广义信息系统的属性约简

把完备信息系统、不完备信息系统、序信息系统、覆盖信息系统等常见信息系统统称为广义信息系统,采用新的知识表达形式将其知识结构进行统一表示,特别是将覆盖信息系统纳入了广义信息系统的框架之中。在广义信息系统中引入粒度熵的概念,对属性的重要性给出度量;在此基础上,提出一种广义信息系统属性约简的启发式算法,进而得到广义信息系统的知识约简,并给出了若干算例。     

不完备信息系统中基于相似关系的知识约简

以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,根据非对称相似关系,讨论了知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似、粗糙分布约简以及广义决策约简,讨论了它们之间的相互关系,给出了近似分布约简的判定定理、可辨识矩阵以及约简公式,并进行了实例分析,为从不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与操作手段.     

广义不完备系统中的知识约简

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的广义不完备系统为研究对象,根据特征关系,讨论了广义不完备信息系统中的知识约简方法。在广义不完备目标信息系统中,引入了下、上近似分布约简的概念,并给出了相应的判定定理与辨识公式,最后用一个实例说明了此方法的有效性。     

广义不完备决策表的知识约简和规则提取

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象,提出了一种新的二元关系并基于此关系讨论了其中的知识约简和规则提取问题。在不完备决策系统中,引入了约简、区分矩阵、广义区分矩阵等概念并给出了约简的判定定理和算法,为从复杂的不完备决策系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段。     

基于同可区分度的属性约简算法

从知识区分能力角度提出同可区分度的概念,并对其性质进行分析。利用同可区分度来刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种基于信息论观点的启发式约简算法。该算法直接对原信息系统进行约简,不需要预处理,且对完备和不完备信息系统都适用,在保证较高约简率的同时使得信息论观点的约简算法在完备信息系统中的最坏时间复杂度降为公式最后用实例说明该算法的高效性。     

不完备决策表的一种知识约简算法*

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一。介绍了不完备信息系统下的粗糙集模型,提出了一个在不完备决策表中利用属性的重要性进行知识约简的算法,并给出实例计算结果,证明了算法的可行性。     

海量数据下不完备信息系统的知识约简算法

面向大规模的数据进行知识约简是近年来粗糙集理论研究的热点。传统不完备信息系统的知识约简是假设在初始时将所有需要处理的数据一次性地装入内存中,这明显不适合处理海量数据,更不适合处理含有缺失信息的海量数据。为此,深入剖析了带有缺失信息的数据特征,把缺失属性的值用该属性所有可能的取值表示,并结合知识约简算法中的可并行性,从属性(集)的可辨识性和不可辨识性出发,并在MapReduce框架下设计了可用来处理不完备信息系统的知识约简算法。实验结果表明,该算法是有效可行的,能够对不完备信息系统中的海量数据进行知识约简。     

不完备信息系统的一种属性相对约简算法

经典粗糙集理论是建立在完备信息基础上的，然而现实中，由于各种原因，很多的信息系统是不完备的。该文分析了不完备信息系统下的粗糙集模型，引入了一种构造广义决策表的方法，提出了一种基于广义决策表直接求取不完备信息系统属性相对约简的算法。通过实例计算，说明了算法的简单性和有效性。     

基于划分贴近度的不完备信息系统属性约简

在不完备信息系统中,通过引入划分贴近度,对不完备信息系统中属性的重要性进行了定义。针对不完备信息表和不完备决策表提出了两个新的基于划分贴近度的属性约简算法,两个算法的时间复杂度均为O（m²n²）。通过实例说明,这两个算法能分别得到不完备信息表的约简和不完备决策表的相对约简。     

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.     

不完备信息系统中对象的相似性刻画

信息系统知识约简与知识发现是粗糙集理论的重要研究方向。通过对不完备信息系统中对象的相似性刻画方式以及相应的粗糙集模型进行对比分析,基于限制容差关系提出了一种新的限制相似关系,建立了基于限制相似关系的粗糙集模型,讨论了模型的基本性质及其与已有模型之间的关系。     

广义不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型

以同时具有遗漏型和丢失型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象,定义一种用于分类的[α]程度限制优势关系,提出一种基于[α]程度限制优势关系的拓展粗糙集模型,并给出其上、下近似性质。通过一个教师教学质量评估实例,说明这种模型在广义不完备信息系统中处理模糊和不确定知识是有效和可行的。     

不完备模糊目标信息系统粗集模型与知识约简

在不完备信息系统和模糊目标信息系统的基础上,将不完备近似空间和模糊目标信息系统有机地结台起来,提出了不完备模糊目标信息系统的概念;同时还给出了不完备模糊目标信息系统的粗糙集模型,该模型是完备模糊目标信息系统和经典目标信息系统粗糙集模型的推广。还给出了系统知识约简的一些相关概念及其辨识矩阵的知识约简方法。     

动态量化非对称相似关系的不完备知识约简算法

量化非对称相似关系是处理不完备信息系统的重要工具之一.本文针对非对称关系中明显相似的对象分类不合理的问题,定义了动态量化非对称相似关系,提出带有自动阈值调节的动态量化非对称相似关系模型,根据实际数据自动确定其阈值,使之更加灵活和合理.并采用快速排序提高知识约筒过程中相容类的计算效率.通过实例验证了该算法处理不完备知识约简的有效性.最后,应用该模型解决了地下空间信息化施工的不完备知识约简问题.     

基于布尔推理的极大相容块构造方法

极大相容块是非完备信息系统中的最小知识单元,在非完备信息系统的知识表示、属性约简、粒度分析及知识获取方面有重要的应用价值。提出了一种获取非完备信息系统中极大相容块的方法。通过定义的区分关系,构造了新的布尔函数,证明了极大相容块与构造的布尔公式的素蕴含之间存在一一对应的关系。因此,这种新的布尔函数可以被用来获得系统的所有极大相容块,这将有助于非完备信息系统中的知识获取。     

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。