一种基于粗糙集理论的规则提取方法

规则提取是实现智能信息系统的重要环节,也是一个难点。针对信息系统中的规则提取问题,提出了一种基于粗糙集的研究方法,并对规则提取涉及到的属性约简、属性值约简等问题进行了研究。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辫识向量,以利用可辨识向量的加法法则运算求得核属性以及属性重要性,然后以核属性为基础、属性重要性为启发信息,求得信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值来完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效、可行的。     

两类关联约简构造性算法研究

关联约简由Dominik首次提出,其采用粗糙集理论属性约简思想,从全局属性依赖的角度,挖掘出信息系统中所隐含的关联规则。由于求取给定信息系统所有关联约简和最优关联约简已被证明为NP-难问题,针对特定属性（事务）给出了两类关联约简构造性算法：Multi-Single算法和Single-Multi算法,从而挖掘出针对特定事务的关联规则,有益于综合评价各事务在信息系统中的作用。实例分析表明了所提算法的有效性。     

不完备信息系统属性约简的矩阵算法

通过分析不完备信息系统中基于相容矩阵的属性约简算法,定义一个在单个条件属性下的新二进制相容矩阵,给出新矩阵间的吸收运算规则,利用该规则得到不完备信息系统条件属性集的二进制相容矩阵.通过判断新二进制相容矩阵间运算后得到的矩阵是否与条件属性集下的矩阵等价,找出不完备信息系统的属性约简.证明该属性约简与不完备信息系统中基于正...     

优势关系下模糊目标信息系统的决策规则优化

利用基于优势关系的模糊粗糙集模型,讨论了模糊决策信息系统中优化序决策规则的获取问题。利用优势关系定义了模糊目标信息系统中对象的三种属性约简。给出了它们的判定定理,构造相应的区分函数,利用布尔推理技术计算对象的属性约简,得到三类新的优化序决策规则。     

基于优势一等价关系的几种约简及规则抽取方法

考虑了条件属性引入优势关系而决策属性上引入等价关系的不协调目标信息系统。分析了这种基于优势-等价关系的相容约简、最大分布约简及正域约简三者之间的关系。此外,结合劣势关系抽取规则以提高规则的覆盖率,改进了基于优势关系的正域约简抽取规则(PDRIS)的方法。最后给出算例,并在UCI数据集上进行了大量的试验,以与PDRIS进行比较。     

合成随机信息系统的属性约简方法

基于一般随机信息系统上的属性约简方法讨论合成随机信息系统上的属性约简问题,分析它与原随机信息系统上属性约简问题之间的联系,并尝试讨论其上、下近似算子之间的关系,发现合成随机信息系统上的协调集可以通过两个原随机信息系统的协调集来构造;另一方面从包含度的角度讨论属性约简问题,验证合成随机信息系统上的包含度和原随机信息系统上包含度之间是否存在等价关系。最后通过实例验证了得出的结论。     

模糊属性信息系统的规则约简

1 引言信息系统的规则约简是机器学习与数据挖掘的重要内容。在研究中,大多数算法都是以离散值为处理对象,而在计算机研究与应用领域所处理的很多都是实值属性数据。实值属性信息系统没有明确的等价关系,也难以用属性值的完全相同来判定规则的一致性。因此,对实值属性信息系统的规则约简研究为研究领域所关注。模糊属性信息系统的属性值     

一种基于粗糙2模糊集集成模型的决策分析方法

针对信息系统为连续属性的情况，提出一种将粗糙集与模糊集相结合来获取决策规则的方法，这种基于粗糙—模糊集集成模型求取决策规则的方法通过一个模糊隶属函数将连续属性值表示成模糊值，从而避免了连续属性的离散化问题，同时给出了连续属性值转换成模糊值的表示形式，提出了模糊相似关系和模糊相似类的概念，给出了粗糙—模糊近似空间的下、上近似及其性质以及模糊相似关系下属性约简的方法，最后以自修复飞行控制系统的效能评估为例，给出了自修复效能评估的决策规则。     

不协调决策信息系统的知识约简及决策规则优化研究

针对不协调决策信息系统的知识约简及决策规则的优化问题,引入分布约简和最大分布约简理论,提出一种基于分布区分对象集的知识约简算法,并得到具体的优化决策规则获取方法。该算法通过求解分布区分对象集和最小析取范式从而得到知识约简集,依据属性约简集挖掘出最优决策规则集。理论分析和实例结果表明该方法的有效性和实用性。     

一种新的不完备食品信息系统评价属性相对约简算法

本文针对不完备食品信息系统提出了一种基于粗糙集理论的评价属性相对约简方法。本文利用粗糙集等价关系 的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念。然后通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约 简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,再利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率 给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简 速度。实验表明该方法是简单有效的。     

基于粗糙集的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法

针对属性值为直觉模糊信息且属性权重完全未知的多属性决策问题,提出了一种基于粗糙集的直觉模糊TOPSIS多属性决策方法.首先给出了直觉模糊信息的正、负理想点的求法,根据属性值与理想点的贴近度和给定的阈值求得判断矩阵,再根据判断矩阵对属性约简,确定各属性的权重,最后依据TOPSIS思想计算各方案与理想点的加权贴近度,得到方案的排序,并通过算例的分析比较验证了此方法的有效性.     

基于前景理论的不确定TOPSIS多属性决策方法

针对属性权重未知、属性值为犹豫模糊集的多属性决策问题,本文提出一种基于前景理论和粗糙集的多属性决策方法,充分考虑了决策者心理风险因素对决策结果的影响.首先,以正、负理想点作为参考点计算各属性下的前景价值函数,定义新的综合前景值,并根据给定的阈值得到判断矩阵;然后,根据判断矩阵进行属性约简,确定属性权重;最后,计算各备选方案的加权综合前景值,利用TOPSIS方法对备选方案进行排序,并通过算例证实该方法的可行性和有效性.     

基于粗糙集理论的权重确定方法研究

针对属性权重完全未知且属性值以专家经验给出的多属性决策问题,提出了利用属性重要度计算客观权重的分配方法。根据粗糙集中的相对正域概念,探讨了如何运用属性重要度确定各属性的客观权重。决策者可以通过经验因子的选取来调整客观权重和主观权重所占的比例,通过实例说明该方法更加有效合理。     

一种新的属性集依赖度研究

提出了新的属性集依赖度的概念，给出了属性集依赖度的求解步骤和算法。针对单一属性依赖度与属性集依赖度的差别，讨论了属性集依赖度的意义，得出属性集依赖度更加可信的结论。     

一种连续属性离散化的新方法

提出了一种基于聚类方法、结合粗集理论的连续属性离散化方法。在粗集理论中有一个重要概念：属性重要度（Attribute significance)，它常用来作为生成好的约简所采用的启发式评价函数。受此启发，在连续属性离散化方法中可把它用于属性选择，即从已离散化的属性集中选择出属性重要度最高的属性，再把它和待离散化的连续属性一起进行聚类学习，得到该连续属性的离散区间。文中介绍了该方法的算法描述，并通过实验与其他算法进行了比较。实验结果表明，由于这种方法在离散化过程中结合了粗集理论的思想,考虑了属性间的相互影响，从而产生了比较合理的划分点，提高了规则的分类精度。     

一种改进的粗糙集权重方法

深入研究粗糙集表征的属性重要度,针对现有粗糙集理论的属性权重确立方法的不足,结合属性集中各个条件属性的重要度及其确定的条件属性取值个数,提出了改进的粗糙集权重的确定方法,分析了其合理性。通过实例说明了,改进的粗糙集权重方法可以解决原有粗糙集权重确定方法存在的问题。     

改进的粗糙集属性权重确定方法

改进属性重要度概念,给出了一种基于粗糙集理论的单属性重要度和组合属性重要度结合的确定属性权重的方法及其具体操作步骤。通过实例说明,改进的粗糙集权重计算方法具有普适性,权重计算更合理。     

概率差别矩阵与不完备信息系统属性约简

差别矩阵的概念是基于粗糙集理论对信息系统进行属性约简的一个重要内容。针对不完备信息系统的属性约简本文提出了一种概率差别矩阵的概念与构造方法，给出了相关的定理。在此基础上提出了一种利用概率差别矩阵对不完备信息系统属性约简的方法，并给出了应用举例。     

属性约简中的差别矩阵与近似精度

提出了一种适于相容和不相容两种形式信息系统差别矩阵的统一构造方法，证明了用该差别矩阵求核的正确性．该方法可避免在属性约简时由信息系统的不相容性所可能带来的问题．同时，以近似精度为基础给出了一种期望精度表示，证明了应用期望精度能够更好地刻画属性对信息系统的作用。