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.     

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.     

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.     

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.     

利用容差关系解决不完备数据表的补漏

针对数据表的不完备性，提出一种新策略补漏．分析遗漏对象的容差类，对于所有无法与遗漏对象进行辨别的对象，将它们的不可辩识程度采用量化容差关系进行定量分析，确定不可辩识程度最高的对象，对具有遗漏值的对象进行数据补齐。     

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.     

基于限制容差优势关系的粗集决策分析模型

针对不完备偏好决策问题,提出一种基于拓展粗糙集的决策分析模型.首先提出限制容差优势关系的定义;然后得到限制容差优势关系下的粗糙近似和分类决策规则.最后通过一个实例证明了所提出的模型对不完备偏好信息系统的处理符合实际情况.     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

一种基于量化容差关系的粗糙集改进模型

量化容差关系是粗集理论中一个最重要的扩展模型,然而它却有自己的局限性：需要诸如不完备信息系统中的属性值的概率分布情况等相关领域的知识。提出了一个基于量化容差关系的粗糙集改进模型,这个新的模型是建立在对不完备信息系统的属性值的统计数据基础上的,它有效地克服了普通量化容差关系的不足。实例分析表明,改进的量化容差关系模型比量化容差关系更符合实际、具有更强的分辨能力。     

基于一种新的量化容差关系的变精度粗糙集模型

提出了一种新的量化容差关系,建立了变精度粗糙集模型并提出了基于重要度的属性约简算法。新的模型考虑了决策属性值对条件属性值概率分布的影响并且具有一定噪声数据处理和错误分类容许能力。最后通过实例表明了该模型具有处理含有空值数据问题的能力。     

极大相容度关系模型及其属性约简

经典粗集理论以等价关系为基础,它们在处理不完备信息系统时存在一定的局限性.从扩展粗集理论的适应范围角度出发,引入信息系统对象的先验概率,结合量化相容关系的思想,提出了极大相容度关系模型,然后以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简,通过严格的数学证明,提出了一种不完备信息系统的启发式属性约简算法.最后通过一个实例验证了该相容关系模型及其基于启发式的属性约简算法.     

一种基于相容粒计算模型的文章相似度计算方法

将粗糙集和粒计算理论应用于中文文章相似度计算研究中,通过引入文章相容粒、段落相容粒和段落粒空间信息表等概念构建相容粒计算模型,提出基于相容粒计算模型的中文文章相似度的计算算法。示例和测试结果说明所提出方法有效。     

基于加权连接度的改进K—Modes聚类算法

K-Modes算法是一种经典的字符型数据聚类算法,在处理对象属性值距离时,采用简单的0-1匹配,不能体现出属性值之间潜在的相似关系.通过图形聚类理论中的连接度来度量字符型属性值之间的相似性,改进了传统的K-Modes算法.实验结果表明该方法较传统的K-Modes算法有一定的改善.     

相容关系的改进及其属性约简

针对经典粗糙集理论处理不完备信息系统存在的局限性,作者从扩展粗糙集理论的适用范围出发,引入不完备信息系统对象的先验概率并结合量化相容关系的思想,提出了改进的相容关系模型.以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简.通过严格的数学证明,给出了属性约简算法.该算法以空集为起点求取系统的约简,不需要计算核,节约了时间,减少了占用空间,简化了求解过程.通过实例验证该改进相容关系模型及其属性约简算法.     

一种改进的C-V主动轮廓模型

针对C-V(Chan-Vese)模型不能较好分割灰度不均匀图像的缺点,对C-V模型能量方程进行改进。将图像的局部灰度拟合信息融入到面积项中,使分割兼顾了图像的全局和局部信息,同时加入惩罚能量项来约束水平集函数逼近符号距离函数,避免模型重新初始化。对灰度不均匀图像分割的实验结果表明,该模型优于C-V模型。     

目标类型识别的改进灰关联模型

针对防空作战目标类型识别的具体需求,分析了传统和广义灰关联模型在处理数据时存在的不足之处,建立了基于熵权法的改进灰关联目标类型识别模型。首先,为了提高空情数据的利用率,运用熵权法对数据熵值进行描述而后客观地赋予权重;其次,用置信度取代数据的绝对差值,更加准确地描述数据间相对差异的偏差情况;最后,对模型输出结果进行离散化处理,增强了模型的区分能力。用实例对模型进行检验,结果表明:该模型准确、简单且识别率高。