特性关系粗糙集下属性值粗化细化时近似集增量更新方法研究

不完备信息系统是一般信息系统的推广,在现实中具有广泛的应用.信息系统动态变化时,对象的近似集会产生相应的变化.研究如何利用原有近似集信息来进行近似集的更新具有重要意义.信息系统动态变化主要可以从属性值粗化细化、属性集粗化细化、时象集粗化细化3个方面考虑.现仅讨论属性值粗化细化时近似集的增量更新方法,给出了不完备信息系统中属性值粗化细化的定义,讨论了在不完备信息系统下的特性关系粗糙集模型中属性值粗化细化时近似集的增量更新方法,并通过实例验证了方法的有效性.     

覆盖广义粗糙集中近似集增量更新方法研究

研究覆盖广义粗糙集中近似集变化的增量更新问题,分析属性增删时覆盖广义粗糙集模型近似集的性质,根据边界域与近似集关系,得出属性集变化时近似集的变化趋势,并在此基础上,提出一种属性集变化时近似集的动态增量更新方法。通过实例验证该方法的有效性。     

基于容差关系的多粒度粗糙集中近似集动态更新方法

针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性，为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题，提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先，讨论了基于容差关系的近似集变化的性质，并根据相关性质得出乐观、悲观多粒度粗糙集的近似集的变化趋势；然后，针对更新容差类效率低的问题，提出了动态更新容差类的定理；最后，在此基础上，设计出基于容差关系的近似集动态更新算法。采用UCI数据库中4个数据集进行仿真实验，当数据集变大时，所提更新算法的计算时间远小于静态更新算法的计算时间，即所提动态更新算法的时间效率高于静态算法，验证了所提算法的正确性和高效性。     

集值信息系统中对象更新时近似集的性质研究

集值信息系统是信息系统的一般化模型。在实际应用中信息系统随着对象的变化而不断地动态变化。讨论了相容关系下对象增加时近似集的变化规律,提出了在集值信息系统和集值决策信息系统下近似集变化规律的性质,并通过实例给予验证。     

对象集变化时近似集动态维护的矩阵方法

目前粗糙集模型中概念的上、下近似集的计算方法大多是基于静态信息系统的.而实际的信息系统是随时间动态变化的,通常包括对象集、属性集和属性值3种类型的粒度变化,这些变化必然引起概念近似集的动态变化.如何快速、有效地更新概念的近似集是基于粗糙集的动态知识更新中的热点研究问题之一.而利用既有知识的增量式更新方法是一种有效的近似集动态更新方法.在信息系统动态变化的客观环境下,以矩阵作为表达和运算工具从一个全新的视角研究信息系统的论域随时间变化时,变精度粗糙集模型中概念的上、下近似集的增量式更新方法,并构造出近似集增量式更新的矩阵算法,随后分析了算法的时间复杂度。进一步,在MATLAB平台上开发出增量式更新和非增量式更新近似集的两种矩阵算法的程序,最后在UCI的6个数据集上测试了两种矩阵算法的性能并将实验结果进行比较,结果表明增量式更新的矩阵算法可行、简洁和高效.     

带标记的不完备双论域模糊概率粗糙集中近似集动态更新方法

当不完备双论域模糊概率粗糙集获取缺省值时,传统的静态算法更新近似集的时间效率较低,为了解决这个问题,对带标记不完备双论域模糊概率粗糙集的近似集动态更新方法进行了研究。首先,给出了带标记的不完备双论域信息系统的相关定义,运用矩阵提出了带标记的不完备双论域模糊概率粗糙集的模型,证明了其相关定理,给出了一种带标记的不完备双论域模糊概率粗糙集的近似集计算方法,并对其进行了讨论分析。其次,当不完备双论域模糊概率粗糙集获取缺省值时,给出了动态更新其近似集的相关定理,并进行了证明,进而设计了一种带标记的不完备双论域模糊概率粗糙集中近似集动态更新算法,并分析讨论了其算法复杂度。最后,在6个UCI数据集和3个人工数据集上进行仿真实验,实验结果表明,该动态更新算法提高了更新近似集的时间效率,并结合实例证明了该动态算法更新近似集时不影响结果的正确性,验证了该动态更新算法的有效性。     

拟单层覆盖粗糙集中近似集的增量更新算法

拟单层覆盖粗糙集与集值信息系统之间存在一一对应的映射关系,当集值信息系统中的对象集动态添加或移除时,对应拟单层覆盖粗糙集中的信息单元也会随之改变,导致拟单层覆盖粗糙集中的近似集发生变化。针对拟单层覆盖粗糙集中近似集的动态更新问题,将拟单层覆盖粗糙集与增量学习相结合,提出近似集的增量更新算法。设计拟单层覆盖集中信息单元的更新算法,以分析信息单元的变化情况,分别构建近似集中可靠单元和争议单元的相关可靠单元集的更新算法。在此基础上,设计与可靠单元和争议单元更新算法相对应的增量更新算法,并且分析其时间复杂度。在UCI数据集上的实验结果表明,与静态算法相比,该算法在对象集发生添加和移除情况下的近似集更新效率分别提高21.5和29倍,能够有效提高近似集的计算效率。     

高斯核模糊粗糙集中对象集变化时近似集增量更新方法研究

随着互联网技术的飞速发展,网络评论信息呈现爆炸式的增长,观点挖掘技术应运而生。评价对象与评价短语的抽取是观点挖掘中一项重要的任务。针对现有的基于模板方法存在人工参与过多、模板覆盖率不足、不能识别跨度较远的评价对象与评价短语等问题,提出了一种自动提取模板、利用概率进行评价搭配识别并能识别跨度较远的评价对象与评价短语的方法。通过引入同义词计算情感词的情感强度,综合考虑情感词与修饰词影响,完成倾向性判断。利用COAE2011的语料对上述方法进行了实验评价,并与两个baseline方法进行比较,取得了较好的实验结果。     

优势关系下属性值粗化细化时近似集分析

基于优势关系粗糙集模型反映属性间的偏好情况,实际上多数数据库中的数据是动态变化的。如何利用已有的信息更新近似集对于提高知识发现效率有重要意义。提出不完备信息系统在优势关系下属性值粗化细化的定义,讨论优势关系下不完备信息系统中属性值粗化细化时近似集的变化情况,对比分析优势关系下属性值粗化细化前后的粗糙近似精度和粗糙近似质量。通过实例分析验证了该方法的有效性。     

多准则分类问题中近似集的增量更新方法

在优势关系粗糙集方法(DRSA)的框架下,优势关系可用于处理带有序关系属性(准则)的数据,并且已经被广泛用于处理多准则决策问题。然而在实际应用中,当属性集和对象集发生变化时,信息系统会随之不断更新。在这种动态环境下,DRSA中用于属性约简、规则提取以及决策制定的近似集需要得到相应的更新。针对对象集发生变化时(增加或删除一个对象)的多准则分类问题,采用增量方法来更新近似集并提出两种相应的更新算法DRSA1和DRSA2。同时,对不同情况下的更新原则进行了讨论并给出了相关的理论结果与详细的证明。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验,与非增量的方法(传统的DRSA)进行对比,结果充分体现了所提增量方法的有效性与可扩展性。     

基于边界域的不完备信息系统属性约简方法

研究了用矩阵来计算不完备信息系统的属性约简方法,引入了容差关系矩阵等概念来计算决策表的上下近似集;然后给出了基于容差关系矩阵的决策表边界域的计算方法,再利用边界域的基数相等作为评价属性约简的准则,提出了基于边界域的启发式约简方法;最后,举例说明了属性约简的操作方法和所提算法的可行性。     

基于一般二元关系下的粗糙Vague集

本文研究了一般关系下Vague集合的近似问题,建立了一般关系下粗糙Vague近似的框架。在分析经典的粗集理论、模糊集理论、Vague集理论三者关系的基础上,提出了一般关系下粗糙Vague集的概念,并定义了粗糙Vague近似算子,讨论了粗糙Vague的性质。本文的结果对进一步开展粗糙集Vague集的研究具有一定的意义。     

基于粗集的模糊属性值信息系统的知识获取

文章研究了一类属性取模糊值的不完备信息系统的知识获取方法。首先给出了信息系统的一种表示方法,同时采用模糊集思想,构造了这类系统的模糊不可分辨关系,并研究了这类信息系统的知识获取算法,并以一个实例,说明了这种算法的有效性。     

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。     

粗集中不可分辨类算法求解实现

从原始信息系统出发,用不可分辨类的思想求解系统的核属性和约简是粗集理论的精华。因此,如何在计算机上实现这种思想关系到读者对粗集理论抽象概念的理解。文中利用MATLAB语言编程实现了不可分辨类算法。考虑该语言的特点,首先将原始信息系统转换为数字型矩阵,然后自定义用户函数attvalist,并结合MATLAB语言中丰富的矩阵与向量运算函数,不经复杂的编程完成了样本分类。     

模糊空间中的直觉模糊粗糙近似

粗糙集和直觉模糊集的结合是一新的研究热点。在模糊近似空间中,结合模糊等价关系,构造直觉模糊粗糙近似算子,在γ算子和其余算子γ的基础上,证明了这些近似算子的性质。在模糊近似空间中,给出λ上(下)近似以及αβ-截集的λ上(下)近似,证明了它们的性质;给出直觉模糊集的粗糙度ραβA和λ水平截集的粗糙度,并讨论了其性质。     

基于粗集理论的视图分层更新方法

为缩短查询响应时间和提高决策支持能力,数据仓库中存储了大量的实化视图,视图更新成为影响系统整体性能的一个重要因素.本文分析了现有方法处理大规模视图更新的不足,提出一种基于粗集约简发现中间视图依赖层次的方法,利用有效代价确定更新次序以达到更新费用最低,随后分析算法的复杂性并通过实验证明其有效性.