优势关系下知识约简的比较研究

在不协调目标信息系统中引入优势关系的概念,并探讨了基于优势关系下不协调目标信息系统的几种知识约简方法,其中包括分布约简、最大分布约简、分配约简和近似约简;同时提出并证明了确定上述约简之间关系的判定定理,为进一步研究、辨识矩阵及其求取属性约简算法提供了理论依据.     

优势关系下分配约简矩阵算法的程序实现

依据计算不协调优势关系信息系统分配约简的矩阵算法,使用C++语言编程实现在优势关系信息系统中计算分配约简的快速计算,并将程序开发成软件。作为简便的计算工具,软件功能上实现了优势类、分配矩阵、优势矩阵、分配约简、核的计算和输出,为优势关系下计算分配约简提供了便利工具。     

基于包含度的不完备序信息系统属性约简的一种算法

在不完备序信息系统中,通过引入包含度的概念,对属性重要度进行了定义;在此基础上,提出了一种基于包含度的属性约简算法;最后,通过实例分析表明,该算法能得到不完备序信息系统的一个约简.     

不完备模糊决策信息系统中的知识约简

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很重要的方法,本文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。     

序信息系统中变精度粗糙集属性约简的Matlab实现

根据序信息系统中变精度粗糙集的理论知识,应用Matlab程序实现序信息系统中变精度粗糙集属性约简的计算。当序信息系统变精度粗糙集考虑单个优势决策时,约简类型不受系统协调性的影响,因此进行了考虑单个优势决策的约简计算研究,并通过算例验证了程序的正确性和可行性。     

基于有序二叉决策图的粗糙集属性约简的符号方法

针对现有属性约简算法主要基于代数表示和信息表示的方法,基于改变属性约简问题的知识表示方法,提出区分矩阵的有序二叉决策图(OBDD)的表示方法。给出了属性约简的区分矩阵模型到OBDD模型的转换方法,得到了信息系统的区分矩阵的OBDD模型,并对区分矩阵表示和OBDD模型的存储空间进行了实验对比。结果表明,OBDD模型具有较好的存储性能,可降低对象数量和属性个数较多的信息系统的属性约简问题的空间复杂度。     

二次筛选法求信息系统的约简

文中定义了区分属性集的码函数,并通过对区分矩阵中区分属性集码函数值的二次筛选得到区分函数的最小析取范式,最小析取式的每一个合取项即为信息系统的一个约简,该算法可以计算出信息系统的所有约简.     

水平划分决策表的属性约简算法

差别矩阵属性约简是粗糙集重要约简方法之一,但在处理不一致大数据集时存在不足。为此,提出了决策差别矩阵的概念,并给出基于决策差别矩阵的属性约简定义,同时研究了由该定义获得的约简与正区域约简之间的等价性。为了提高求解效率,给出水平划分决策表的方法,指出将划分的子决策表分配到不同的网络节点上,基于子决策差别矩阵可并行完成核属性和属性约简;并设计了并行约简算法。实例分析和UCI中数据集的实验比较表明所提出的约简算法是正确的、高效的。     

基于不完备信息系统相容关系的分配约简遗传算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点.本文研究在不完备信息系统下的属性约简算法,在相容关系基础上,提出了一种应用遗传算法来求解分配约简的方法,并通过实例分析说明了该算法的有效性.     

Rough集在企业数据挖掘中的应用

企业信息系统中收集到的大量数据往往是不完备的,引入相似关系定义不完备信息系统的分明矩阵,采用分明矩阵的简化方法计算约简,对每个约简中的不完备数据,按照对象条件属性值相对决策属性取值的先验概率进行完备化,完备化后的信息系统生成了一组决策规则,这些规则不但存在冗余而且规则解释能力低,按照特征描述逐步挖掘规则并给出了挖掘所有最简决策规则的算法.整个过程中,通过客户信息资料描述一系列过程,验证了新的信息系统完备化方案以及挖掘算法的合理性和有效性.     

模糊诱导有序加权平均算子的散度

在复杂系统中,模糊诱导有序加权平均算子是一种重要的聚合多源信息工具。借鉴信息熵理论,分析研究了模糊诱导有序加权平均算子的偏好散度和分布散度及它们的相关性质。从实际应用的角度,给出了基于偏好散度和分布散度的选择模糊诱导有序加权平均算子权重向量的优化模型。     

基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法

区分矩阵是属性约简的一种有效方法。针对不完备的决策系统,定义了区分矩阵的概念,给出了区分矩阵构造方法,并根据区分矩阵稀疏性的特点,定义了区分向量的概念,在此基础上,给出了一种基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法。最后,采用恒星光谱数据,实验验证了该算法的有效性。     

基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。本文针对不完备混合型有序信息系统,利用邻域优势条件熵提出一种对象更新情形下的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出一种新的邻域优势粗糙集模型,同时在其基础上定义了邻域优势条件熵,并设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法;然后,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态性,分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新;最后,利用邻域优势条件熵作为启发式函数提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明,所提出的增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上均比非增量式算法具有更高的性能。     

配电网故障区间定位的新型矩阵算法

针对配电网故障区间定位的问题，利用配电网的结构和运行状态，提出一种基于开关有向树型网络描述模型，在此基础上，结合从FTU得到的故障信息得到新型故障区间定位算法，此算法无需进行矩阵的相乘和求逆运算，因其快速性可用于在线计算，并可推广至多电源系统中。     

基于随机矩阵理论的电网事件监测研究

电力系统在线事件监测对电网态势感知具有重要意义.针对现代大规模电网的事件监测问题,文中提出一种基于随机矩阵谱分布特性的电网事件监测方法.首先利用大数据处理方法构建电网电气信息的随机矩阵模型.然后将电网事件监测问题转化为分析随机矩阵谱分布问题,并建立基于协方差矩阵最大最小特征值之差的评价指标,最后根据评价指标确定事件发生.为了验证文中所提方法的有效性,通过IEEE 39节点标准系统进行了仿真分析,同时通过与传统的MSR方法进行对比,证明在强噪声环境下具有更强的适应性.     

一种基于互信息增益率的新属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对属性约简，提出了一种基于互信息增益率的属性约简算法.该算法考虑了所选择条件属性与决策属性的互信息，还考虑了所选择属性的值的分布情况，从信息论角度定义了基于互信息增益率的属性重要性度量方法，并以此度量为启发式信息，算法从空集开始逐步将最重要的条件属性加入到选择属性集，直到所选择的条件属性集与决策属性集的互信息等于整个条件属性集与决策属性集的互信息时，算法停止.结果表明，算法能更有效地对决策系统进行约简，同时约简后的对象数目较少.     

沉积在硅油表面的铁薄膜

采用气相沉积的方法在硅油表面成功制备了一种新型的铁薄膜系统,并研究了该薄膜的生长机制及其带状有序结构.实验发现此类铁薄膜的生长机制与沉积在液体基底表面的其他非磁性薄膜的情况类似,即服从二阶段生长模型.沉积结束后,在连续的铁薄膜中,观察到了大尺度的带状有序结构.该有序结构是由一系列长度基本一致而宽度呈特征准周期分布的畴块相互连接而成的.实验表明,该有序结构是由近似自由支撑薄膜的内应力释放引起的局部物质凝聚所致.     

基于程度粗糙集的知识约简方法

给出了基于程度粗糙集模型上知识的近似约简及近似相对约简,引入了目标信息系统上的k上(下)近似约简及k上(下)分布约简的概念,并讨论了它们之间的关系,得到了几个重要结论,可为知识发现或数据挖掘技术奠定一些基础.     

基于投影及优势度的不确定语言群决策方法

针对属性权重信息不完全的多粒度不确定语言多属性群决策问题,提出一种基于投影及优势度的群决策方法.该方法采用连续区间二元语义的有序加权调和平均(ITC-OWH)算子将多粒度不确定语言评价矩阵转化为二元语义决策矩阵,基于投影法构建目标规划模型,从而确定单个决策者的属性权重向量.在每个决策者之下,计算任意2个方案之间比较的综合属性优势度,根据综合优势度矩阵及决策者权重向量获得群体综合优势度矩阵,由各方案的总优势度获取方案的排序结果.最后,将提出的群决策方法应用到潜艇研制方案遴选问题中,验证了该方法的可行性与有效性.