多粒度粗糙集模型

把Pawlak粗糙集模型从经典的单粒度粗糙集模型扩展到多粒度粗糙集模型,用论域上的多个等价关系定义了集合的近似.研究了多粒度粗糙集模型的一些数学性质,定理表明Pawlak粗糙集的许多性质是多粒度粗糙集的特殊情况,并且使用多粒度定义的近似度量优于单粒度定义的度量,该度量更适合描述概念的精度并利于解决用户需求的问题.     

基于相容关系的局部多粒度粗糙集模型

基于局部粗糙集的概念,对多粒度相容粗糙集模型进行扩展;在集值信息系统中建立了两种基于相容关系的局部多粒度粗糙集模型,包括乐观和悲观两种形式,并证明了相关性质.接着给出局部乐观多粒度相容粗糙集和全局乐观多粒度相容粗糙集的下近似算法并进行比较.最后,通过具体实例说明所提出模型在处理集值型数据时的有效性.从计算结果可以看出局...     

一般多粒度直觉模糊粗糙集模型

直觉模糊粗糙集和多粒度粗糙集都是近几年来研究的热门课题.首先通过定义Pawlak近似空间中的支撑函数给出了一般多粒度直觉模糊粗糙近似算子的定义,并讨论了一般多粒度直觉模糊粗糙上、下近似算子的性质.其次,研究了一般多粒度直觉模糊粗糙集(λ1,λ2)截集的定义和性质.此外,还研究了一般多粒度直觉模糊集的不确定性度量以及参数(λ1,λ2)的一般多粒度直觉模糊粗糙集的不确定性度量.最后通过淘宝信息反馈的例子验证了模型的实用性和有效性.     

基于图的悲观多粒度粗糙集粒度约简

结合图的顶点覆盖理论,探讨了悲观多粒度粗糙集粒度约简的新方法.首先提出悲观多粒度粗糙集诱导图的概念,并给出其粒度约简的图特征,在此基础上,以图的方法刻画粒度的重要度,进而设计基于图的悲观多粒度粗糙集粒度约简的算法;其次,定义悲观多粒度决策粗糙集诱导图的概念,类似地给出其粒度约简的图特征和粒度重要度,设计基于图的悲观多粒...     

基于相似关系的变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中基于相似关系,引入了可变精度和多粒度粗糙集,进而提出一种基于相似关系的变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于相似关系的变精度多粒度粗糙集的相关性质和关系。随后讨论了基于相似关系变精度多粒度粗糙集的约简问题,提出了一种基于属性重要度的启发式分布约简算法,实例分析的结果验证了该方法的可行性。     

一种多粒度覆盖粗糙集模型

多粒度粗糙集是粗糙集模型在多粒度及分布式环境中的一种重要的拓展形式,其主要思想是采用一族而非一个粒空间中的知识来对目标进行粗糙逼近。将多粒度的思想引人覆盖粗糙集模型中,采用一族而非单个的覆盖,提出了一种多粒度覆盖粗糙集模型。     

基于限制容差关系变精度的β多粒度粗糙集

由于容差关系要求相对比较宽松,所以建立基于限制容差关系变精度的β多粒度粗糙集模型,并讨论它们的性质.最后,通过例子说明此模型在一定程度上提高了近似精度.     

基于双论域的一般多粒度模糊粗糙集

首先定义了各论域上的支撑函数;其次通过支撑函数分别给出了不同论域一般多粒度模糊下上近似算子的定义,建立了双论域的一般多粒度模糊粗糙集模型;此外,还讨论了各近似算子的性质.     

基于等价关系的双粒度粗糙集模型

Pawlak粗糙集模型主要关注的是论域上一个等价关系导出的集合的近似,是单粒度的.通过用论域上的2个等价关系定义集合的近似,把单粒度的Pawlak粗糙集模型扩展到双粒度粗糙集模型.研究了双粒度粗糙集模型的一些数学性质,定理表明Pawlak粗糙集的许多性质是双粒度粗糙集性质的特殊情况,并且使用双粒度定义的近似度量优于单粒度定义的近似度量,该度量更适合描述概念的精度并更利于解决用户的需求.     

不完备系统中的邻域多粒度粗糙集

以不完备信息系统为研究对象,提出了基于邻域容差关系的乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集模型,它融合了邻域粗糙集与多粒度粗糙集的方法,亦称为邻域多粒度粗糙集.进一步,对邻域多粒度粗糙集的基本性质进行了讨论,这为采用粗糙集方法处理不完备信息系统提供了新的技术手段.     

广义区间值模糊粗糙集模型及其公理化特性

把粗糙集理论和区间值模糊集理论结合起来, 利用粗糙集理论的构造性方法, 提出了一种广义区间值模糊粗糙集理论模型。首先, 利用区间值模糊剩余蕴含算子和它的对偶算子, 定义了一种广义上下区间值模糊粗糙集近似算子。然后, 利用该蕴含算子的性质, 讨论了该模型上、下近似算子一系列有趣的性质。 在公理化方法中, 通过定义一对抽象的区间值模糊近似算子, 刻画了广义区间值模糊粗糙集模型的公理化特性。     

双向S-属性粗糙集模型

以属性测度空间的粗糙集模型为基础,针对S-粗集中元素的动态特性,提出了双向S-属性粗糙集的概念,讨论了双向S-属性粗糙集的性质,并结合实例就双向S-属性粗糙集的精度进行了讨论。     

基于粗糙集的自适应入侵检测算法

为了提高入侵检测系统的检测率,降低错检率,在分析现有入侵检测方法基础上提出一种基于粗糙集的入侵检测算法,将粗糙集算法和入侵检测技术结合起来实现系统的安全检测.对收集到的入侵数据进行预处理、数据离散化,属性约简,并依据生成的检测规则来分析入侵数据.实验结果表明: 与基于BP(back propagation)神经网络和支持向量机的入侵检测算法比较,该算法的检测率提高10%左右,能很好地为信息系统提供入侵检测服务.     

一般关系下粗糙集的模糊性

从粗糙隶属函数的角度出发,研究了一般关系下的粗糙集模型的模糊性度量,用模糊集的截集的概念描述了一般关系下变精度粗糙集模型。     

基于粗糙集的属性约简算法

目的针对不完备信息系统寻找处理方法。方法利用粗糙集扩充模型限制容差关系,取代经典粗糙集理论中的不可分辨关系,对不完备信息进行处理。结果理论上证明了算法的完备性,并使用UCI机器学习数据库对属性约简算法进行测试。结论所述的属性约简算法,不仅可以处理不完备信息,而且在效率上有所提高。     

基于边界域的变精度粗糙集

粗糙集理论作为分类学习的一种工具,借助一对极值映射的一元算子,利用已知的知识结构表示未知的研究对象.具体主要体现在已知知识包含于未知对象集或与对象集相交不空.随着数据规模的不断增长以及数据形式的日趋复杂,严格意义的包含常常不能满足现实的需要.因此,经典粗糙集忽略了非常接近于严格包含的情况.变精度粗糙集放宽了严格包含关系.弥补了经典粗糙集理论的这一不足.然而,和经典粗糙集相比,变精度粗糙集不可避免地失去了一些基本性质.为了进一步探讨这些性质的本质内涵,在研究已有变精度粗糙集结构和性质的基础上,提出了3类基于边界域的变精度粗糙集模型,比较研究了这些模型之间的联系和区别.结果表明,第Ⅰ类变精度模型是已有变精度粗糙集模型的推广,第Ⅱ类变精度模型则是经典粗糙集的直接拓展形式之一.这2类变精度模型都侧重于从局部多数包含的角度刻画对象集.第Ⅲ类变精度模型侧重从对象集的整体边界域,即整体多数包含的角度描述了未知知识.     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一.粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法.Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型.但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究.针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度.     

覆盖粗糙集的模糊度

粗糙集的不确定性度量是粗糙集理论中的关键问题之一。粗糙隶属函数为粗糙集提供了新的解释,并为粗糙集的不确定性度量提供了方法。Tsang对覆盖近似空间中的近似算子进行了研究,提出了一种较已有模型更合理的覆盖粗糙集模型。但是,该覆盖粗糙集的不确定性度量却没有被研究。针对第三类覆盖粗糙集模型,定义了第三类覆盖粗糙集的粗糙隶属函数,并据此定义了第三类覆盖粗糙集的模糊度。     

基于粗糙集理论的图像中值滤波

介绍了粗糙集理论的概念，利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类，提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法，进行了仿真试验，并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明，该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声，还能使图像保持很好的清晰度。     

基于粗糙集理论的公交优先控制算法

提出了一种基于粗糙集理论的公交优先控制算法.通过对交警指挥交通的实际经验所得决策表的约简,归纳出一系列的控制规则,改进现有信号交叉口控制方式.对实际路口的仿真,表明该算法能减少车辆延误,增加路口通行能力.