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.     

一种信息系统属性约简新方法

针对现实中的信息系统的不完备缺失属性,以及无法使用Paw lak粗糙集解决属性约简的情况,在经典的Paw lak粗糙集的基础上,引入一般关系下的粗糙集模型,并给出了基于一般关系的信息系统属性约简的定义.为了使不完备信息系统可以得到更好的属性约简,通过对非对称相似关系进行改进,提出了一种基于改进非对称相似关系的粗糙集模型,在此基础上给出了一种新的不完备信息系统的属性约简算法,并用实例说明了其有效性.     

不完备信息系统下的一种概率属性约简算法

不完备信息系统中的属性约简一直是粗糙集研究领域的一个难点．在不完备信息系统中,用以往的属性约简算法得到的约简结果中,某一属性要么属于该约简,要么不属于该约简．但在实际生活中,当属性以比较大的概率可区分两对象时,这就表明该属性可能以某一概率属于约简结果．基于这种想法,文中通过构造概率区分矩阵,并在此基础上给出相应的区分函数,提出了一种概率属性约简算法,分析了算法正确性．从该算法得到的约简,可以看出各属性属于约简的可能性．最后用实例表明该算法是有效和可行的．     

广义相似关系下的不完备信息系统粗糙集模型

为了更好地从含有杂合数据和不完备数据的信息系统中提取合理的规则知识,构建基于广义相似关系的不完备信息系统粗糙集模型.其步骤为:针对决策信息系统中存在杂合数据的情况,并对决策信息系统中所存在的不完备信息进行细致区分,给出广义相似关系的定义;通过提出上、下广义相似划分的上、下近似的概念,给出2种划分意义下的属性约简和规则知识提取策略;最后,在理论上对该扩展粗糙集模型的正确性进行相关证明,并用实际算例进一步验证该模型的有效性和优越性.     

基于粗集的不完备信息系统的粗糙分类和属性约简

针对不完备信息系统(含有缺省数据或不精确数据),研究它的粗糙分类;并基于相容关系,将分布约简、最大分布约简、分配约简、近似约简引入不完备信息系统;且给出了最大分布约简的一种启发式算法:条件信息量约简算法。经实验检验,该算法是有效的。     

决策信息系统协调性的关系矩阵表示

从矩阵视角研究不完备信息系统的知识表示和属性约简.首先,引入关系矩阵,基于容差关系提出不完备决策信息系统协调性判定方法.其次,利用关系矩阵求正域,并提出属性协调集的矩阵判定定理,从而给出一种保持正域不变的约简的新方法.最后,基于上述框架,给出属性重要性度,进一步提出一种属性约简的启发式算法,并通过分析和实例证明该方法的有效性.     

基于极大相容块的不完备模糊目标信息系统的近似约简

在不完备模糊目标信息系统中引入了极大相容块的概念,定义了上下近似,并通过精确度的计算得到上下近似的定义具有合理性,同时提出了近似一致集的概念,给出了相关的粗糙集模型,以及该模型的近似约简概念及辨识矩阵的近似约简方法.     

不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则提取

以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的粗糙集模型.在确定优势关系粗糙集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念,给出了求得相对下、上近似约简的具体方法,并在此基础上提取不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则.应用实例表明了所提出的新方法的有效性.     

一种面向用户需求的序决策信息系统属性约简算法

本文针对不协调序决策信息系统,面向用户需求研究属性约简问题.首先,根据基于近似分类质量不变给出的属性约简的定义,重新定义不协调序决策信息系统的区分矩阵.然后,在此基础上,给出判定条件属性子集为属性约简的充分必要条件.最后,通过将用户需求纳入考虑,提出面向用户需求的序决策信息系统属性约简算法.理论分析与实例验证显示算法可行且有效.     

集值信息系统基于极大变精度相容类的属性约简

集值信息系统中对象的属性集值一般不唯一,基于集值信息系统上的变精度相容关系,给出了极大变精度相容类及其对应的粗糙集模型的定义,并以极大变精度相容类为基础,讨论了集值信息系统的属性约简及其相应的区分函数计算方法.     

基于程度粗糙集模型的近似约简和近似相对约简

知识约简是在保持知识库分类能力不变的务件下，删除其中不相关或不重要的知识，它是粗糙集理论的核心内容之一。基于程度粗糙集模型提出了知识的近似约简和近似相对约简的定义，并且讨论了它们的一些相关性质。近似约简和近似相对约简是Pawlak粗糙集模型下的约简和相对约简的推广，它们能够在一定误差允许下约简更多的知识，使问题更加简化，同时也为获取近似决策规则奠定了基础。     

变精度意义下的优势约简

属性约简是粗糙集理论与方法的研究热点,是一种重要的降维方法.将经典变精度粗糙集模型与优势关系粗糙集模型相结合,定义了优势关系下的β近似集合和β分布协调集的概念,并给出了基于β分布协调集的可辨识属性矩阵定义,提出优势关系下的变精度属性约简方法.通过实例分析,说明了该方法的可行性.     

一般协调近似表示空间的约简

从拓扑的包含关系这一全新的视角进一步认识协调近似表示空间的属性约简理论。在此基础上将协调近似表示空间中的等价关系放宽为一般关系,提出了一般协调近似表示空间的概念,并给出了一般协调近似表示空间关系约简理论,指出了可将其转换成一类覆盖族的约简且是协调覆盖决策系统属性约简的一般形式,最后用一个模型给出本文约简理论的应用实例。     

属性细化的粗糙集理论分析

针对粗糙集的决策系统,给出了有效等价类细化和有效集合细化的定义,从理论上分析了必要属性细化后对上近似和下近似、近似分类精度和质量以及决策规则的数量和相对约简的影响.针对细化的区域分三种情况讨论,得出了在各种区域下划分的结果,如果对有效集合细化划分的越细,上近似和下近似就越逼近给定的集合,分类精度和近似分类质量就越大,产生的规则在包含原规则的基础上增多,并且相对约简和属性的必要和不必要的性质保持不变.研究结果对决策表的属性约简、决策规则形成和有效性等问题具有实际意义.     

类别近似质量约束下的属性约简方法研究

利用近似质量作为度量标准,借助启发式算法求解约简,其本质是根据近似质量的变化情况来找出冗余属性,但这一方法其并未考虑每一个决策类别所对应的下近似集合在约简前后的变化程度.鉴于此,提出了一种基于类别近似质量的属性约简策略,其目标是使得每一个类别的近似质量都满足约简的约束条件.借助邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将传统约简策略与类别近似质量约简策略进行了对比分析,实验结果不仅验证了类别近似质量约简策略的有效性,而且表明这种策略依然能够满足传统约简的约束条件.     

特殊的射影平坦(α,β)-度量

研究了近似指数度量并得到二阶近似指数度量射影平坦的充要条件是α射影平坦, β关于α平行．且对高阶指数度量也得到了相同的结果．这里,√αijy^iy^j,β=biy^i．     

决策表的最近近似约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一．为此,在提出了最近精确集概念的基础上,研究了决策表属性约简方法一最近近似约简．数值例子表明,该方法简单有效．     

基于RS的GMDH神经网络在空袭目标识别中的应用

针对目标属性识别的特点,建立了基于粗糙集(Rough Sets, RS)的数据分组处理(Group Method of Data Handling, GMDH)神经网络分类模型.该模型较好地解决了采用高维数据集训练神经网络效率低,神经网络结构规模较大的问题.同时为了提高高维数据集合的属性约简效率,改进了集合近似质量属性约简算法.最后,通过与BP(Back-Propagation, BP)神经网络分类能力的仿真对比,结果表明,基于粗糙集的数据分组处理神经网络分类模型分类能力优于BP神经网络模型,满足现代防空作战对目标属性识别的需求,基于快速求核和集合近似质量的属性约简算法快速有效.     

动力系统极限环计算方法的改进

对计算极限环的摄动－增量法作了改进,解的表达形式更一般化,更适合一般平面动力系统极限环及其分叉的计算。该方法的特点是用有限Fourier级数给出极限环的近似表达式,把微分方程化为线性增量方程,应用谐波平衡法建立Fourier系数的线性代数方程组,再用迭代法求解,计算方法直观、简单,求出了以前原方法难于计算的二次系统的4个极限环,也求出了其具有争议的算例的极限环的个数。算例表明该方法是有效的。求出了改进前的摄动－增量法所不能求出的极限环。