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唐雅玲 《计算机光盘软件与应用》2014,(4):135-136
粗糙集理论是一种分析不精确、不一致、不完备数据的有效工具,利用"相容粗糙集"的理论对图形图像进行预检索,对提高图形图像的检索效率具有一定的作用。本文基于相容粗糙集的图形图像信息预检索进行了研究。 相似文献
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提出了一种面向专业领域的概念集模型,该模型相比其他语义信息检索模型,使用更为简单实用的语义构建方法,对用户提供的检索关键词在其相应的专业领域进行了更为丰富的语义描述。在此研究成果的基础上,对面向专业领域的概念集模型和信息检索模型进行了集成,提出了一种基于领域概念集的信息检索模型,通过实验验证该模型的有效性。 相似文献
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本文依次介绍了信息检索的三类数学模型——集合模型、代数模型和概率模型,并对这三类信息检索模型的检索效果进行了分析。在此基础上提出了一种实用的信息检索方法,我们称为二次检索方法。该方法基于布尔模型和向量空间模型,综合了两者的特点,从而有效地提高了信息检索的效果。文章最后通过实验,对二次检索方法、布尔模型、向量空间模型的查全率、查准率进行了比较,验证了二次检索的优点。 相似文献
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随着XML成为网络信息表示和交换的标准以及不确定数据的广泛存在,不确定XML数据库管理技术成为了当今研究的热点。首先,允许XML文档叶子节点的信息值为丢失的或遗漏的空值,提出不完备的XML信息系统;其次,提出节点的相容关系、限制相容关系以及阈值相容关系等概念,基于粗糙集理论分别定义这3种关系对应的粗糙集模型;最后,通过实例分析表明,限制相容关系模型能克服相容关系模型分类粗糙的缺点,阈值相容关系模型通过合理地设置阈值可达到更好的分类效果,从而提高了对XML数据的预测、分类的精确度。 相似文献
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基于数据库理论和粗集方法研究了粗关系数据库中不确定数据的存储、索引和检索。提出了分别采用邻接表和十字链表实现粗关系数据库中属性值等价类和元组数据的存储;借助汉明距离和聚类方法,提出了实现粗关系数据库索引的方法;提出一种基于Rough集中的上、下近似计算数据间的相似度,并基于相似度给出了对粗关系数据库进行查询的模型,设计了相应的查询算法。最后,通过一个具体实例说明了查询算法的可行性和有效性。 相似文献
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基于多重集合,对Z.Pawlak粗糙集的论域进行了扩展,提出了基于多重粗糙集理论,并给出了该理论相关内容的完整定义、定理和性质,其中包括多重论域定义、论域对象及其状态与重要度的定义与标识、多重粗糙集对象与Z.Pawlak粗糙集对象的相互转换方法、多重近似集的定义及其性质的证明、多重等价类及其成员关系的定义与性质的证明、多重粗糙集的属性约简与决策分析等内容。这些定义、定理和性质与Z.Pawlak粗糙集既有区别又有联系。多重粗糙集可充分反映知识颗粒间的重叠性,对象的重要度差别及其多态性,可以很方便地实现对象状态间的各种运算,这些特性可为挖掘潜藏在关系数据结构中的知识提供方便。 相似文献
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The further investigation of covering-based rough sets: Uncertainty characterization, similarity measure and generalized models 总被引:1,自引:0,他引:1
Zhanhong Shi 《Information Sciences》2010,180(19):3745-3763
The notion of rough sets was originally proposed by Pawlak. In Pawlak’s rough set theory, the equivalence relation or partition plays an important role. However, the equivalence relation or partition is restrictive for many applications because it can only deal with complete information systems. This limits the theory’s application to a certain extent. Therefore covering-based rough sets are derived by replacing the partitions of a universe with its coverings. This paper focuses on the further investigation of covering-based rough sets. Firstly, we discuss the uncertainty of covering in the covering approximation space, and show that it can be characterized by rough entropy and the granulation of covering. Secondly, since it is necessary to measure the similarity between covering rough sets in practical applications such as pattern recognition, image processing and fuzzy reasoning, we present an approach which measures these similarities using a triangular norm. We show that in a covering approximation space, a triangular norm can induce an inclusion degree, and that the similarity measure between covering rough sets can be given according to this triangular norm and inclusion degree. Thirdly, two generalized covering-based rough set models are proposed, and we employ practical examples to illustrate their applications. Finally, relationships between the proposed covering-based rough set models and the existing rough set models are also made. 相似文献
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This paper describes a database model based on the original rough sets theory. Its rough relations permit the representation of a rough set of tuples not definable in terms of the elementary classes, except through use of lower and upper approximations. The rough relational database model also incorporates indiscernibility in the representation and in all the operators of the rough relational algebra. This indiscernibility is based strictly on equivalence classes which must be defined for every attribute domain. There are several obvious applications for which the rough relational database model can more accurately model an enterprise than does the standard relational model. These include systems involving ambiguous, imprecise, or uncertain data. Retrieval over mismatched domains caused by the merging of one or more applications can be facilitated by the use of indiscernibility, and naive system users can achieve greater recall with the rough relational database. In addition, applications inherently “rough” could be more easily implemented and maintained in the rough relational database. 相似文献
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考虑到经典粗糙集模型中等价关系过于严格的缺陷和直觉Fuzzy集在处理不确定信息时所具有的表达力,建立了覆盖粗糙直觉Fuzzy集模型,并给出了该模型下的一些性质;接着引入了覆盖粗糙直觉Fuzzy集模型的粗糙度和粗糙熵的概念,讨论其不确定性度量;最后给出了算例。 相似文献
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Abstract: The growing volume of vague information poses interesting challenges and calls for new theories, techniques and tools for analysis of vague data sets. In this paper, we study how to extract knowledge from vague objective information systems (VOISs) based on rough sets theory. We first introduce the basic notion termed rough vague sets by combining rough sets theory and vague sets theory. By using the rough vague lower approximation distribution in the VOIS, the concept of attribute reduction is introduced. Then, we develop an algorithm based on a discernibility matrix to compute all the attribute reductions. Finally, a viable approach for extracting decision rules from the VOIS is proposed. An example is also presented to illustrate the application of the proposed theories and approaches in handling medical diagnosis problems. 相似文献
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作为经典Pawlak粗糙集模型的推广,基于论域上的等价关系,针对风险决策分类问题,多粒度粗糙集已有研究。其特点是在力争决策的期望损失(亦称决策的条件风险)最小的条件下,比较客观地确定对象分类区域的概率描述临界值,进而进行对象的最佳分类决策。然而,在实际应用中论域上的等价关系很难把握,况且特征状态的风险损失往往带有某种不确定性。凡此,无疑在一定程度上限制了多粒度决策理论粗糙集的应用。对此进行了研究:提出了覆盖多粒度梯形模糊数决策理论粗糙集模型,分别就平均、乐观和悲观的情形进行了讨论和刻划;得到了覆盖多粒度梯形模糊数决策理论粗糙集与已有相关模型之间的关系;结果和算例表明了模型的广泛性。 相似文献
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针对覆盖粗糙集仅适用于单一数据类型的论域覆盖的问题,提出复合覆盖粗糙集模型。在研究邻域覆盖粗糙集、集值覆盖粗糙集、区间值覆盖粗糙集的基础上,在复合数据模型下,通过建立多种覆盖关系(邻域覆盖、集值覆盖、区间值覆盖等),提出复合覆盖粗糙集模型,并给出复合覆盖粗糙集相关概念及性质。该模型适用于多种数据类型(符号数据、区间数据、集合数据、数值数据等)的论域覆盖问题,通过实例说明了该模型在复合信息系统中的应用,进一步加深对复合覆盖粗糙集相关概念的理解。 相似文献
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多粒度粗糙集是一种重要的多粒度数据挖掘模型。为了对不完备信息系统中等价类重叠部分的定量信息进行挖掘,提出一种多阈值的量化容差关系程度多粒度粗糙集模型。首先将描述等价类重叠信息的程度多粒度粗糙集模型与处理不完备信息系统的量化容差关系进行结合,提出量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型,然后在该模型的基础上,为每个粒度设定与数据相适应的阈值,提高了量化容差关系程度多粒度粗糙集模型的灵活性,增加多粒度数据挖掘的性能。UCI数据集的实验结果表明,本文所提出的粗糙集模型具有较好的分类效果和理论的可行性。 相似文献