不完备信息系统的粒计算方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法．不完备信息系统的直接处理也是粗集研究的一个重要内容．本文结合粒计算的处理方法给出了不完备信息系统的粒表示、粒运算规则和粒分解算法，同时结合粗集中的属性约简问题，提出了不完备信息系统在粒表示下属性必要性的判定条件，并给出了严格的证明．     

基于粗集理论的决策表核计算方法

决策表信息系统核属性的计算是粗集理论中的一个重要问题。从知识约简及核属性的定义出发,详细分析了文献[5]中的方法用于不相容决策信息系统中产生错误原因,并提出了一个新的基于等价类运算计算核属性的方法,该方法的优点在于同时适用相容决策表及不相容决策表核计算,且计算核属性不需要生成分明矩阵的中间步骤,最后证明了这种方法的有效性。     

决策表的粒计算方法研究

粒计算是一种基于问题概念空间划分的智能计算方法。在基于粗集理论的粒度模型基础上,给出了决策表的粒空间分解方法,并给出了决策表在粒表示下属性必要性和属性约简的判定条件。最后,比较了粒度模型和传统的粗集理论在处理属性约简问题上的差异。     

一种分布式的决策表核属性计算方法

针对决策表核属性的计算问题,首先对前人的一些结论观点进行了讨论,在认识这些理论观点缺陷的基础上,给出了分明矩阵的一个新的表示定义,并由此提出了一种新的核属性计算方法。然后依据论域中各对象在某个条件属性上的不同取值把决策表信息系统划分为多个子决策表信息系统,给出了几条相关性质以及子决策表与原决策表核属性的关系定理。最后提出了一种决策表核属性的分布式计算方法,实例分析表明该算法是有效的。     

基于新的二进制可分辨矩阵求核算法

信息系统核属性求解是粗集理论中的重要问题之一.为了避免因决策表中存在不相容性,导致所求核的错误,提出一种新的求核方法.首先将不相容决策表信息系统转换为相容决策表信息系统,然后给出新的二进制可分辨矩阵的定义和求核性质,同时证明了由该性质所求得的核与基于正区域的核是一致的,且该方法不仅适用不相容决策表,也适用相容决策表.最后通过实例表明了该方法的正确性.     

粒计算中序决策表约简算法

为有效地处理序信息系统,基于粒计算理论提出一种新的序决策表约简算法。该方法首先将序信息系统转换为序关系矩阵,分析讨论序关系矩阵中粒计算模型和粒度度量方法,然后基于不同阶知识粒库,尝试在不改变序信息系统中序关系的前提下,从核属性集出发,结合启发式约简思路提出一种基于粒计算的序决策表约简算法。最后通过实例验证该方法的有效性。     

基于粒计算的属性约简算法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,不相容决策表是粗糙集理论研究的一个重点。利用粗糙集中的等价关系来构建粒子,给出了决策表系统的粒子分解方法及在粒表示下以属性重要性作为启发信息的属性约简算法。实验结果表明该算法不仅具有高效性,而且能处理大型决策表。     

一种新的决策表核属性计算方法

属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题,而核属性的确定往往是决策表中属性约简的基础。结合决策表的树型结构表示,给出了决策表中正域和非正域的计算方法,并从核属性的定义出发,计算树型决策表中正域和非正域相对于属性全集正域和非正域的变化,提出了一种计算决策表中核属性的方法。对其时间和空间复杂度的分析,以及对一个气象决策表例子的实验结果,证明了这些方法的有效性。     

基于修正的差别矩阵的高效求核方法

在决策表信息系统的属性约简中,利用差别矩阵求核是一种重要的方法.对于不相容决策表而言,差别矩阵求核有时会产生错误,目前,已提出了一些改进方法克服这个错误,但这些方法都具有较高的计算复杂度.对此,研究了差别矩阵中核属性的性质,指出并证明了差别矩阵求核的理论依据,在此基础上,给出了一种差别矩阵的修正方法及求核方法.该方法不仅适用于任何决策表信息系统(相容决策表和不相客决策表),而且有效降低了计算代价.     

一种基于粒计算的不完备序决策表约简算法

为有效地处理具有遗漏型未知属性值的不完备序信息系统,提出扩展序关系的概念,将不完备序信息系统转换为扩展序值矩阵.分析讨论扩展序值矩阵中粒计算模型和粒度度量方法,尝试在不改变不完备序信息系统中扩展序关系的前提下,从核属性集出发,结合启发式约简思路提出一种新的基于粒计算的不完备序决策表约简算法.实例验证表明,该方法能有效地从不完备序决策表中获取最小相对约简.     

不完备决策表中的粒度思想

粒度计算是粗糙集理论研究的一种强有力的工具。为了更好地研究不完备决策表中的知识获取方法,在基于粒度计算理论和极大相容块技术上,将不完备决策表分为确定的和不确定的两类,讨论了不完备决策表内在的粒度思想,并给出了两类不完备决策表在不同粒度下的相互转化关系。大量实验表明该方法是可行有效的。     

基于粗糙集信息等价矩阵的关联规则挖掘

利用粗糙集理论,从矩阵分析的角度来挖掘决策表蕴含的信息,引入粗糙集信息等价关系的同构映射——等价矩阵,等价矩阵可看作是等价关系在信息表内的知识表达。给出了等价矩阵的求取算法以及等价矩阵意义下的属性重要度和核的概念。设计了基于等价矩阵的决策信息表的最小属性约简算法。从等价矩阵本身相关操作运算来挖掘客观知识之间的关联模式,提出了基于信息等价矩阵的关联规则提取的算法。实例证明提出的算法有效,为进一步研究决策信息系统的规则提取和决策算法提供了可行的计算方法。     

一种不完备决策表的差别矩阵求核算法

计算不完备决策表的核属性是粗糙集理论的重要内容之一。目前关于不完备决策表的求核算法的研究相对较少,而且在一般的求核算法中,其时间复杂度为[O(|C||U|2)]。为了有效地降低算法的时间复杂度,给出了一个不完备决策表的差别矩阵定义和基于差别矩阵的核定义,并证明了该定义与基于不完备决策表的核定义是等价的。在此基础上,利用差别矩阵方法来设计一种计算不完备决策表的求核算法,其时间复杂度降为[O(|C||Upos||U|)]。最后用仿真实例说明了新算法的有效性。     

基于水平划分决策表的核属性求解算法

核属性求解是粗糙集理论的主要研究内容之一。针对现有差别矩阵求核算法的不足,给出决策差别矩阵定义和水平划分决策表方法。提出在子决策表上创建子决策差别矩阵,进行核属性求解的方法;并证明了由该方法获得核与正区域核是等价的,同时设计相应的串行和并行求核算法。实例分析和实验比较表明所提出的求核算法是正确的、高效的。     

基于粒的二进制运算的最简规则获取算法

用粗糙集中的等价关系来刻化等价粒,结合粒计算的处理方法给出了决策表的粒表示、粒运算规则。提出了一种基于决策类逐渐细化条件粒直接获取最简规则的方法。该方法不仅考虑了属性相对独立性,而且能更加充分地挖掘决策表中的知识,并用实例验证了其可行性。     

粒度逻辑运算下的粗糙集模型

将粗糙集理论、逻辑运算与粒度计算进行嫁接,得到了粒度逻辑运算下的粗糙集理论模型。对粒度逻辑运算下的粗糙集进行了形式化的定义,讨论并证明了相关性质。同时,讨论了知识的粗细与基于粒度逻辑运算的粗糙集之间的关系,这为进一步研究基于粒计算的知识获取和粒度推理奠定了逻辑基础。     

基于等价关系的最小乐观概念格生成算法

决策信息系统的规则提取是数据挖掘的研究内容之一,概念格理论与粒计算理论是该领域研究的主要数学工具。文中通过探究这两大理论间的关系,利用等价关系定义了最小乐观概念格及其结构,最小乐观概念区别于传统经典概念,但是具有格的结构。在此基础上,提出了一种决策信息系统的规则提取算法,该算法引入了粒度思想,通过求取每一粒层中的最小乐观概念,并根据最小乐观概念的外延与决策属性等价类间的蕴含关系进行决策规则提取,通过设置算法的终止条件来加快其收敛速度,以达到针对决策信息系统知识约简的目的。最小乐观概念的定义比经典概念的定义更宽泛,其生成过程也更简单。最后,通过理论证明、实例验证以及数值实验对比验证了该方法的正确性与优越性。     

一种基于不完备决策表的求核方法

求核是粗糙集理论的重要研究内容之一,现有的求核算法大部分都是基于完备决策表的,对基于不完备决策表的求核研究很少。提出了不完备决策表二进制差别矩阵的构造方法,在此基础上,利用二进制差别矩阵设计了一种不完备决策表的求核算法。从理论上证明了基于二进制差别矩阵的求核与基于正区域的求核是相等的。新算法的时间复杂度是[O(|C||U|2)],用实例分析说明了新算法的正确性。