一种基于相对粒度的不完备决策表约简算法

为有效地从不完备决策表中获取最小相对约简,提出了一种基于相对粒度的不完备决策表约简算法.该算法通过分析研究知识的相对粒度在属性约简过程中的变化趋势,并基于属性约简定理,尝试通过不断向核属性集中增加属性的方法,从不完备决策表中获取最小相对约简.最后通过实例验证了该算法的有效性.     

基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法

在现实生活中信息的不完备现象广泛存在,等价关系不一定成立,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用.从信息论角度出发引入信息熵的概念,提出了不完备信息系统中知识熵的度量方法,定义了信息观下不完备信息系统知识约简的方法,分析并讨论了与现有其他约简定义的关系,给出了一种基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法,通过仿真实验说明了该算法对于不完备信息表知识约简是可行的.     

基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.     

基于不完备模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个重要方法,把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

基于差别矩阵的增量式属性约简完备算法

为了解决基于差别矩阵的属性约简完备算法得不到最小约简的问题，提出了一种改进的属性约简方法．该方法将信息论定义的属性重要性作为启发式信息，并通过构造一个条件信息熵算子对差别集合进行运算，同时利用算子来计算候选属性的剔除次序，采用宽度优先搜索策略使约简集合中含有最重要的属性，这样就解决了完备算法约简率低的问题．结合该方法并在分析对象集增量与差别矩阵关系的基础上，证明了增量约简定理，由此提出了一种增量式约简完备算法（CAIR），当新数据加入决策表时，算法可增量构造差别集合．实验结果表明，所提CAIR在大大缩短计算差别集合时间的同时，约简率比非完备算法提高了20．3％，是同条件下完备算法执行效率的13．2倍．     

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.     

基于极大相容块的不完备信息处理新方法及其应用

针对不完备信息提出一种新的基于矩阵方法的极大相容块求取算法与属性约简方法,结合智能分类器给出不完备信息条件下的故障诊断方法 .首先,通过矩阵方法计算不完备决策表中的极大相容块;然后,利用所求得的极大相容块,提出一种新的属性约简算法,并与其他方法做对比;最后,将所提出的基于极大相容块的属性约简方法与智能分类器（支持向量机、随机森林、决策树等）结合,建立优化的智能故障分类器,将它应用于不完备信息条件下的故障诊断.以汽轮机组的故障诊断为例进行仿真实验,实验结果表明提出的针对不完备信息条件下的故障诊断方法可行、有效.     

基于极大相容块的不完备信息处理新方法及其应用

针对不完备信息提出一种新的基于矩阵方法的极大相容块求取算法与属性约简方法,结合智能分类器给出不完备信息条件下的故障诊断方法 .首先,通过矩阵方法计算不完备决策表中的极大相容块;然后,利用所求得的极大相容块,提出一种新的属性约简算法,并与其他方法做对比;最后,将所提出的基于极大相容块的属性约简方法与智能分类器（支持向量机、随机森林、决策树等）结合,建立优化的智能故障分类器,将它应用于不完备信息条件下的故障诊断.以汽轮机组的故障诊断为例进行仿真实验,实验结果表明提出的针对不完备信息条件下的故障诊断方法可行、有效.     

一种不完备决策表的改进约简算法

由于在现实中,大部分信息系统是不完备的,有可能是不一致的。所以,针对现有属性约简算法的不足,在覆盖粗糙集理论和最大一致块技术的基础上提出了一种新的运用表存储可辨识属性集的不完备决策表的改进约简算法,该算法同时适用于一致决策表和不一致决策表,通过算法可求得决策表属性集的上约简、下约简,实现决策表的属性约简,有效地降低了算法的空间复杂度,提高了算法效率,具有一定的现实指导意义。     

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.     

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。     

多值不完备决策表的属性约简方法

在许多情况下．现实世界的信息系统是不完备的．考虑包含不确定性和不精确性两种因素的不完备信息系统，建立了一种推广的粗糙集模型并对这种情况下的不完备决策表进行分析．研究了属性约简的方法，根据约简生成了决策规则。     

不完备系统中基于非对称相似关系的粗集多属性决策

粗糙集理论在多属性决策、数据挖掘、机器学习、人工智能等领域发挥着越来越大的作用。经典粗糙集理论主要利用不可分辨关系对完备信息系统形成的划分来定义知识的上、下近似集,并在此基础上进行知识约简,规则推理和决策。而现实生活中存在大量不完备信息系统。针对不完备信息系统的多属性决策问题,从非对称相似关系的角度提出基于粗集的多属性决策方法。     

基于属性重要度的变精度邻域粗糙集知识约简

在模糊决策信息系统理论研究的基础上,根据其属性来构造对象空间的模糊分割,用邻域粒化的思想定义了变精度模糊决策信息系统粗糙集模型的上、下近似算子及其约简和核等概念,由此给出了一种基于属性约简的算法,通过实例分析验证算法的有效性。     

集值模糊目标信息系统的近似分配约简

基于集值信息系统上的变精度相容关系,定义了集值模糊目标信息系统的模糊目标在给定相容水平下的上近似与下近似,提出了一定截集水平下的上近似分配约简与下近似分配约简概念,这种约简是单值目标模糊信息系统上精度约简概念的推广,同时也是经典目标信息系统上近似分配约简概念的推广.进一步,在集值模糊目标信息系统引入区分矩阵与区分函数,给出了计算上近似分配约简与下近似分配约简的方法.     

覆盖决策信息系统的约简

利用集合之间的包含度概念,讨论了覆盖决策信息系统的覆盖决策约简、覆盖分布约简、最大覆盖分布约简之间的关系,讨论了不协调覆盖决策信息系统中覆盖上、下近似约简的刻画及它们与覆盖分布约简、最大覆盖分布约简之间的关系。这些结果推广和深化了决策信息系统约简理论。     

粗集理论及其应用（三）──知识表达系统

知识表达在智能数据处理中占有十分重要的地位。本文主要讨论知识处理框架中的知识表达方法，首先介绍用数据表描述的知识表达系统及形式化定义，然后给出知识表达系统中属性的重要性概念。在文中我们还根据粗集理论讨论了决策理论中的一些基本问题和决策表简化的方法，介绍决策表的形式化定义和一些性质。     

基于依赖度的启发式约简算法

知识约简是Rough Set理论研究中的核心内容之一。文章首先从知识协调性的角度,对知识决策表中属性的依赖度给出度量,并提出了一种基于依赖度的知识相对约简的启发式算法,分析了该算法的复杂性。通过对一个知识系统的实例分析,证明了该算法的可行性和有效性。     

模糊广义决策信息系统的证据特征与信任约简

探究模糊广义决策信息系统的证据特征和信任约简.首先,给出模糊广义决策信息系统中的模糊上、下近似算子及其相关性质.然后,基于证据理论探讨模糊广义决策信息系统的数值特征,并在模糊广义决策信息系统中,利用证据理论中的模糊信任和模糊似然函数对模糊近似集进行刻画.最后,根据模糊信任函数定义的属性重要度,提出模糊广义决策信息系统信任约简的算法,并给出实例验证其有效性.     

一种基于粗糙集理论的值约简算法

基于粗糙集理论,提出一种无需建立差别矩阵,无需计算分明函数的值约简算法,阐述该算法的设计思想和具体步骤,并用具体算例证明此算法可行,而且获取的规则是完备无冗余的。