不完备信息系统中基于集对相似度的粗集模型

讨论了已有粗集扩充模型处理不完备信息的局限,分析了空值相等与确定值相等在概率上的明显差异.依据集对分析理论,提出了集对相似度和相似度容差关系,进而给出一种基于集对相似度的粗集拓展模型.该模型的方法是:通过引入差异度系数体现空值相等与确定值相等之间的差别,利用相似度容差关系及差异度系数确定数据对象的邻域,再利用该邻域得到上下近似集,同时在求上近似时忽略空值的差异性,在求下近似时强调空值的差异性.实验表明,该模型在相同阈值参数的情况下,结果更加合理,精度更高.     

基于SPA的不完备信息系统单向迁移粗糙集模型

利用集对分析(SPA)方法，定义带有元素单向迁移不完备信息系统中集合的上、下近似，给出了不完备信息系统的单向迁移粗糙集模型及其数学结构，并通过实例说明了不完备信息系统的单向迁移粗糙集存在的意义。不完备信息系统的单向迁移粗糙集是对完备信息系统单向S-粗集和不完备信息系统粗糙集理论的完善和发展。     

在不完备信息系统中的一种粗集扩充模型

对已有的基于不完备信息系统的粗集拓展模型进行分析比较,进而提出一种改进的限制容差关系模型。主要思想是考虑到人的主观要求,在容差类的划分中加入一个插值,再利用这些类得到上下近似集,最后通过实例说明该模型是符合客观实际的。     

不完备信息系统中集对粗糙集模型

粗糙集理论在数据挖掘中的成功应用已成为近来人工智能领域研究的热点,人们将经典粗糙集中的等价关系放宽后使粗糙集理论的运用更加广泛,但在不完备信息系统中的运用仍受到限制。在已有的集对粗糙集模型的基础上,提出了针对不完备系统更加有效的集对粗糙集模型,通过实例说明了这种模型的可行性和有效性,使粗糙集模型在一定程度上得到了推广。     

基于双向S-粗集的动态粗传递模型

根据信息传递中我们需要准确可靠的信息这种实际情况,利用双向S-粗集理论提出了一种动态粗传递模型,即双向S-下近似动态粗传递模型.分析了该模型的特性,得到了信息保持不变、信息发生损失与知识的关系,给出了提高信息传递精确性的方法以及该模型的应用.     

变精度双向S-粗集及其应用

提出基于副集的双向S-粗集,变精度双向S-粗集;给出基于副集的双向S-粗集,变精度双向S-粗集的数学结构;给出变精度双向S-粗集的存在背景和意义解释。变精度双向S-粗集是对双向S-粗集理论的完善和发展。     

不完备信息系统中基于加权联系度的粗集模型拓展

在评价几种已有的针对不完备信息系统的粗集拓展模型的基础上,提出了一种基于加权 联系度的粗集拓展模型。在对各属性重要性排序的前提下,对不完备信息系统进行进一步的粗集模 型拓展。通过实例说明该模型更符合人的主观要求和客观现实。     

不完备信息系统中的集对分析方法

考虑了既有遗漏型又有丢失型未知属性值的不完备信息系统。在这种不完备信息系统中,采用集对分析的方法构建了一种新的基于联系度的二元关系,此关系仅满足自反性。在此基础上,分析了这种二元关系在两种特殊情形的不完备信息系统中的表现形式,然后根据新建立的基于联系度的粗集模型,使用决策矩阵讨论了规则生成方法,最后用一个实例说明了此方法的有效性。     

不完备信息系统中的集对粗糙集模型分析

考虑一种不完备信息系统,其中同时具有缺席和遗漏型未知属性值,在这种不完备信息系统中,采用集对分析的方法构建了一种新的基于联系度的加权相似度量。在此基础上,分析了加权相似度量在两种特殊情形的不完备信息系统中的表现形式,并通过实例说明了它的有效性。     

改进集对粗集模型

粗糙集理论在数据挖掘中的成功应用已成为近来研究的热点,人们将经典粗糙集中的等价关系放宽后使粗糙集理论的运用更加广泛,但在不完备信息系统中的运用仍受到了限制。论文在文犤1犦的基础上利用集对联系度定义了不完备信息系统中集合的上、下近似运算,并得到比文犤1犦定义的近似运算更为完善的一些基本性质;通过实例说明了这种方法是可行的,在一定程度上将粗集用于研究不完备信息系统方面进行了推广。     

粗糙集理论中新的针对不完备信息系统的处理方法研究

本文针对不完备信息系统,在分析了现有的数据补齐法和扩充法的优劣后,提出基于差异关系和数据部分补齐的处理方法。本文定义了差异关系,对差异矩阵进行扩充使其能适用于不完备信息系统,证明了用差异关系进行属性约简和求核的可行性,并给出了相应的算法。数据部分补齐的目的是通过分析对象之间的差异性更进一步地挖掘信息之间的潜在联系,为后续的决策规则的求取提供更丰富更准确的信息。实验证明,在处理不完备信息系统时,基于差异关系和数据部分补齐的方法能获得更好的分类性能。     

不完备区间值信息系统中邻域粗集模型

目前对未知区间值的研究还处于起步阶段。以包含复杂的遗漏型未知区间值不完备信息系统为研究对象,提出了一种基于灰格运算和Hausdorff距离的新的邻域关系。在此基础上,依次提出了邻域关系、最大相容类和邻域系统3种灰色粗集模型。进一步讨论了3种灰色粗集模型之间的上、下近似空间,以提高近似空间的精确度,并用实例进行了分析及验证。     

图支配集问题的粗糙集属性约简方法

探讨粗糙集的属性约简和图的支配集问题之间的联系。通过构造信息系统,将粗糙集的属性约简问题与图的支配集问题相联系,从而把图的支配集问题转化为粗糙集的属性约简问题。首先证明图的极小支配集恰是其构造的信息系统的属性约简,然后提出一种基于信息熵的最小支配集算法,最后通过实例验证该算法的可行性和有效性。     

基于Rough集的动态信息系统的规则挖掘

在动态信息系统模型下,采用Rough集的方法对信息系统在时间进程与场景变化中的规律进行研究.在论域不变的条件下,提出差异信息系统的概念与构造过程,并在此基础上给出了一种启发式的规则挖掘算法,并对算法复杂度进行了分析.利用该算法得到的决策规则,很好地反映了条件性值的变化与决策变化趋势之间的内在联系.     

Attribute Reduction Based on Inclusion Degree for Incomplete and Fuzzy Decision Information Systems

The information systems with incomplete attribute values and fuzzy decisions commonly exist in many applications whose knowledge reduction is one of the most important practical significance. Model of incomplete and fuzzy decision information system is firstly constructed. On the basis of the notion of inclusion degree between fuzzy sets, the attribute reduction for incomplete and fuzzy decision information system, which ensures invariable inclusion degree between every tolerance class and fuzzy decision set, is raised. To reduce the complexity of finding attribute reduction, discernibility sets, discernibifity matrixes and the minimal disjunctive normal form of discernibility sets for incomplete and fuzzy decision information system are introduced. Finally, the algorithm and an example are given, and the solution of the example is proved that the approach to attribute reduction based on inclusion degree is valid.     

人性化地址簿的粗糙集分析模型

本文介绍了一种基于粗糙集分析模型的人性化地址簿构适算法。以地址簿模型为实例，解决了智能化信息管理过程中项目自动分类的不精确，不完整问题。实验证明该算法是抽取自动归类规则的有效技术和实现智能化、人性化信息管理的快速实用方法。