优势关系下不协调目标信息系统的下近似约简

在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了下近似约简的概念,并得到了下近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调目标信息系统的下近似约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性,从而为优势关系下信息系统的知识发现提供了理论基础。     

不协调格值目标信息系统的近似约简

针对不协调格值目标信息系统的属性约简问题,提出不协调格值目标信息系统上近似约简与下近似约简的概念,并得到2种约简的判定定理。给出求解上、下近似约简的辨识矩阵及约简方法。通过实例验证得出,该约简方法具有实效性,格值目标信息系统的值域最为广泛,适用于由属性值域构成格的信息系统     

基于优势关系下不协调目标信息系统的知识约简

在基于优势关系下不协调目标信息系统中引入了分配约简和近似约简的概念,并讨论了它们二者之间的关系,进一步给出了知识约简的判定定理和辨识矩阵,从而提供了在优势关系下不协调目标信息系统知识约简的具体操作方法。     

优势关系下广义决策约简和上近似约简

论文定义了决策表的优势关系下广义决策约简和上近似约简,给出了优势关系下广义决策约简和上近似约简的判定定理和辨识矩阵。同计算优势关系下上近似约简的辨识矩阵相比,计算优势关系下广义决策约简的辨识矩阵的时间复杂度低,由于论文已证明优势关系下广义决策约简和上近似约简是等价的,因此,可以利用优势关系下广义决策约简的辨识矩阵计算优势关系下广义决策约简和上近似约简。     

不协调优势目标信息系统的启发式下近似约简

基于不协调优势目标信息系统,给出刻画属性重要性的新指标,以该指标为启发式信息,提出一种新的下近似约简算法。该算法具有较大的灵活性,能从搜索空间逐次删除不重要属性,避免重复计算属性的重要性,从而提高搜索的效率,且时间复杂度较低。通过实例说明了该算法的有效性。     

相容关系下不协调集值目标信息系统知识约简

在不协调集值目标信息系统中定义了相容关系,并在基于相容关系的不协调集值目标信息系统中引入分配约简和近似约简的概念,讨论了二者之间的关系,并且得到了分配约简和近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调集值目标信息系统的分配和近似约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性。     

不协调优势目标信息系统的启发式约简算法

针对不协调优势目标信息系统,引入知识粒度的概念,证明了知识粒度是随着知识的不确定程度的增加而减小的。其次定义了优势信息系统中的粗糙度、精度以及不协调目标信息系统中的近似精度等概念,得到了它们的相关性质,并证明了精度和近似精度可以作为属性重要性的衡量指标。因而进一步提出一种以近似精度为启发信息的不协调优势目标信息系统的启发式约简算法,并分析了该算法的时间复杂度。最后通过实例分析验证了算法的实用性和有效性。     

基于优势关系下信息系统分配约简的矩阵算法

在基于优势关系下的信息系统中引入了优势矩阵和目标分配矩阵的概念,进一步建立了优势关系下信息系统分配约简的矩阵算法,通过实例分析验证了该算法的有效性,说明了其优点是对数据复杂的信息表也可相对容易地求出所有的分配约简。该方法提供了在优势关系下信息系统分配约简的便捷操作方法。     

优势关系下不协调信息系统的正域约简

传统粗糙集对信息系统的处理是基于等价关系的,对于含有数值型的信息系统首先必须进行离散化,因此等价关系不利于处理连续值,也不能反映现实数据之间存在的序关系.本文基于优势关系在不协调信息系统中引入正域约简的概念,提出了优势关系下基于属性重要性的正域约简算法,为获取可信度较高的规则的循环正域约简算法.     

基于优势关系下的协调近似空间(续)

在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了分布和最大分布协调近似空间的概念,并证明了在优势关系下不协调目标信息系统也可以转化为一个分布以及最大分布协调近似空间,这更加方便了基于优势关系下不协调目标信息系统的研究,从而进一步丰富了粗糙集理论。     

一种改进的基于差别矩阵的属性约简方法

粗糙集理论作为一种新型的软计算方法,在数据挖掘方面的应用越来越被人们所重视。利用粗糙集理论进行数据挖掘,得到知识规则,最重要的一点就是基于粗糙集的属性约简。文中在区分矩阵的基础上,改进了计算信息系统属性约简的方法,使属性约简计算量大幅度减小,可以快速得到给定要求下的属性约简。     

基于优势关系下的协调近似空间

在基于优势关系下的信息系统中引入了协调近似空间的概念,并证明了在优势关系下不协调目标信息系统也可以转化为一个协调近似空间,这进一步方便了基于优势关系下不协调目标信息系统的研究,丰富了粗糙集理论.     

基于不完备信息系统粗集逼近中的粒度原理

粗糙集是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。经典粗糙集理论是建立在完备信息系统基础上的,然而在实际中,不完备信息系统的广泛存在极大地限制了粗糙集理论的应用。文章利用粗集中的精度,结合信息粒度原理,对不完全信息系统利用序列套导出其粒度分层结构和基于相容关系的粗集逼近。