形式概念粗糙近似比较研究

形式背景会产生许多概念,对论域中的任何一个子集,从形式背景确定的概念中求出2个概念的外延作为该子集的上下近似.对这些方法进行比较研究,提出用粗糙集方法来求出上近似,并从理论上证明用现有的各种方法所求出的概念的上近似外延是相同的.同时也指出求概念的下近似外延方法的不足之处.     

粗糙集和模糊聚类理论在煤炭企业绩效评价中的应用

本文首先指出煤炭企业绩效评价的必要性,在建立评价指标体系的基础上,利用模糊聚类方法将不同置信水平上的评价对象论域进行分类,并由粗糙集中的互信息熵确定指标权重,最后给予相应算例.     

融合正域及边界质量的实域属性约简方法

基于邻域关系提出一种综合考虑正域和边界数据的属性约简方法.该方法利用邻域关系对数据进行离散化处理,通过定义基于邻域的正域属性重要度、边界属性重要度和邻域综合属性重要度概念,设计一种新的启发式属性简约算法.该算法从空约简集出发,利用邻域属性重要度启发式搜索属性空间以扩展约简属性集,理论分析和实验表明该算法有效可行.     

容错粗糙主成分分析的属性约简方法

在分析大肠早癌荧光数据属性约简方法的基础上,提出一种基于容错关系信息熵的粗糙主成分属性约简方法.该方法首先针对数据的不完整特性,建立容错关系粗糙集模型.然后,引入随信息量减小而单调下降的信息熵,建立基于信息熵的容错关系粗糙集模型,并进行初步数据属性处理.最后,结合主成分分析方法,形成基于容错关系信息熵的粗糙主成分分析方法,在进行数据降维处理的同时提取数据特征.以大肠早癌荧光光谱为实验数据的分析处理结果表明,该方法可以有效地降低荧光光谱数据的处理维数,提取影响医疗诊断的特征数据,减少后续数据处理的复杂度.     

一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。     

模糊粗糙集的格结构

定义了模糊集合的上、下近似算子，讨论了其代数结构.证明了模糊粗糙集理论中全体可定义集合构成一个完全分配格，给出了生成这一完全分配格的元素的集合并讨论了其基本性质.     

粗糙集的隶属度算子

在经典的Pawlak粗糙集模型中,RX是由那些根据知识尺判断可能在X中的U中元素 组成的集合.bnR(X)是由那些根据知识既不能判断肯定在X中又不能判断肯定在～X中的U中元素组成的集合.但元素隶属于RX或bnR(X)的程度却没有给出.提出并定义了一种粗糙集的隶属度算子.对于论域U, x∈U及X U,该算子可计算元素x的依R在X的上近似中的程度,以及依R在X的下近似、边界、负域中的程度,并据此建立了一种基于该算子的粗糙模糊集模型.     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

进化粗糙集的逼近最优性

构造了进化粗糙集的表征测度和分解形式 ,讨论了其随机过程和信息几何的属性 ,提出并证明了逼近求解方面其鞅过程和全局最优性条件的数学结论 ,同时给出了相关的定量描述 .结果表明 ,所建立的进化粗糙集结构为符号的非单调逻辑与数值的非线性规划相统一的广义问题求解过程设计提供了必需的理论基础和形式化手段 ,在非确定信息建模与非线性信号处理方面具有重要的意义     

基于等价关系的双粒度粗糙集模型

Pawlak粗糙集模型主要关注的是论域上一个等价关系导出的集合的近似,是单粒度的.通过用论域上的2个等价关系定义集合的近似,把单粒度的Pawlak粗糙集模型扩展到双粒度粗糙集模型.研究了双粒度粗糙集模型的一些数学性质,定理表明Pawlak粗糙集的许多性质是双粒度粗糙集性质的特殊情况,并且使用双粒度定义的近似度量优于单粒度定义的近似度量,该度量更适合描述概念的精度并更利于解决用户的需求.