共查询到20条相似文献,搜索用时 140 毫秒
1.
以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象,提出了一种新的二元关 系,并基于此关系讨论了其中的知识约简问题。在广义不完备信息系统中,引入了约简、广义区分矩阵等概念, 并给出了约简的判定定理和知识约简算法。最后,通过一个具体的例子,说明了约简算法在广义不完备信息系 统中处理模糊和不确定性知识是可行、有效的,为从复杂的不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与 技术手段。 相似文献
2.
3.
把完备信息系统、不完备信息系统、序信息系统、覆盖信息系统等常见信息系统统称为广义信息系统,采用新的知识表达形式将其知识结构进行统一表示,特别是将覆盖信息系统纳入了广义信息系统的框架之中。在广义信息系统中引入粒度熵的概念,对属性的重要性给出度量;在此基础上,提出一种广义信息系统属性约简的启发式算法,进而得到广义信息系统的知识约简,并给出了若干算例。 相似文献
4.
5.
6.
7.
为有效地处理具有遗漏型未知属性值的不完备序信息系统,提出扩展序关系的概念,将不完备序信息系统转换为扩展序值矩阵.分析讨论扩展序值矩阵中粒计算模型和粒度度量方法,尝试在不改变不完备序信息系统中扩展序关系的前提下,从核属性集出发,结合启发式约简思路提出一种新的基于粒计算的不完备序决策表约简算法.实例验证表明,该方法能有效地从不完备序决策表中获取最小相对约简. 相似文献
8.
针对同时具有缺席和遗漏型未知属性值的广义不完备序信息系统,给出一种基于新特征优势关系的知识约简方法.首先,利用属性值的偏序特点提出了两种不同形式的新特征优势关系.新特征优势关系既保留了已有特征优势关系的优点,又在一定程度上克服了已有特征优势关系的局限性,是已有特征优势关系的进一步推广.然后,针对这两种新特征优势关系,分别给出了广义不完备序信息系统下知识约简的判定定理,定义了基于区分矩阵的区分函数,并利用布尔推理得到了这两种新特征优势关系下知识约简的具体操作方法,同时给出实例对结论和方法加以说明和演示. 相似文献
9.
基于吴鹏等提出的k度限制相容关系模型,讨论在集值不完备信息系统上的约简,给出集值不完备信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵,得到集值不完备信息系统知识约简的具体操作方法。 相似文献
10.
11.
This article deals with approaches to attribute reductions in inconsistent incomplete decision table. The main objective of this study is to extend a kind of attribute reductions called a lower approximation reduct and an upper approximation reduct, which preserve the lower/upper approximation distribution of a target decision. Several judgement theorems of a lower/upper approximation consistent set in inconsistent incomplete decision table are educed. Then, the discernibility matrices associated with the two approximation reductions are examined as well, from which we can obtain approaches to attribute reduction of an incomplete decision table in rough set theory. 相似文献
12.
张先韬 《计算机工程与应用》2016,52(8):43-48
定义了基于广义多粒度粗糙集的属性约简,研究了约简的一些基本性质,给出matlab计算的过程,并给出计算实例。定义了信息系统的严格协调、软不协调性、粒度协调、粒度不协调,定义了广义多粒度下约简、粒度约简、(下/上近似)分布协调约简、(下/上近似)质量协调约简,并给出部分结论。广义多粒度粗糙集的约简适用于乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集。研究结果可完善多粒度粗糙集理论,为理论研究和应用奠定基础。 相似文献
13.
以同时具有遗漏型和丢失型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象,定义一种用于分类的[α]程度限制优势关系,提出一种基于[α]程度限制优势关系的拓展粗糙集模型,并给出其上、下近似性质。通过一个教师教学质量评估实例,说明这种模型在广义不完备信息系统中处理模糊和不确定知识是有效和可行的。 相似文献
14.
在现实生活中,许多信息系统不仅是模糊的还是基于优势关系的。在基于优势关系下模糊目标信息系统中引入了广义决策的概念,提出了分别保持下广义决策、上广义决策、广义决策不变的三种不同约简,进一步给出了各属性约简的判定定理和辨识矩阵,提供了在优势关系下模糊目标信息系统属性约简的具体方法。通过实例验证了该方法的有效性,进一步丰富了粗糙集理论。 相似文献
15.
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。 相似文献
16.
Knowledge acquisition in incomplete fuzzy information systems via the rough set approach 总被引:15,自引:0,他引:15
Abstract: Machine learning can extract desired knowledge from training examples and ease the development bottleneck in building expert systems. Most learning approaches derive rules from complete and incomplete data sets. If attribute values are known as possibility distributions on the domain of the attributes, the system is called an incomplete fuzzy information system. Learning from incomplete fuzzy data sets is usually more difficult than learning from complete data sets and incomplete data sets. In this paper, we deal with the problem of producing a set of certain and possible rules from incomplete fuzzy data sets based on rough sets. The notions of lower and upper generalized fuzzy rough approximations are introduced. By using the fuzzy rough upper approximation operator, we transform each fuzzy subset of the domain of every attribute in an incomplete fuzzy information system into a fuzzy subset of the universe, from which fuzzy similarity neighbourhoods of objects in the system are derived. The fuzzy lower and upper approximations for any subset of the universe are then calculated and the knowledge hidden in the information system is unravelled and expressed in the form of decision rules. 相似文献
17.
基于扩展粗糙集模型的集值不完备信息系统决策研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在客观世界中信息系统往往是不完备的。该文将粗糙集模型经过扩展后应用于属性值为集合值的不完备信息系统,给出了几种不同的上下近似集定义,着重建立和分析了一种不完备决策表,研究了对应的粗糙集模型扩展后的属性约简的方法,并根据约简生成了决策规则。 相似文献
18.
针对现有的在相容关系下基于变精度粗糙集约简算法的局限,给出了[β]上(下)分布约简的判定方法和改进的[β]上(下)分布可辨识矩阵定义,并给出求解基于变精度粗糙集的不完备决策表约简算法;最后通过实例验证了算法的有效性。 相似文献
19.
主要研究不完备信息系统的属性约简问题。首先基于极大相容块构造乐观和悲观两种广义变精度粗糙集模型,分析两种模型之间的关系并研究其主要性质。在此基础上,定义乐观(悲观)β-下分布约简和β-上分布约简并且给出相应的判定定理,进而得到一种保持决策类上(下)近似分布不变的属性约简方法--布尔计算方法。这种构造极大相容块间的辨识矩阵的方法缩小了矩阵的规模,进而简化了计算属性约简的过程,从而能够有效地节省计算时间和存储空间。然后对含有"丢失""不关心"值和只有"不关心"值的两种不完备信息系统进行实例分析,最后从UCI数据集中选取5组不完备信息数据集来验证方法的有效性。 相似文献
20.
把变精度方法引入到覆盖决策信息系统中,给出变精度覆盖下近似与变精度覆盖上近似的定义。进而讨论了变精度覆盖下近似与变精度覆盖上近似的若干性质及约简。分析了它们与覆盖分布约简、最大覆盖分布约简、覆盖下近似约简、覆盖上近似约简之间的关系。并给出实例进行说明。 相似文献