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。     

基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中, 为了融合可变精度粗糙集和多粒度粗糙集的各自优点, 提出一种基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于容差关系的可变精度乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的相关性质。通过对可变精度多粒度粗糙集和经典多粒度粗糙集的对比分析, 结果表明, 基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集拥有更高的近似精度, 实例分析的结果也验证了该理论的可行性。     

多粒度粗糙集和覆盖粗糙集间的近似与约简关系*

多粒度粗糙集和覆盖粗糙集是2种重要的数据处理机制.文中从近似集和属性约简2个角度探讨完备信息系统与不完备信息系统中多粒度粗糙集和覆盖粗糙集的关系.通过构造信息系统的粒空间,证明乐观多粒度粗糙集近似等价于松覆盖粗糙集近似,悲观多粒度粗糙集近似等价于紧覆盖粗糙集近似,即乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集可分别表示为松覆盖粗糙集和紧覆盖粗糙集.进一步指出信息系统的2类多粒度粗糙集的协调集可转化为2类覆盖粗糙集的协调集,并刻画多粒度粗糙集约简与覆盖粗糙集约简间的密切联系.     

量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型

多粒度粗糙集是一种重要的多粒度数据挖掘模型。为了对不完备信息系统中等价类重叠部分的定量信息进行挖掘,提出一种多阈值的量化容差关系程度多粒度粗糙集模型。首先将描述等价类重叠信息的程度多粒度粗糙集模型与处理不完备信息系统的量化容差关系进行结合,提出量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型,然后在该模型的基础上,为每个粒度设定与数据相适应的阈值,提高了量化容差关系程度多粒度粗糙集模型的灵活性,增加多粒度数据挖掘的性能。UCI数据集的实验结果表明,本文所提出的粗糙集模型具有较好的分类效果和理论的可行性。     

集对分析与粗糙集的结合

经典的粗糙集理论是基于完备信息系统的,然而实际中由于种种原因会碰到不完备信息系统,论文给出了利用集对联系度定义不完备信息系统中集合的上、下近似集,在一定程度上将粗糙集用于不完备信息系统方面进行了推广。     

广义优势多粒度直觉模糊粗糙集的属性约简

证据理论和多粒度粗糙集模型的结合已成为知识挖掘中的热点研究之一,其建立的模型已被应用于不完备、覆盖、模糊等信息系统,但在直觉模糊决策信息系统中还未见相关讨论。首先,在直觉模糊决策信息系统中利用三角模和三角余模定义了3种优势关系,得到了3种优势类,并构造了广义优势关系多粒度直觉模糊粗糙集模型;其次,基于证据理论,讨论了广义多粒度直觉模糊粗糙集的信任结构;然后,通过定义粒度重要性和属性重要性给出了属性约简方法;最后,通过实例说明了该模型在处理直觉模糊决策信息系统时是有效的。     

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。     

改进集对粗集模型

粗糙集理论在数据挖掘中的成功应用已成为近来研究的热点,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了限制。论文在文犤1犦的基础上利用集对联系度定义了不完备信息系统中集合的上、下近似运算,并得到比文犤1犦定义的近似运算更为完善的一些基本性质;通过实例说明了这种方法是可行的,在一定程度上将粗集用于研究不完备信息系统方面进行了推广。     

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。     

高效的不完备信息系统知识约简算法研究

文章基于粒度和粒度计算的方法,对不完备信息系统的属性重要度和相对于决策属性的重要度做了定义,在此基础上形成了基于粒度方法的不完备信息系统知识约简算法,通过实例证明了这种方法的有效性。文章分析了算法的时间复杂度,并同粗糙集算法进行了对比。     

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．     

双精度容差关系决策粗糙集及其属性约简

决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论,本文首先提出属性相似度的概念,并基于属性相似度定义了双精度容差关系。然后,基于双精度容差关系,结合贝叶斯最小风险决策原则建立不完备区间值信息系统下决策粗糙集模型。针对该模型,对不确定性度量进行修正并基于修正的不确定性度量对该模型的属性约简进行研究。最后提出属性约简算法并应用于目标识别实例。     

基于优势关系的粗糙集扩展研究

为了从多视角研究不完备信息系统中的粗糙集方法,论文分析了完备信息系统中的优势关系粗糙集和不完备信息系统中的扩展优势关系粗糙集,并以此为基础在不完备信息系统中提出了另一种扩展优势关系粗糙集。通过对新提出的粗糙集的性质进行分析,证明了其可以获得比扩展优势关系粗糙集更大的下近似和更小的上近似。     

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。     

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。     

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。     

基于新集对理论下的粗糙集模型

为了用集对分析方法进一步刻画不完备信息系统,文中把新集对分析理论与粗糙集理论结合在一起,提出了一种新的集对粗糙集模型,从而拓宽了集对分析方法的应用;定义了一种不完备信息系统的上、下近似算子,得到了一些相关的性质。最后通过一个简单的例子说明了上述方法的可行性。     

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。     

基于限制非对称相似关系模型的规则获取算法研究

粗糙集理论在不完备信息系统中的应用,是将粗糙集理论进一步推向实用的关键之一,而经典的粗糙集理论对不完备信息系统的处理显得束手无策.在分析研究已有的扩充粗糙集理论模型的基础上,进一步提出基于限制非对称相似关系模型,并将经典的可辨识关系矩阵加以扩充,定义了限制非对称相似关系下的可辨识关系矩阵,采用布尔推理方法,直接从不完备信息系统中提取规则而无需改变初始不完备信息系统的结构.实验结果表明,所获得的决策规则简洁,与缺省值无关.