不完备区间值信息系统中的粗集理论

针对不完备区间值信息系统,提出了一种用于分类的偏序关系,并给出了计算这种偏序关系约简的实际操作方法．在不完备区间值决策系统中,根据基于偏序关系的粗糙集模型,引入了上、下近似约简的概念．上、下近似约简是保持所有决策类的下、上近似都不发生变化的最小属性子集,借此获取简化的决策规则．     

集值决策信息系统的知识约简与规则提取

本文用集值信息系统描述不完备信息系统。在集值信息系统中定义了两种不同的关系：相容关系和优势关系,给出了两种不同关系下集合的上下近似概念及其性质。研究了集值决策信息系统在两种不同关系下的广义决策约简,得到了广义决策约简的判定定理和辨识矩阵,从而得到了约简的具体操作方法。最后,基于两种关系从集值决策信息系统提取了最优广义决策规则,并进行了讨论。     

一种近似概念格及其在知识发现中的应用研究*

针对经典概念格基于完备形式背景,在缺值形式背景下不能很好的获取关联规则知识的问题,在偏小近似形式背景的基础上,提出了一种τ-近似概念格来解决信息不完备背景下的知识发现问题,利用它能够获取精度和可信度较高的关联规则知识。文章对τ-近似概念格的构建及其关联规则提取过程进行了详细描述,并将其与偏小近似概念格和偏大近似概念格这两种解决策略进行了案例分析对比,验证了它的可行性和有效性。     

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．     

基于相似性的近似信息系统概念优化算法

在现实的物理世界中，信息系统允许是不完备的、多值的、近似的、离群的，即非定常的（non-deterministic）．本文基于容错粗糙粜理论提出非定常信息系统的形式描述，分析了近似信息系统的六种表现，并给出强相似和弱相似的概念．论文在定义了容错粗糙集的相似性测度的基础上，结合FCA理论对不可定义概念进行了扩展，分别对属性不可定义、对象不可定义和上下文不可定义进行了讨论。并给出了相应的近似系统形式概念的最佳逼近算法．实例仿真表明算法具有较好的时间复杂性．     

不协调广义决策多尺度序信息系统的最优尺度选择与规则提取

粒计算模拟人类思考问题的模式,在大数据挖掘和知识发现方面有独特优势。针对不协调的广义决策多尺度序信息系统的知识获取问题,利用证据理论来研究不协调的广义决策多尺度序信息系统的最优尺度选择与规则提取。首先,将优势关系引入决策多尺度信息系统中,并介绍广义决策多尺度序信息系统的相关概念;其次,通过引入不协调广义决策多尺度序信息系统的尺度组合概念,给出不同尺度组合下信息粒和集合的下近似与上近似的表示及其相互关系,并进一步定义了几种针对不同决策的不协调广义决策多尺度序信息系统的最优尺度组合概念,讨论了它们之间的关系;最后,给出了基于广义优势决策函数的辨识矩阵属性约简与规则提取方法。     

一种基于粗糙2模糊集集成模型的决策分析方法

针对信息系统为连续属性的情况，提出一种将粗糙集与模糊集相结合来获取决策规则的方法，这种基于粗糙—模糊集集成模型求取决策规则的方法通过一个模糊隶属函数将连续属性值表示成模糊值，从而避免了连续属性的离散化问题，同时给出了连续属性值转换成模糊值的表示形式，提出了模糊相似关系和模糊相似类的概念，给出了粗糙—模糊近似空间的下、上近似及其性质以及模糊相似关系下属性约简的方法，最后以自修复飞行控制系统的效能评估为例，给出了自修复效能评估的决策规则。     

不完备形式背景中基于OE-cp-近似概念的规则提取

在许多实际的应用场景中，数据测量的误差、对数据的理解和传输失真等都会导致数据的丢失，这种数据不完整的形式背景即为不完备形式背景。为了丰富不完备形式背景中的知识获取模型，文中结合三支思想在不完备形式背景中利用正算子与粗糙集理论中的必然-可能性算子构造了共同-可能(cp)近似概念，讨论了对象诱导的共同-可能(cp)近似概念与经典概念、面向属性概念、对象诱导的三支近似概念的关系，提出了由经典概念和面向属性概念构造对象诱导的cp-近似概念的算法。进而，基于OE-cp-近似概念讨论了不完备决策形式背景中近似决策规则的获取，提出了OE-cp-协调的不完备决策形式背景下的正规则和可能性规则，并给出了与基于经典概念的决策规则之间的关系。     

定性规则的云表示

云模型是定性定量间的不确定转换模型，它将概念的模糊性和随机性集成在一起，利用云模型可以有效地表示基于语言值的定性规则。但已有的文献中，定性规则的云表示多种多样，文章根据各种云的内在联系提出了一维正态云的定性规则的统一表示。     

直觉模糊信息系统的规则提取方法

规则获取是直觉模糊推理系统面临的难题之一。针对直觉模糊环境下的规则提取问题,首先给出直觉模糊信息系统的定义,分析决策属性与条件属性及条件属性对应的语言值之间所蕴含的直觉模糊逻辑关系,以此构造信息系统的逻辑关系。进而,通过融合信息系统中具有相同决策值的数据行所表达的决策规则信息,给出包含置信度和非置信度的直觉模糊规则可信度计算方法,并分两种情况讨论基于直觉模糊可信度的规则筛选方法。在此基础上提出直觉模糊信息系统的规则提取算法,最后用具体算例验证了算法的可用性和有效性。