乐观多粒度区间集粗糙集

Pawlak粗糙集基于单个粒空间(一个等价关系)建立了上、下近似来刻画目标概念,而乐观多粒度粗糙集则利用多个粒空间(一族等价关系)对目标概念进行近似描述,是Pawlak粗糙集的一种扩展.区间集通过上、下界给出了概念的外延范围.在区间集粗糙集的基础上,提出了乐观多粒度区间集粗糙集,研究了它们的性质,并进一步给出了单个和多个粒空间下几种区间集粗糙集和乐观多粒度区间集粗糙集之间的关系.     

覆盖概率粗糙集的一种推广

结合覆盖粗糙集和概率粗糙集模型,利用最大描述集的极小邻域,研究一类覆盖概率粗糙集一些重要性质.同时,以覆盖概率粗糙集的不确定性为基础,应用经典模糊熵的概念,探讨覆盖概率粗糙集的模糊性,丰富了覆盖粗糙集理论.     

区间值数据的代价敏感特征选择

特征选择是区间值信息系统中数据分析的研究热点,但是目前针对区间值数据提出的特征选择很少考虑数据自身的测试代价和误分类代价.为了解决这一问题,首先利用邻域粗糙集给出了区间值邻域的概念,进而重新定义了基于区间值邻域的熵结构,其次构造了区间值系统下的代价敏感函数,最后提出基于代价敏感的区间值特征选择方法 .通过实验对比,证实了该方法的合理性和有效性.     

基于邻域粗糙集的极速学习机算法

将基于单隐层前馈神经网络(SLFN)提出的极速学习机(ELM)算法和邻域粗糙集理论进行结合,提出基于邻域粗糙集的极速学习机算法,采用邻域粗糙集对样本集进行属性约简,去掉冗余属性,利用ELM对约简后的数据集进行学习,并对数据样本进行预测。实验表明ELM算法相比具有更高的训练精度和测试精度。     

一种多阈值邻域粗糙集的属性约简算法

δ-邻域计算是邻域粗糙集模型中操作最为频繁和复杂的。针对邻域计算,提出了利用多阈值替代单一阈值,并根据样本空间的分布,提出块集概念,证明了每个样本的邻域只存在于与之相邻的块集中。在此基础上,提出基于块集的多阈值邻域粗糙集的属性约简算法,降低了计算邻域的时间复杂性,并利用多个UCI标准数据集对该算法进行验证,结果表明,该算法行之有效。     

基于Relief属性重要度的快速约简算法

邻域粗糙集是经典Pawlak粗糙集的扩展,能够有效的处理数值型数据。因为引入了邻域粒化的概念,使用邻域粗糙集模型计算样本邻域度量属性重要度时,需要不断反复的对负域中的样本进行邻域划分操作,算法计算量很大。为此提出了一种基于Relief算法属性重要度的快速属性约简算法,降低计算邻域的算法时间复杂性。通过和现有算法运用多组UCI标准数据集进行比较,实验结果表明,在不降低分类精度的前提下,该算法能更快速地得到属性约简。     

基于矩阵策略的不完备混合型数据增量式特征选择算法

特征选择是粗糙集理论在数据挖掘等领域中一种重要的应用,如何对动态变化的信息系统进行增量式特征选择是目前粗糙集理论研究的重点。在不完备混合型信息系统中,属性集的不断增加是信息系统动态变化的一种重要形式。首先在不完备混合型信息系统中引入邻域条件熵的概念,并且利用矩阵的方法去表示邻域条件熵;然后针对属性集动态增加的情形,提出矩阵形式的邻域条件熵增量式更新,并且基于这种增量式更新机制给出了相应的增量式特征选择算法;最后,UCI数据集的实验结果表明,所提出的增量式特征选择算法比非增量式特征选择算法具有更高的特征选择性能。     

基于模糊邻域粗糙集的信息系统不确定性度量方法

邻域粗糙集和模糊粗糙集是粗糙集理论中处理数值型数据的两种重要模型.在数值型信息系统中融合两者在不确定性度量方面的优越性,首先引入了模糊邻域粗糙集模型,并在该模型上定义了模糊邻域粗糙度的概念.模糊邻域粗糙度是通过粗糙集的边界域来度量信息系统的不确定性,为了达到更为全面的度量效果,在模糊邻域粗糙集模型中定义了模糊邻域粒结构,并基于该粒结构提出了模糊邻域粒度的概念,模糊邻域粒度是对信息系统分类能力的一种度量.最后,通过将两种度量方法进行结合,提出了一种基于模糊邻域粗糙集的混合不确定性度量方法,并从理论上证明其有效性.实验结果表明,所提出的混合度量方法综合了两种单独度量方法的优点,在数值型信息系统中具有更好的度量效果,因此所提出的不确定性度量方法更具有一定的优越性.     

基于下近似分布的变精度邻域粗糙集属性约简算法

利用邻域粗糙集处理数值型数据,可以解决经典粗糙集不能直接处理数值型数据的问题,改进后的变精度邻域粗糙集可以增强抗噪声的能力。但变精度邻域粗糙集的属性约简有不同于邻域粗糙集的特性,需要考虑每个决策类的下近似分布。文中提出可以遵循平均错误率来约简属性,减少计算规模。实验证明,使用UCI数据集与其它算法进行了比较,该算法可以获得理想的结果。     

基于极大相容块的邻域粗糙集模型

对于数值型数据而言,邻域粗糙集模型是处理不确定信息的有效工具.现有的邻域粗糙集模型仅关注那些邻域中所有样本都属于同一个决策类的一致性情形,无法利用邻域中与多个决策类相交的边界样本所蕴含的信息.针对邻域粗糙集的这一局限性,将相容关系的极大相容块与邻域粗糙集相结合,选取样本邻域内的最大等价块作为最小的信息粒,通过重新定义邻域粗糙集的上下近似和属性重要度等概念,建立了一种基于极大相容块的邻域粗糙集模型.该模型可在更小的信息粒度下将原来边界样本转化成一致性样本来增大正域.运用前向贪婪策略构建了相应的属性约简算法.在七个公开的UCI数据集上的对比实验验证了提出模型的有效性.     

基于极大相容块的区间集粗糙集

区间集粗糙集是针对目标集不能被精确表达时利用上下界进行近似刻画的有效方法，而对于连续型数据，基于等价关系的区间集粗糙集不再适用，相容关系则常被用于处理连续型数据。为进一步提高近似精度，文章将基于相容关系的极大相容块与区间集粗糙集结合，提出连续型数据集上基于极大相容块的区间集粗糙集。首先在信息系统中提出基于距离的相容关系及其极大相容块，由此定义基于极大相容块的乐观、悲观粗糙集，并讨论它们的性质。进而将极大相容块引入区间集粗糙集，提出了基于极大相容块的乐观、悲观区间集粗糙集，讨论了它们的性质及关系以及两类区间集粗糙集的精度。最后选取UCI数据集上的五组数据，验证了本文所提极大相容块下的模型较之相容关系下对应模型的精度平均提高33%。     

基于合理粒度的局部邻域决策粗糙计算方法

信息粒度和近似方法是粗糙集理论进行数据描述的两个关键.现实中数据分布情况复杂多变,现有的模型缺乏对不同数据区域进行区分的能力,且易受到异常数据的干扰,导致最终分类决策的失误.为此提出基于合理粒度的局部邻域决策粗糙集模型.首先,根据邻域中对象的个数和类别识别一些极端情况(例如离群点和标签噪声点),分别给出不同分布情况下数...     

基于灰狼算法和案例推理的工控系统入侵检测

提出了一种基于二进制灰狼算法和邻域粗糙集的案例推理分类算法(bGWO-NRSCBR),以有效处理工控网络数据样本高维、冗余的问题。首先,将邻域粗糙集(NRS)中的依赖度概念和属性个数作为二进制灰狼优化算法(bGWO)的适应度函数,通过狼群不断更新位置寻找最小相对属性集;然后基于属性重要度对权重进行优化分配从而建立案例推理(CBR)分类模型;最后利用该模型对工控网络标准数据集进行入侵检测研究。实验结果表明,本文算法能够获得最小相对属性子集,并有效提高入侵检测算法的准确度和效率。     

基于扩展可辨识矩阵的混合决策系统属性约简

经典粗糙集理论的研究对象只能是完备的离散决策系统。为了直接对不完备混合决策系统进行属性约简,因此通过引入邻域关系和限制容差关系的概念对可辨识矩阵的定义进行了扩展,提出了一种基于扩展可辨识矩阵的属性约简算法;该算法可以兼容处理完备与不完备混合决策系统。通过UCI数据集的仿真实验证明了该算法的有效性,最后讨论了扩展可辨识矩阵中的邻域阈值选择对属性约简结果的影响。     

邻域粗糙集和Fisher判别法结合的转子故障决策规则提取方法

针对旋转机械故障诊断知识获取困难的问题,将邻域粗糙集和Fisher(费舍)判别法相结合,对从故障数据库中提取决策规则的方法进行了研究.首先基于邻域粗糙集理论对转子故障的时域特征属性集进行属性约简,据此达到消除冗余属性的目的,然后再依据费舍判别法对故障数据集进行故障模式识别.通过处理转子实验台数据来对该方法进行的验证以及与传统方法进行的对比情况表明:本方法在节省数据存储空间的同时还具有能够获得较准确的故障分类决策规则能力.     

基于邻域的隶属度覆盖粗糙集模型

通过覆盖粗隶属函数,将粗糙集理论与模糊集理论联系起来,建立一种粗糙集理论与模糊集理论间的关系.把覆盖粗隶属函数视为论域上的一个特殊模糊集,用它的α-截集和β-强截集的概念,将覆盖粗糙集模型进行推广,提出基于邻域的隶属度的覆盖粗糙集模型,并讨论了其性质.     

Rough Vague集相似度量的一种新方法

对粗糙集、Vague集及粗糙Vague集的概念、知识表示方法进行了讨论,描述了粗糙Vague集的相关概念.根据区间相似性的原理,指出影响Vague集相似性度量的4个因素,提出一种新的Vague集相似性度量方法,在此基础上给出粗糙Vague值相似度量的一种新方法,并研究了该方法的性质,进一步给出粗糙Vague集相似度量的方法.     

覆盖变精度粗糙模糊集模型

在研究覆盖粗糙集模型的基础上,凭借所提出的对象最小描述邻域对于一个特定模糊集的相对错误分类率,考虑对象最小描述的近邻域、邻域、规则置信度和元素隶属度4种覆盖,定义并建立了4种类型的覆盖变精度粗糙模糊集模型,讨论了其性质和相互关系,推广和统一了已有的结果,并给出了算例.     

区间集概念格的构造理论研究

区间集概念格是对形式概念分析理论的扩展,也是形式概念分析与区间集理论相结合的产物。区间集概念所反映的是人类认知的动态描述,它比形式概念更复杂,而在此基础上形成的区间集概念格也更为复杂。文中在研究区间集概念格与概念格之间关系的基础上,提出了一种构造区间集概念格的方法,其主要思想是将概念格中的形式概念在某种合适规则下融合成区间集概念。最后给出了该方法相应的算法。     

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.