基于扩展容差关系的不完备信息系统属性约简

针对当前的邻域粗糙集多用于处理完备的信息系统,而非不完备的信息系统这一问题,提出了一种可用于处理不完备混合信息系统的扩展容差关系,并给出相关定义,使用容差完备度和邻域阈值作为限制条件计算扩展容差邻域,以此邻域为基础选择决策正域得到系统的属性重要性,并以该重要性作为启发因子给出基于扩展容差关系的属性约简算法。采用UCI数据集中的7组不同类型的数据集进行仿真实验,并分别与扩展邻域关系（EN）、容差邻域熵（TRE）、邻域粗糙集（NR）的方法进行比较,实验结果表明,该方法在保证分类精度的同时能够约简得到更少的属性。最后讨论了在扩展容差关系中改变邻域阈值对分类精度产生的影响。     

基于(α, λ)联系度容差关系的变精度粗糙集模型

基于传统粗糙集理论的方法不能有效地处理含噪音的不完备信息系统. 根据集对分析理论, 提出(α, λ)联系度容差关系. 将(α, λ)联系度容差关系与Ziarko提出的多数包含关系相结合, 提出变精度(α, λ)联系度粗糙集模型. 给出了该模型下基于正域相似度的启发式属性约简算法, 分析了算法的时间复杂度, 通过仿真实验验证了所提方法处理含噪音的不完备信息系统的有效性.     

双精度容差关系决策粗糙集及其属性约简

决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论,本文首先提出属性相似度的概念,并基于属性相似度定义了双精度容差关系。然后,基于双精度容差关系,结合贝叶斯最小风险决策原则建立不完备区间值信息系统下决策粗糙集模型。针对该模型,对不确定性度量进行修正并基于修正的不确定性度量对该模型的属性约简进行研究。最后提出属性约简算法并应用于目标识别实例。     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。     

基于边界域的不完备信息系统属性约简方法

研究了用矩阵来计算不完备信息系统的属性约简方法,引入了容差关系矩阵等概念来计算决策表的上下近似集;然后给出了基于容差关系矩阵的决策表边界域的计算方法,再利用边界域的基数相等作为评价属性约简的准则,提出了基于边界域的启发式约简方法;最后,举例说明了属性约简的操作方法和所提算法的可行性。     

基于粒化单调的不完备混合型数据增量式属性约简算法

增量式属性约简是一种针对动态数据集的新型属性约简方法。然而目前的增量式属性约简很少有对不完备混合型的信息系统进行研究。针对这类问题提出一种属性增加时的增量式属性约简算法。在不完备混合型信息系统下引入邻域容差关系。基于邻域容差关系的粒化单调性,提出信息系统属性增加时邻域容差条件熵的增量式更新方法,并提出了不完备混合型信息系统下的邻域容差条件熵增量式属性约简算法。实验分析表明了该算法的有效性。     

基于非平衡数据下不完备混合型信息系统的属性约简

完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进行推广,提出不完备混合型信息系统下的粗糙集模型;然后针对数据的非平衡性,根据上下边界区域和类分布的不均匀性定义了一种新的属性重要度;在基于区别矩阵的基础上设计出一种非平衡数据的属性约简算法。实验分析表明该算法针对不完备非平衡数据的属性约简具有一定的有效性和优越性。     

不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法

决策表核属性的确定往往是信息约简的基础,然而以往的核属性约简方法大多是针对完备信息系统的。将完备信息系统中的属性核与属性序约简算法延伸至不完备系统,提出一种不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法。该方法通过构造限制容差关系下决策表的改进分辨矩阵来求得核属性,并将非核属性按直观影响分类质量的能力排序,能够保证得到的约简结果是相对最小约简。通过实验比较证明该方法可行、有效。     

不完备信息决策规则提取的粗糙集方法

粗糙集理论在不完备信息系统中应用的研究越来越受到学者们的关注,多个不完备信息系统粗糙集扩展模型先后建立起来.基于限制容差关系的扩展模型是其中一个较为灵活和符合数据挖掘需要的模型.本文基于限制容差关系,将论域分为两个部分,并针对两类不同的对象分别给出了约简的定义,在此基础上提出了决策规则提取和决策规则评估算法.     

变精度集对势粗糙集模型

为使粗糙集理论能有效处理含噪音的不完备信息系统,将集对势扩充粗糙集模型和Ziarko教授提出的多数包含关系相结合,提出了变精度集对势粗糙集模型.然后,给出了正域相似度的定义,提出了基于正域相似度的启发式属性约简算法,并分析了算法的时间复杂度.仿真实验表明了该方法处理含噪音的不完备信息系统的有效性.     

不完备决策表中基于对象矩阵属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简是粗糙集属性约简中最常用的方法。对通常给出的以存储条件属性为基础差别矩阵进行比较后,给出一种对象矩阵的定义。对象矩阵从相容类内对象的决策值与条件属性的关系出发,存储的是对象集。给出对象矩阵的属性约简定义,证明了属性约简与基于正区域的属性约简的等价性。给出一个启发式的属性约简算法,其时间复杂度为max(O(|C|2|Upos||U|),O(|C||U|2)),空间复杂度为O(|C||U|2);通过实例说明方法的可行性。     

不完备信息系统的属性约简算法

根据不完备信息系统的定义和特点,建立基于集合容差关系的粗糙集模型,构造条件属性的可辨识矩阵,分析决策属性的重要性。阐述并比较3种属性约简方法,对同一个不完备信息表的处理结果表明,3种方法可以得到基本一致的约简结果,验证了其有效性。     

分析方法为基础的粗糙集容差关系和PCA不完备信息系统

如何在不完备信息系统中利用已有的数据进行属性约简、获取属性权重一直是粗糙集理论中的一个研究重点.提出了一种在不完备信息系统中基于相容关系和PCA(主成份分析)相结合的粗糙集分析方法,这种方法属于启发式的数据分析方法.给出了这种分析方法的算法和一个算例.结果表明,该方法能够较准确地确定决策表的核,并用定量分析的方法获取属性权重.     

基于相容矩阵的粗计算

基于等价关系的经典粗糙集理论已取得了极大进展.但现实中的等价关系要求过于严 格.因此,可将其放宽为相容关系.粗糙集理论中的粗计算方法一直是该理论的重要研究内容.本 文在基于相容关系的基础上提出了相容矩阵的概念,建立了相容关系和相容矩阵间的一一对应 关系,通过矩阵计算来刻画粗分析中的一系列计算方法;并利用相容矩阵提出了不完备信息系统 的属性约简启发式算法,分析了算法的时间复杂度.通过实例说明了该方法是适用而有效的.     

一种不完备信息系统的直接约简方法

目前已有基于容差关系、相似关系、限制容差关系等的扩充rough集理论，但仅仅是提出了一些针对以上某种模型的属性约简算法，在此提出从离散化到规则匹配的一系列不完备信息系统的约简处理方法，该方法可以适用于各种rough集扩充模型，并且对完备信息系统和不完备信息系统是统一的．     

改进的相容矩阵的属性约简算法

在粗糙集理论中,知识约简已经成为其核心内容之一。针对相关文献中基于相容矩阵的不完备信息系统属性约简算法,提出了一种新的相容矩阵定义,该矩阵能够减少关注的条件属性。同时,也证明利用该矩阵所求的属性约简与相关文献中的属性约简是等价的。给出了其属性约简算法,提高了属性约简的速度。     

基于二进制可辨矩阵的属性约简算法的改进

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一，信息系统中知识(属性)并不是同等重要的，甚至其中某些知识是冗余的。属性约简是在保持信息系统中知识量(即分辨能力)不变的条件下，删除其中不相关或不重要的知识，现已证明寻找信息系统的最小属性约简是NP-hard问题。解决这类问题的一般方法是采用启发式算法求出最优或次最优约简。对支天云等所给出的二进制可辨矩阵的化简算法进行了改进，并根据属性的分辨能力的大小，提出了一种基于二进制可辨矩阵的思路清晰、实现简便的属性约简算法。通过算法分析表明，该算法是更加高效的。     

基于S-粗集的反辐射导弹识别算法研究

针对具有动态特征的信息系统,在S-粗集属性迁移理论基础上,给出了S-粗集上的区分矩阵,提出了一种基于S-粗集区分矩阵的属性约简算法.该算法弥补了Z.Pawlak粗集理论对于动态系统知识发现的局限,通过属性迁移对不完备的信息系统进行动态扩展.约简后生成的规则简单准确.本文的算法具有理论与应用的一般性、广泛性,对于现代战场中的删识别,更显示出了极强的优越性.