对象间差异度的限制非对称相似关系模型

经典Rough集理论主要是利用了不可分辨关系对完备信息系统进行分析的。对现有粗糙集模型进行扩充后,才可以应用于不完备信息系统。容差关系、非对称相似关系、基于对象间完备度的限制容差关系、限制非对称相似关系等是现有的扩充模型。通过分析其优点和不足之处,提出一种新的模型——对象间差异度的限制非对称相似关系模型,在该模型中,给出的知识粒度更精确,更符合实际。实例结果也证明新模型可以从不完备信息系统获取更加精确的知识粒度。     

基于完备容差关系的扩充粗糙集模型

针对扩充粗糙集模型所处理的不完备信息系统之间存在的差异,提出了信息系统完备度的概念;在此基础上,提出了基于完备容差关系的扩充粗糙集模型.与基于容差关系、相似关系、限制容差关系等扩充粗糙集模型相比,该模型既保留了已有模型的优点,又在一定程度上克服了已有模型的局限性.通过实例说明新模型对不完备信息系统的处理更符合实际情况.     

基于修正容差关系的扩充粗糙集模型

提出了一种基于修正容差关系的扩充粗糙集模型。该种模型既保留了限制容差关系扩充模型的优点,又丢弃了容差关系、相似关系和限制容差关系扩充模型的不足。通过实例,说明了基于修正容差关系的扩充粗糙集模型对处理不完备信息系统更加简便有效。     

基于改进的完备容差关系的扩充粗糙集模型

经典粗糙集理论不能直接处理不完备信息系统,而容差关系、相似关系限制容差关系和完备容差关系等扩充粗糙集模型在一定程度上解决了这个问题。分析了这些模型存在的局限性,并在完备容差关系的基础上,提出了基于改进的完备容差关系的扩充粗糙集模型,该模型既保留了已有模型的优点,又在一定程度上克服了它们的局限性。实例分析表明该模型对不完备信息系统的处理更符合实际情况。     

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。     

不完备信息系统下非对称相似关系的改进

通过分析现有粗糙集扩充模型,提出了一种修正非对称相似关系。基于该关系的扩充模型有效地克服了容差关系和非对称相似关系的不足。实例结果表明了其对不完备信息系统处理更简单有效,获取的信息更充分。     

基于限制容差关系的集对粗糙集模型

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具,在人工智能及认知科学等众多领域已经得到了广泛的应用。对于不完备信息系统,目前也有了多种扩充方法,如基于容差关系、基于相似关系和基于限制容差关系等的扩充。但是,这些扩充也都存在一些局限性。本文用集对分析的方法,定义了一个集对α相似限制容差关系,提出了一种基于限制容差关系的集对粗糙集模型。这种模型是限制容差关系的扩充粗糙集模型的推广和改进,既保留了原有扩充模型的优点,又可以通过对相似程度α的调节和控制,在保证这种容差类划分的准确性的同时,增加了其灵活性,更适于大型不完备信息系统的处理。     

基于相似度的限制容差关系改进

对于不完备信息系统,可以首先进行完备化处理,然后再对所得到的完备信息系统采用传统的处理方法进行约简。但是,这种处理往往会改变原始系统的相关信息。为此有必要直接对不完备信息系统进行处理。论文在分析不完备信息系统已经存在的容差关系、非对称相似关系及限制容差关系的基础上,引入相似度的概念,对限制容差关系进行改进,从而得到基于相似度的限制容差关系模型,能够更灵活地处理不完备信息系统。     

不完备信息系统中粗糙集理论的扩充

在指出已有的容差关系、相似关系和限制容差关系等扩充方法所存在的局限性的基础上,提出了一种新的二元关系——修正容差关系,得到了一种更加合理的扩充方法,并且推广了经典粗糙集理论中的上、下近似的主要性质。最后,通过一个具体例子,说明修正容差关系的扩充粗糙集理论对处理不完备信息系统更加合理有效。     

基于量化限制容差关系的数据填充算法研究

在对粗糙集模型中的基于容差关系的ROUSTIDA算法和基于量化容差关系的VTRIDA算法进行分析的基础上,提出一种综合量化容差关系和限制容差关系的数据填充方法 VLTA(Valued and Limited Tolerance Algorithm)。VLTA算法克服了ROUSTIDA算法在无差别对象属性值发生冲突情况下无法对相同属性进行补齐的缺陷,改进了VTRIDA算法对容差关系不合理的量化定义。实验表明,VLTA算法填充结果准确率更高,更符合实际。     

Rough集理论在不完备信息系统中的扩充

Pawlak教授所提出的经典Rough集理论主要是针对完备信息系统的，利用了不可分辨关系这种等价关系来对对象进行了近拟和下近似分类，对于不完备信息系统的处理，需要对经典Rough集理论进行扩充，主要是对不可分辨关系进行扩充，目前已经有了基于容差关系，相似关系和量化容差关系等的扩充Rough集理论，但是，这些扩充也还存在一些局限性，将提出一种基于限制容差关系的扩充Rough集模型，并比较分析这些扩充Rough集模型之间的性能。     

基于限制非对称相似关系的粗糙集模型

基于不可分辨关系的粗糙集理论不适用于含未知值的不完备信息系统.需要将经典的粗糙集理论不可分辨关系加以扩充才能处理不完备信息系统.目前已经提出了基于容差关系、量化容差关系、限制容差关系、非对称相似关系等的扩充粗糙集理论.但是,这些理论还存在一些局限性.文章提出了一种新的基于限制非对称相似关系的粗糙集扩充模型.理论分析和实验证明,与其它模型相比,可以从基于限制非对称相似关系模型的近似集中获取更多的信息.     

一种不完备信息系统的直接约简方法

目前已有基于容差关系、相似关系、限制容差关系等的扩充rough集理论，但仅仅是提出了一些针对以上某种模型的属性约简算法，在此提出从离散化到规则匹配的一系列不完备信息系统的约简处理方法，该方法可以适用于各种rough集扩充模型，并且对完备信息系统和不完备信息系统是统一的．     

不完备序值决策系统中的拓展粗集模型及集对分析

在不完备序值决策系统中,根据容差优势关系进行分类过于宽松,而相似优势关系过于严格,根据这样的解释,提出了基于限制容差优势关系的粗糙集模型.进一步地,在不完备序值决策系统中,引入集对分析方法,提出了基于联系度的优势关系粗糙集模型,并进行了实例分析以说明新提出优势关系的有效性.     

基于集对分析方法的不完备信息系统的扩充粗糙集模型

目前对不完备信息系统的扩充主要有基于容差关系、基于相似关系和基于限制容差关系等方法。集对分析方法是研究集合之间相互关系的一种新理论,它在处理个体之间确定性联系和不确定性联系方面已经得到了广泛的应用。本文运用集对分析方法,先分析了现有的扩充粗糙集模型所存在的局限性,然后通过引入个体之间的集对联系度概念,提出了两个基于集对分析方法的扩充粗糙集模型。它们既保留了限制容差关系扩充模型的优点.又丢弃了现有的扩充模型的局限性。最后,通过实例说明这两个基于集对分析方法的扩充模型对不完备信息系统的处理更加合理、可行、有效。