多粒度邻域粗糙直觉模糊集模型*

针对名义型属性和数值型属性并存的混合型数据,结合多粒度邻域粗糙集和直觉模糊集,分别定义模糊覆盖粗糙隶属度和非隶属度.基于不同的属性集序列和不同的邻域半径,构建多粒度邻域粗糙直觉模糊集模型,证明模型相关性质.然后提出乐观和悲观多粒度邻域粗糙直觉模糊集的近似集,并讨论模型性质.最后使用文中模型计算实例,说明其能较好地解决名义型属性和数值型属性的混合型数据的处理问题.     

多粒度支持直觉模糊粗糙集的多属性决策方法

针对多属性决策中多个相互冲突的属性信息使决策者很难做出决策判断的问题,文中从支持直觉模糊集的角度研究该问题.首先,在支持直觉模糊集的基础上,结合多粒度粗糙集理论,构造乐观、悲观两种多粒度支持直觉模糊粗糙集模型,分析两种模型之间的相互关系,讨论相关性质.然后,利用t-模和t-余模定义拟合函数,提出多粒度支持直觉模糊粗糙集的多属性决策求解方法,同时定义得分函数和精确函数排序决策结果,提取相应的决策规则,设计算法.实例分析表明,文中方法使决策者在处理信息冲突的多属性决策问题时可根据实际需求选择最优决策方案     

多粒度决策粗糙集中的粒度约简方法

多粒度决策粗糙集模型是一种泛化的多粒度粗糙集模型,该模型结合决策粗糙集数据分析理论和多粒度思想,实现了在多个粒空间进行决策粗糙集理论的建模。在此基础上,利用贝叶斯决策理论具体分析了在多粒度粗糙集模型中乐观和悲观的融合策略下多个粒空间中的概率融合关系,推导出基于最大条件概率和最小条件概率的粗糙集近似表示,进而构建了乐观多粒度决策粗糙集模型和悲观多粒度决策粗糙集模型。在该模型中引入近似分布约简的概念,分析了多个粒空间中的粒度选择问题。基于多粒度近似分布质量定义了多粒度决策粗糙集的粒度重要度,并且基于此给出了悲观和乐观融合策略α-下近似分布约简的粒度约简算法。通过实例验证了该算法的有效性。     

可变直觉模糊多粒度粗糙集模型及其近似分布约简算法

为了在多粒度粗糙集模型中对目标概念达到更好的近似逼近效果,首先将直觉模糊粗糙集与多粒度粗糙集结合,提出直觉模糊多粒度粗糙集模型。由于该模型的目标近似存在过于宽松的缺陷,因此通过引入参数的方式对所提模型进行改进,提出一种可变直觉模糊多粒度粗糙集模型,并证明了该模型的有效性,同时基于该模型提出了相应的近似分布约简算法。在仿真实验结果中,所提出的下近似分布约简结果比已提出的模糊多粒度决策理论粗糙集约简和多粒度双量化决策理论粗糙集多了2~4个属性,所提出的上近似分布约简算法比这些算法少了1~5个属性,同时约简结果的近似精度拥有了更为合理且优越的表现。因此,理论和实验结果均验证了所提的可变直觉模糊多粒度粗糙集模型在近似逼近和数据降维方面均具有更高的优越性。     

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.     

集对优势关系下多粒度决策粗糙集的可变三支决策模型

多粒度决策粗糙集是从多角度来处理不确定数据和风险决策问题的重要模型.针对不完备信息系统下的决策分析问题,在多粒度决策粗糙集中引入集对优势关系,对优势度进行了改进,使结果更加合理.然后对多粒度近似空间进行了拓展,提出了集对优势关系下的乐观、悲观、均值、乐观-悲观和悲观-乐观5种多粒度决策粗糙集模型,并讨论了其相关性质以及...     

双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集及其应用

犹豫模糊语言术语集结合了模糊语言方法与犹豫模糊集的优势, 常应用于定性环境下的群决策中. 基于犹豫模糊语言关系, 提出双论域上的犹豫模糊语言多粒度粗糙集. 在该粗糙集中, 定义了双论域上的乐观和悲观犹豫模糊语言多粒度粗糙集, 并讨论了其相关性质. 在此基础上提出以人岗匹配为背景的决策模型, 并用算例阐述了所提出模型的有效性. 结果表明, 该模型不仅可以处理定性环境下的语言信息, 而且可以结合不同专家的意见给出最终决策结果, 为人岗匹配提供一种新思路.     

基于下近似分布粒度熵的变精度悲观多粒度粗糙集粒度约简

将下近似分布约简引入变精度悲观多粒度粗糙集,定义了变精度悲观多粒度粗糙集的下近似分布粒度熵,基于下近似分布粒度熵定义了变精度悲观多粒度粗糙集粒度的重要度,并设计了基于下近似分布粒度熵的悲观多粒度粗糙集启发式粒度约简算法,通过实例验证了算法的有效性。     

基于局部可调节多粒度粗糙集的属性约简

经典的多粒度粗糙集模型采用多个等价关系(多粒度结构)来逼近目标集。根据乐观和悲观策略,常见的多粒度粗糙集分为两种类型:乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集。然而,这两个模型缺乏实用性,一个过于严格,另一个过于宽松。此外,多粒度粗糙集模型由于在逼近一个概念时需要遍历所有的对象,因此非常耗时。为了弥补这一缺点,进而扩大多粒度粗糙集模型的使用范围,首先在不完备信息系统中引入了可调节多粒度粗糙集模型,随后定义了局部可调节多粒度粗糙集模型。其次,证明了局部可调节多粒度粗糙集和可调节多粒度粗糙集具有相同的上下近似。通过定义下近似协调集、下近似约简、下近似质量、下近似质量约简、内外重要度等概念,提出了一种基于局部可调节多粒度粗糙集的属性约简方法。在此基础上,构造了基于粒度重要性的属性约简的启发式算法。最后,通过实例说明了该方法的有效性。实验结果表明,局部可调节多粒度粗糙集模型能够准确处理不完备信息系统的数据,降低了算法的复杂度。     

广义多粒度粗糙集属性约简和matlab计算

定义了基于广义多粒度粗糙集的属性约简,研究了约简的一些基本性质,给出matlab计算的过程,并给出计算实例。定义了信息系统的严格协调、软不协调性、粒度协调、粒度不协调,定义了广义多粒度下约简、粒度约简、（下/上近似）分布协调约简、（下/上近似）质量协调约简,并给出部分结论。广义多粒度粗糙集的约简适用于乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集。研究结果可完善多粒度粗糙集理论,为理论研究和应用奠定基础。