粗集、S-粗集、函数S-粗集及其关系定理

针对Pawlak粗集理论的现况,着重介绍了S-粗集、函数S-粗集的定义、两种结构及对偶形式,详细讨论了S-粗集与Pawlak粗集之间的关系,函数S-粗集与S-粗集、Pawlak粗集之间的关系。最后给出了S-粗集理论的可应用领域。     

基于S-粗集理论上的属性约简与算法研究

给出基于S-粗集的单向属性迁移集合,双向属性迁移集合以及单向信息系统和双向信息系统的模型;又给出属性迁移的若干性质。从Skowron提出的分辨矩阵的角度出发,给出了S-粗集中的分辨矩阵,并在此基础上提出了基于S-粗集理论上的属性约简算法。最后给出该算法在医学方面中的应用,证明了该算法的有效性。     

单向S-概率粗集

既考虑集合 的动态特性, 又考虑知识库中的统计信息, 提出了单向S-概率粗集. 讨论了单向S-概率粗集的动态特性, 为获得动态的决策规则奠定了基础. 给出了单向S-概率粗集的意义解释, 单向S-概率粗集是对经典粗集理论和单向S-粗集理论的进一步完善与发展.     

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。     

基于S-粗集的反辐射导弹识别算法研究

针对具有动态特征的信息系统,在S-粗集属性迁移理论基础上,给出了S-粗集上的区分矩阵,提出了一种基于S-粗集区分矩阵的属性约简算法.该算法弥补了Z.Pawlak粗集理论对于动态系统知识发现的局限,通过属性迁移对不完备的信息系统进行动态扩展.约简后生成的规则简单准确.本文的算法具有理论与应用的一般性、广泛性,对于现代战场中的删识别,更显示出了极强的优越性.     

基于直觉模糊S-粗集副集的目标合群算法

阐述直觉模糊S-粗集和直觉模糊S-粗集副集的数学结构与特性。针对空间群的动态性,用一个双向直觉模糊S-集合表示一个空间群,群中的动态目标构成直觉模糊S-粗集的副集。给出基于直觉模糊S-粗集副集的目标合群算法,对空间群中发现新目标、目标合群等动态操作过程进行分析。通过实例证明该方法的正确性和有效性,计算结果表明该方法能较灵活地处理目标编群中的动态问题。     

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.     

覆盖模糊S-粗集模型

建立了基于覆盖理论的模糊S-粗糙集模型,并讨论其性质。在覆盖单向S-粗集x的最小描述的基础上,给出了x的最大描述的定义。给出了覆盖模糊S-粗集上 、下近似算子定义,讨论了算子的基本性质,证明了覆盖S-粗糙集模型下所有模糊集的下近似构成一个模糊拓扑,并得到模糊单向S-粗集X相对于覆盖单向S-粗集和覆盖约简单向S-粗集的上下近似分别相等。     

基于SPA的不完备信息系统的双向S-粗集模型

利用集对分析(SPA)理论,定义不完备信息系统的同异反联系度及集对α相似关系,描述了不完备信息系统中元素迁移奇异集合的上下近似,给出其双向S粗集模型和数学结构,并通过实例说明不完备信息系统的双向S粗集存在的背景与实际意义。不完备信息系统的双向S粗集是对其理论的完善和发展,是双向S粗集的一般形式,为不完备信息系统的动态近似规则的提取和分析研究其动态近似特性奠定了理论基础。     

双论域上的S-粗集及应用

原始从单论域出发讨论动态系统的知识发现和规则挖掘,其应用范围受到极大限制。通过构造性方法对原始的Ｓ-粗集粗糙集模型进行推广,提出双论域上的Ｓ-粗集模型。分析了S-粗集与Z.Pawlak 粗集、以及单论域Ｓ-粗集与双论域Ｓ-粗集的关系。并讨论了双论域Ｓ-粗集一些相关性质及在疾病诊断上的应用。     

Function S-rough sets and law identification

By introducing element equivalence class that proposes dynamic characteristic into Pawlak Z rough sets theory, the first author of this paper improved Pawlak Z rough sets and put forward S-rough sets （singular rough sets）. S-rough sets are defined by element equivalence class that proposes dynamic characteristic. S-rough sets have dynamic characteristic. By introducing the function equivalence class （law equivalence class） that proposes dynamic characteristic into S-rough sets, the first author improved S-rough sets and put forward function S-rough sets （function singular rough sets）. Function S-rough sets have dynamic characteristic and law characteristic, and a function is a law. By using function S-rough sets, this paper presents law identification, law identification theorem, and law identification criterion and applications. Function S-rough sets are a new research direction of rough sets theory, and it is also a new tool to the research of system law identification.     

单向S-粗直觉模糊集

针对系统具有的模糊、不确定及动态特性,基于直觉模糊集和单向S-粗集理论,提出单向S-粗直觉模糊集,给出它的结构、性质、存在背景和意义解释。分析了单向S-粗直觉模糊集与Pawlak粗集,单向S-粗模糊集以及单向S-粗集等之间的关系。     

函数双向S-粗集的信度特征

利用函数双向S-粗集的结构,给出函数迁移的信度特征,函数集Q的下近似信度特征,函数集Q的上近似信度特征;利用这些结果,给出函数双向S-粗集的信度特征,提出函数双向S-粗集的随机结构与随机定理。函数双向S-粗集的结构是函数双向S-粗集的随机结构的特例,函数双向S-粗集的随机结构是函数双向S-粗集结构的一般形式。     

Function S-rough sets and security-authentication of hiding law

Function S-rbugh sets are defined by R-function equivalence class, which have dynamic characteristic. Function S-rough sets have dynamic characteristic, law characteristic and law-hiding characteristic. Function S-rough sets can generate f-hiding law and f-hiding law. By engrafting, crossing, and penetrating between the information security theory and function S-rough sets, the security hiding and the authentication of f-hiding law and f-hiding law are given respectively in this paper. The fusion and share between function S-rough sets and information security theory is a new research direction of the application of information law in information system.     

直觉模糊S-粗决策模型及应用

基于直觉模糊S-粗集理论,提出双向直觉模糊S-粗决策模型.首先给出指标值的量化方法,将目标矩阵进行标准化处理.其次,建立直觉模糊S-粗决策的上一决策和下一决策优化模型,并给出直觉模糊S-粗决策算法及详细步骤.最后,以空袭目标为例,详细研究了目标威胁程度评估过程.结果表明,直觉模糊S-粗决策模型能够综合处理决策因素的定性与定量因素,得到的决策结果综合性能最优.所得的排序结果真实、准确地反映了实际情况.     

基于变异S-粗集的序贯性决策方法在状态转移中的应用

针对战场态势评估中的状态转移模型,提出了基于变异S-粗集的策略选择方法.通过构建变异S-粗集的结构差离度、粒度贴近度的概念,并结合序贯决策方法,给出了根据当前战场状态和给定的一系列的被选方案、选取策略使得战场态势向希望状态转移的方法.最后通过实例给出了方法的具体应用.     

一种基于粗集理论的属性约简改进算法

利用粗集理论中属性的依赖度和重要度性质,提出一种对数据属性进行约简的改进算法,对该算法进行分析,并运用一个简单的例子对该算法的有效性进行验证。