基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集

在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。首先,针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。其次,在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。     

不完备区间值模糊信息系统的粗糙集理论

考虑到模糊信息系统的不完备性和信息值的不确定性,讨论了不完备区间值模糊信息系统的粗糙集理论,给出了粗糙近似算子的性质。研究了不完备区间值模糊信息系统上的知识发现,提出了基于不完备区间值决策表的决策规则和属性约简,最后给出算例。     

不完备模糊决策信息系统的粗集模型与精度约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统概念及其粗集模型的基础上,本文提出了不完备模糊决策信息系统的概念,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型,它既不同于不完备近似空间上的信息系统又不同于完备空间上的模糊决策信息系统。该模型是完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广。文中还给出了系统的精度约简概念及其约简算法。     

基于扩展粗糙集模型的集值不完备信息系统决策研究

在客观世界中信息系统往往是不完备的。该文将粗糙集模型经过扩展后应用于属性值为集合值的不完备信息系统,给出了几种不同的上下近似集定义,着重建立和分析了一种不完备决策表,研究了对应的粗糙集模型扩展后的属性约简的方法,并根据约简生成了决策规则。     

不完备信息系统的粗糙集分解方法

针对处理不完备信息系统时利用完备化方法会引起不同程度的知识失真等缺点,提出了一种不完备信息系统分解方法。该方法不需事先对系统进行完备化,而是基于粗糙集模板评价函数选择模板,利用模板逐层从不完备系统中提取完备子集。结合粗糙集理论来构造中间变量,依据中间变量分解不完备信息系统以简化规则集。对得到的规则集逐层进行推理和决策分析。以汽轮发电机组的振动故障诊断数据为实例给出了该方法的具体实现过程,验证了该算法在处理不完备信息系统时的有效性。     

模糊数决策粗糙集

考虑到实际决策问题中损失函数的不确定性特征,从贝叶斯理论出发,将模糊数损失函数引入决策粗糙集,提出模糊数决策粗糙集模型。首先,讨论在贝叶斯期望风险最小决策的语义下模糊数决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析模糊数决策粗集理论的相关数学性质和准则。最后,通过一个企业信用评佑问题来阐明模糊数决策粗糙集模型的应用过程。     

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。     

面向不完备信息系统的双论域决策粗糙集——基于双相对量化信息的角度

双论域粗糙集模型是经典粗糙集模型的有效推广,近年来,不同的双论域粗糙集模型已被提出。针对信息缺失的情形,从双相对量化信息角度分别定义了两种双论域双相对定量决策粗糙集,研究了所给出的两种双相对定量决策粗糙集模型的相应数学性质,并探讨了随着相关参数的变化它们之间存在的相应关系。此外,利用SARS病人信息的具体实例解释了所给出的双相对定量决策粗糙集的定义以及所讨论的两种双相对定量决策粗糙集的关系。     

不完备信息系统中决策规则的不确定性表示

将完备信息系统中决策规则的不确定性度量引入到不完备信息系统中,充分讨论了条件属性值缺失时规则的不确定性度量表现为概率区间的特性,在此基础上给出了确信度和覆盖度的近似概率值,并利用确信度计算出规则对分类的反映程度.     

基于粗糙集的不完备信息系统规则推理算法

定义了非对称相似关系的近似集概念，提出了一种利用非对称相似关系下近似集和属性值对的基于粗糙集的确定规则推理算法．该算法无需改变初始不完备信息系统的结构，能直接处理缺省数据．实验结果表明，所获得的确定决策规则简洁、高效，与缺省值无关．     

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。     

基于变精度粗糙集的不完备信息系统知识约简

基于变精度的思想,提出了一种新的不完备信息系统变精度粗糙集模型。基于该模型给出了不完备信息系统的β上（下）分布约简和β上（下）近似约简。给出了求解不完备信息系统β上（下）分布约简的辨识矩阵方法。     

基于全序优势关系的不完备模糊信息系统及其属性约简

针对具有优势关系的不完备模糊决策信息系统,在分析了现有的两种优势关系的优缺点的基础上,利用属性值的概率分布原理提出了一种新的全序优势关系,这种关系合理地改进了扩展优势关系,克服了限制优势关系不能对论域中所有对象进行比较的缺点,并进一步给出了基于全序优势关系的上下近似表达式,相对约简的定义和具体的计算方法。最后用实例说明这种方法的有效性。     

不完备信息决策规则提取的粗糙集方法

粗糙集理论在不完备信息系统中应用的研究越来越受到学者们的关注,多个不完备信息系统粗糙集扩展模型先后建立起来.基于限制容差关系的扩展模型是其中一个较为灵活和符合数据挖掘需要的模型.本文基于限制容差关系,将论域分为两个部分,并针对两类不同的对象分别给出了约简的定义,在此基础上提出了决策规则提取和决策规则评估算法.     

不完备邻域多粒度决策理论粗糙集与三支决策

多粒度决策理论粗糙集是多粒度视角下三支决策中一种重要的模型。在数值型不完备数据下建立邻域容差关系;在其基础上提出乐观和悲观的邻域多粒度决策理论粗糙集模型。为了弥补这两种模型的局限,提出平均邻域多粒度决策理论粗糙集模型,并分析相关性质以及相互关系。同时为了使所提出的邻域多粒度决策理论粗糙集适用于不完备数据环境,运用区间值的形式表示代价函数,并通过选取不同参数的方式提出一种可变三支决策。实例分析表明,该模型与方法具有一定的合理性与灵活性。     

基于粗糙集的不完备信息系统增量式属性约简

属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战。对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法。在不完备信息系统下引入粗糙集理论中关于正区域的概念,针对不完备信息系统中属性增加的情形,提出了基于正区域的增量式属性约简算法。实验结果表明了所提出的增量式属性约简算法比非增量式的算法具有更高的效率,同时比其他同类型的算法具有更高的优越性。     

基于粗糙集的不完备谣言信息系统的知识获取与决策

网络谣言可能扰乱人们的思想、心理和行为,引发社会震荡、危害公共安全,而微博等社交平台的广泛应用使得谣言造成的影响与危害变得更大,因此,谣言检测对于网络空间的有序健康发展具有重要的意义。当前谣言的自动检测技术更多关注检测模型的构建和输入数据的表现形式,而在改善数据质量以提高谣言识别效果方面的研究很少。基于此,本文将粗糙集理论应用于不完备谣言信息系统进行知识获取与决策,实质上是通过粗糙集理论解决不完备谣言信息系统的不确定性度量,冗余性以及不完备性等问题,以获得高质量的数据,改善谣言检测效果。首先系统总结了粗糙集理论中不确定性度量的方法,包括香农熵、粗糙熵、Liang熵以及信息粒度等四种不确定度量方法,并整理和推导了这四种不确定度量方法从完备信息系统到不完备信息系统的一致性拓展。基于上述总结的四种不确定度量方法,提出了基于最大相关最小冗余(MCMR,Maximum CorrelationMinimum Redundancy)的知识约简算法。该方法基于熵度量方式,能够综合考量决策信息与冗余噪音,在UCI及Weibo等8个数据集上实验验证,结果表明本文算法优于几种基线算法,能够有效解决信息系统的冗余性。另外,提出了一种基于极大相容块的不完备决策树算法,在不同缺失程度数据上实验验证,结果表明本文算法能够有效解决信息系统的不完备性。     

不完备信息系统中知识获取算法

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的软计算工具.应用粗糙集理论,可以将隐藏在系统的知识能够以决策规则的形式表达出来.根据粗糙集上下近似的概念,决策规则能够分成确定性规则和可能性规则两种.本文将介绍从不完备信息系统中知识获取的算法,通过这些算法能够从不完备决策表中生成一种确定性的规则和两种可能性的规则,同时也介绍了不完备决策表中描述约简的算法.     

不完备混合决策粗糙集特定类多目标属性约简

为提高属性约简的实用性能,针对不完备混合型信息系统提出一种不完备混合决策粗糙集模型,构造一种基于特定类的多目标代价敏感属性约简算法。该方法建立在不完备混合决策粗糙集基础上,将决策代价和测试代价同时作为属性约简的优化目标,基于特定类的代价敏感而设计。实验结果表明,所提算法具有更高的代价敏感属性约简性能,由于属性约简结果同时兼顾了决策代价和测试代价,该算法具有更高的实用性能。     

基于粗糙集的不完备信息系统的知识获取

根据不完备信息系统(IIS)的数据不完整或不完备的特性,从粗糙集(RS)等价类的概念出发,提出了基于粗糙集理论的不完整数据集知识获取方法,利用该算法不仅可以从不完整数据集中提取规则,并且能够解决在学习过程中对训练事例属性未知特征值的估计问题.最后,给出具体的算例利用所给的算法求得信息系统的知识获取,并对所得的结果进行比较,从而说明所给算法的有效性和实用性,也证实了该算法可以有效地应用于复杂工业过程的专家系统知识库的建立.