在不完备信息系统中基于VPRSM的属性约简

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一.为了有效且准确的获取决策表中属性的相对约简,本文在Rough集理论的基础上定义了一个新的属性重要性的算子,并将文献[1]的直接求核方法扩展到不完备信息系统中,由此给出了在不完备信息系统中基于属性重要性的启发式约简算法.该算法既能提高属性约简的准确性,又能增加灵活性.最后通过一个实例,说明了该算法的可行性和有效性.     

基于属性集值不完备信息系统的Rough集方法

论文使用基于一般关系的Rough集理论和方法,研究了具有“属性集值”的不完备信息系统。通过研究由属性集值产生的不完备信息系统上的三种基本关系相容关系、非对称相似关系和拟序关系,建立了相应Rough近似集合的某种“单调”关系。在此基础上,讨论了系统属性约简及其实现算法。     

一种基于Rough集理论的不完备数据分析方法

Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具.本文对基于Rough集理论中的差异矩阵进行了研究.在引入扩充差异矩阵的基础上,提出了一种基于Rough集理论的不完备数据分析方法ROUSTIDA.该方法充分利用Rough集分析方法的优点,只需利用信息系统提供的信息,不需要另外附加信息,计算简单、直观.实验表明,该方法能充分利用信息系统中数据所反映的规律性,能有效地对不完备信息系统进行完整化分析.     

不完备决策表的启发式知识约简算法研究

经典Rough集理论是基于完备信息系统的。然而在实际应用中,由于数据存取或数据处理方面的原因,决策表经常是不完备的,即存在缺值。为了处理不完备信息系统,Kryszkiewicz提出了基于容差关系的Rough集模型。在该模型下进行知识约简时,现有的算法一般都采用构造区分矩阵和相应区分函数的方法。该方法虽然可以求得所有约简,然而业己证明这是一个NP-hard问题,因此实践中更为可行的方法是利用启发式搜索算法求出最优或次最优约简。在文中提出属性的重要性定义,并以此作为启发式信息,设计一种完备的知识约简算法。     

冗余数据约简的研究与设计

Z. Pawlak于1982年提出的Rough集理论有效地分析了不确定、不精确、不一致等各种不完备信息，其优点是无需任何关于数据的初始的或附加的信息，如统计学中的概率分布。该文介绍了Rough集的基本理论在数据约简中的应用。在分析基于信息系统的粗糙集理论的基础上，描述了一种基于核与重要度的约简算法，从降低约简算法计算复杂度角度出发，修改了属性约简算法，计算了算法修改前后的复杂度。实验结果表明，修改后的算法在降低时间复杂度的同时得出了次优属性集的约简。     

基于集合覆盖的不完备信息系统属性约简方法

深入分析了不完备信息系统的特点以及相似关系的定义，通过构造不完备信息系统的相关矩阵，把不完备信息系统的最小属性约简问题与最小集合覆盖问题联系起来，将不完备信息系统的最小属性约简问题转化为最小集合覆盖问题，给出了基于集合覆盖的不完备信息系统最小属性约简算法。实例分析证明该算法可行，高效。     

不完备信息系统的Rough集扩充方法

本文就目前Rough集直接处理不完备信息系统的Rough集模型进行讨论、归纳与总结,有利于对不完备信息系统的Rough集扩充方法的认识,对在不完备信息系统下拓展Rough集有所启示和参考。     

应用粗糙模糊度的不完备信息系统属性约简

粗糙集理论能有效地处理不精确、不一致、不完整等不完全数据信息,可以对数据信息进行分析和推理,发掘隐含知识,揭示潜在规律.属性约简是粗糙集理论的重要研究课题.在现实生活中,由于各种条件限制,信息的不完备现象广泛存在,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用.文中引入粗糙模糊度度量,定义了一种新的知识熵.在此基础上,提出了一种基于信息观下粗糙模糊度的不完备信息系统属性约简算法.通过仿真实验说明了该算法的有效性和较好的时间优越性.     

基于相似关系的集值决策信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论中重要研究内容,由于现实应用领域中决策信息系统往往呈现出不完备性特点,为此,首先将不完备决策表转化为集值决策信息系统,并详细分析了集值决策信息系统下基于相似关系的分布约简和最大分布约简,在此基础上,构造了一种基于可区分对象集的属性约简算法,算法利用可区分对象集的集对,计算极小析取范式求解出所有的分布约简和最大分布约简。最后,利用实例分析验证了算法的有效性。     

基于潜意识的信息系统

目前针对不完备的信息系统而对经典的Rough集理论[1,2]作扩充的工作[3,6].但它们只是考虑了缺省值‘*’与各属性值域上所有元素的关系,没有考虑信息系统中各属性值域上可能与具体应用有关的联系.本文提出了基于潜意识的信息系统这一概念,将有关领域知识或对系统数据的先验分类与期望体现在其中,从而大大扩展了不完备的信息系统的内涵与应用范围;接着讨论了基于潜意识的信息系统的属性约简问题.