基于知识粒度的最小属性约简算法

针对目前决策表属性约简的计算问题,研究了粗糙集理论中差别矩阵,讨论了知识粒度与信息量、类别特征矩阵之间的关系,利用知识粒度最大的属性生成较小的类别特征矩阵,设计了新的启发式规则来快速缩小搜索空间和最小化属性选择,提出了一个基于知识粒度的最小属性约简算法,并用一个实例证明了算法的正确性。与类别特征矩阵相比,采用知识粒度生成的类别特征矩阵可以有效地减少存储空间。实验结果表明,所提出的算法能够得到最小属性约简。     

信息系统中粒计算模型及其属性约简方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,目前在国际上逐步得到了人工智能有关研究人员的重视。模糊粒度模型、粗糙集粒度模型、邻域系统下的粒计算模型、商空间模型、相容粒度空间模型是目前几种常用的粒计算模型。基于粗糙集理论的粒度模型,通过决策信息系统的粒子空间中各粒子的推理,给出了决策信息系统中核属性计算方法;在此基础上,提出了决策信息系统属性约简的计算方法;通过实例验证了该方法的有效性。     

基于二进制粒与粒计算的属性约简

目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论.以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径.理论分析表明,所提出的算法是有效可行的.     

知识粗糙性的粒度原理及其属性约简

经典的粗糙集理论提出知识是有粒度的并定义了知识粗糙度的概念，但它不能完全区分不同信息粒度所表示的信息量。本文从信息论的角度定义了信息粒度，粒度函数和粒度熵等概念，重点研究了知识粗糙性的粒度原理。提出了一种基于条件粒度熵的属性约简的启发式算法，通过例子分析，表明该算法是有效的。     

基于多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA的q-RO模糊多属性群决策

为了探索q-RO(q-rung orthopair)模糊信息系统中具备稳定决策结果的多属性群决策方法,依据多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA(multi-objective optimization by ratio analysis plus the full MULTIplicative form)建立了一种新的q-RO模糊多粒度计算模型,并用于求解多属性群决策问题.结合q-RO模糊概率粗糙集与多粒度粗糙集,提出了多粒度q-RO模糊概率粗糙集模型.利用离差最大化法计算属性权重与决策者权重,进一步建立了基于多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA的q-RO模糊多属性群决策方法,该方法考虑了决策风险与容错能力,可提供稳定的决策结果.通过2个实际算例验证了所建立方法的可行性与有效性.     

基于二二进制粒与粒计算的属性约简

目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论。以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径。理论分析表明,所提出的算法是有效可行的。     

基于模糊粗糙集的一种知识获取方法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的知识获取方法．该方法利用模糊集理论对决策表中连续属性进行模糊化;通过定义模糊等价类得到模糊粗糙近似空间的上、下近似,从而获取决策规则．实例验证了此方法的有效性．     

多粒度模糊粗糙近似算子的信任结构与属性约简

多粒度是近年来粗糙集领域研究的一个热点方向, 为使多粒度模型更适用于实际数据, 提高模型的可用性, 模糊思想被引入到多粒度粗糙集模型中。本文构建了基于模糊相似关系下的多粒度模糊粗糙集模型, 并建立了模糊信任结构。在该信任结构下根据多粒度模糊粗糙集的上、下近似构造信任函数与似然函数。研究多粒度模糊粗糙集在模糊等价关系下的属性约简, 并给出相关算法。     

一种序决策信息系统中的快速属性约简算法

为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法引入优势粗糙集方法中,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,通过分析序决策信息系统中知识粒在属性数目变化条件下的粗化与细化过程,得出相对冗余属性的判断定理,由此结合前向属性约简方法设计了快速属性约简算法;最后分析比较了2种算法的时间复杂度并选取了6个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,测试结果表明,本文提出的算法比现有的属性约简算法高效。     

多粒度粗糙集近似集的增量方法

利用正确分类率来考虑属性论域同时变化时基于向量矩阵的经典多粒度粗糙集上下近似集的动态近似更新。首先讨论了论域缩小属性增加时,多粒度粗糙集的上下近似算子一些性质的改变,并给出了基于向量矩阵的近似集更新方法;其次讨论了论域缩小属性减少时,相应算子性质的变化,并给出了基于向量矩阵的近似集更新方法。新方法有效地缩小了经典多粒度粗糙集近似集更新时的搜索区域。