域、可拓负域、稳定正域、稳定负域的定义,并讨论了有关的运算和性质,最后提出了m维正域等概念.这些结果丰富了n维可拓集合理论.     

不完备信息系统下空缺数据处理方法的分析比较

在现实数据库知识发现过程中,由于数据采集能力有限或数据丢失等原因,使得所面临的数据库往往是不完备的信息系统.或者说存在某种程度的不完备.文章主要分析和比较在数据缺失或信息不完备的情况下空缺数据的处理方法.     

相容决策表的拓展

提出了决策表相容度的概念,对于给定的置信水平β,规定相容度大于β的决策表是相容的.使传统的相容决策表得以拓展.