优势关系下不协调目标信息系统的上近似约简

针对基于优势关系下不协调目标信息系统中属性约简的复杂问题,提出基于优势关系下不协调目标信息系统上近似约简的概念,得到上近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立不协调目标信息系统的上近似约简的具体方法,同时通过实例验证该方法的有效性,从而为优势关系下信息系统的知识发现提供理论基础。     

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。     

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。     

不协调目标随机信息系统中基于对象的μ-约简

给出目标随机信息系统的广义决策分布函数,分别引入等价关系和优势-等价关系下的两种不协调目标随机信息系统中基于对象的μ-约简的概念,得到了μ-约简的一些性质和μ-约简的判定方法及计算方法,最后用实例验证了μ-约简计算方法的有效性。     

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     

基于集值决策属性的集值信息系统

定义了决策属性也是集合子集的集值决策信息系统,给出了基于集值决策属性的协调集值决策信息系统的定义,得到了协调集值决策信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵,并讨论了在属性约简中起不同作用的属性分类及其特征。定义了不协调集值决策信息系统的分配协调集,给出了基于集值决策属性的不协调集值决策信息系统属性约简的方法。     

不协调集值决策信息系统的属性约简

给出了不协调集值决策信息系统的两种属性约简方法：分配约简和部分一致约简。分配约简保持所有对象的可能决策类不变,部分一致约简保持部分对象的一致决策不变。给出了这些约简的判定定理和辨识矩阵,从而得到了属性约简的具体操作方法。     

集值决策信息系统的知识约简与属性特征

本文定义了集值决策信息系统中的一种新的关系，给出了在这种关系下协调集值决策信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵，从而得到了知识约简的具体操作方法，并讨论了在属性约简中起不同作用的属性分类及其特征。定义了不协调集值决策信息系统的分配协调集，给出了一种将不协调集值决策信息系统转化为广义协调近似空间的方法，并证明了不协调集值决策信息系统的分配协调集就是广义协调近似表示空间的协调集。     

基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法及其应用

在基于可辨识矩阵的属性约简算法的基础上，提出了基于可辨识矩阵的计算属性重要性的方法，并以此作为启发式知识来约简决策表中的冗余属性。这种方法直接源于评审数据，思路清晰，拟合结果表明本约简算法合理、可靠。     

不协调决策表中基于对象的近似约简

对不协调决策表中基于对象的近似约简问题展开研究。首先,给出近似约简的判定定理;其次,通过区分矩阵与区分函数给出约简的计算方法;最后,通过实例验证,决策表中基于对象的近似约简与整体约简相比,不仅可以获得更简洁的知识,并且在实际生活中具有较好的应用价值。     

不协调目标信息系统的知识约简

在不协调目标信息系统中引入了最大分布约简的概念，讨论了最大分布约简、分配约简、分布约简和近拟约简之间的关系。最大分布 间弱于分布约简，克服了对信息系统过于苛刻的要求。同时，它又克服了分配约简可能产生与原系统不相容的命题规则的缺陷；给出了这些知识约简的判定定理和相应的可辨识属性矩阵，从而提供了不协调目标信息系统的知识约简的新方法。     

基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法的改进

首先,举例说明文献[1]中基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法用于不相容决策表会产生错误的约简结果;随后,在分析错误产生原因的基础上给出一种改进算法,并借助实例验证了它的有效性;最后,通过分析可辨识矩阵的结构,说明了改进算法与文献[2]基于辨识矩阵的属性约简算法得到的约简结果完全相同,但改进算法具有更高的计算效率.     

不相容决策表的属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,并应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵的属性约简算法对不相容决策表的属性约简,可能会导致错误的结果。针对这一问题,提出了一种基于改进可辨识矩阵的属性频率约简算法。该算法以改进的可辨识矩阵为基础,以属性频率作为启发信息,同时在算法中加入消除冗余属性二次约简过程。提供了实例分析,验证了该算法能够有效地对相容与不相容的决策表进行属性约简。     

区间值模糊决策序信息系统的分布约简

因信息系统的复杂性和不确定性,对象的属性值难以用精确的数值来表达,而是采用区间形式表示。针对这一问题,对区间值进一步模糊化,并引进优势关系,建立了不协调区间值模糊序决策信息系统。通过分布约简和最大分布约简来简化知识的表达,找出二者之间的关系,得到了分布约简和最大分布约简的判定定理以及可辨识属性集和可辨识矩阵;提供了不协调的区间值模糊序信息系统的分布约简和最大分布约简的具体方法;结合投资风险这一具体案例的求解分析,进一步阐述了对分布约简研究的意义,丰富了区间值模糊序决策信息系统中的粗糙集方法。     

集值信息系统的知识约简与属性特征

定义了集值信息系统中的一种新的关系，讨论了在这种关系下集值信息系统的知识约简问题，给出了集值信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵，得到了计算约简的具体方法；讨论了集值信息系统中3种不同类型的属性特征及每一种属性的判定定理。     

基于可辨识布尔矩阵的协调决策表的属性约简

将条件属性分成核心属性、相对必要属性和绝对不必要属性,给出协调决策表的快速属性约简算法。提出协调决策表的可辨识布尔矩阵和布尔矩阵的初等行变换的概念,建立属性约简的数学模型。用布尔矩阵的初等行变换把可辨识布尔矩阵化为最简矩阵,给出通过可辨识布尔矩阵和最简矩阵判定3种条件属性的3个充分必要条件以及一种新的属性约简算法。     

基于相容关系的不完备模糊目标信息系统的分配约简

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容,本文在不完备模糊目标信息系统中,提出了分配约简的概念,给出了分配约简的判定定理、相应的辨识矩阵,最后给出了计算分配约简的算法,并通过实例说明了算法的有效性.这种约简是完备的目标信息系统的分配约简的推广,同时也是不完备单模糊目标信息系统的(α ,β)精度约简的推广.     

不一致决策表各种属性约简的不一致性分析与转化

针对不一致决策表,系统地研究了代数约简、分布约简、最大分布约简及分配约简之间的关系,指出分布(分配)协调集必是代数协调集,但分布(分配)约简与代数约简之间并无包含与被包含关系,只有当分布(分配)约简存在,相应的代数约简才是其子集.最大分布协调集与代数协调集无强弱之分.基于等价可辨识属性矩阵具有相同属性约简和核的思想,提出一种简化的代数约简可辨识属性矩阵构造方法,在此基础上得到了将分布(分配)约简转化为代数约简,分布约简转为分配约简的新方法,部分解决了上述各属性约简结果不一致性问题,理论分析与数值算例证明了它的有效性.     

信息系统属性约简的比较研究

属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一。利用信息熵定义了信息系统的熵约简,从代数与信息熵两种不同角度出发对属性约简进行讨论。通过比较分析,分别在信息系统、协调与不协调决策表中得到这两种观点下属性约简的一些等价关系和蕴含关系,揭示了不同意义下属性约简的本质联系。