一种基于信息熵的模糊粗糙集知识获取方法

模糊粗糙集融合了模糊集和粗糙集的思想,是一种新的处理模糊和不确定性知识的软计算工具。针对属性为模糊值的信息系统,提出了一种基于熵的模糊粗糙集知识获取方法:首先通过模糊相似度量计算出各属性下对象的模糊相似值,再根据模糊相似关系构造模糊等价关系,然后根据模糊等价关系建立属性集的信息熵表示,继而使用基于信息熵的决策表属性约简算法获取规则。最后,通过一个实例,分析说明了这种算法的合理有效性。     

一种改进的模糊粗糙集知识约简方法

针对模糊信息系统,通过分析R.Jensen所定义近似算子的松散性,构造了一种严格状态下的近似算子,该算子可以保证下近似随信息系统中属性个数的增加而单调递增;在此基础上,对模糊信息系统的相对约简概念进行了定义,应用所定义依赖度提出了一种模糊信息系统的启发式知识约简算法;将该方法应用于目标威胁等级评估信息系统的知识约简,计算结果验证了该方法的有效性。     

基于直觉模糊粗糙集的一种知识获取方法

将粗糙集理论与直觉模糊集理论相结合,提出了一种基于直觉模糊粗糙集理论的知识获取方法。描述了直觉模糊相似关系下粗糙集的模型,并在此基础之上重新定义了正域、依赖度与非依赖度、确定性因子与非确定性因子等概念。详细分析了基于直觉模糊粗糙集的规则挖掘算法的基本步骤,最后通过实例验证了该算法的可行性。     

一种基于粗糙集的信息系统决策规则提取方法

以粗糙集理论为基础,引入相似性的概念,并提出其衡量方法,改进了粗糙集理论中不可辨关系的确定条件,给出了基于新的相似关系的上下近似空间定义,并举例说明了基于粗糙集的相似性规则提取方法。     

基于粗糙集的多标记决策系统知识获取方法

在多标记决策系统中,每个对象由单个实例进行表示,同时对应于多个决策属性。粗糙集理论已有的研究工作主要集中在单一决策系统的研究上,对于多决策系统只是简单地将它分解成多个单一决策系统。直接变换的方法忽视了决策属性之间的相关性和共现性,影响决策的精度。基于粗糙集模型,分别针对属性值为离散型和连续型的情况,提出了离散型多标记决策系统知识获取算法DML和连续型多标记决策系统知识获取算法CML。这两种算法均考虑了标记之间的相关性,在离散多标记决策系统中,采用决策链方式传递属性间的相关性,而在连续多标记决策系统中,扩展了传统粗糙集模型,重新定义了粗糙近似。实验表明,不论是离散型还是连续型决策系统,考虑决策属性之间的相关性均可以提高预测的准确率。     

广义优势多粒度直觉模糊粗糙集及规则获取

优势关系粗糙集模型是研究序信息系统中数据挖掘的主要方法。为了丰富现有优势关系粗糙集模型,使其更加有效地应用于实际问题,本文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;其次构造了广义优势关系多粒度直觉模糊粗糙集模型,讨论了该模型的主要性质;随后给出如何从直觉模糊决策信息系统中获取逻辑连接词为“或”的决策规则;最后通过实例说明该模型在处理直觉模糊决策序关系信息系统时是有效的。     

一种基于粗糙集的网络安全评估模型

准确掌握计算机网络系统的安全水平对于保障网络系统的正常运行具有重要意义.当前大多数网络安全评估系统缺乏对数据的深入分析,难以形成对网络安全状况的整体认识.本文提出了一种利用粗糙集理论挖掘网络安全评估规则,进而利用评估规则构建网络安全评估决策系统的算法模型.研究了网络安全评估问题的粗糙集描述,给出了模糊属性决策表的约简方法.利用一个简化的网络安全评估数据集,验证了本文提出的决策规则提取方法,结果表明该方法可以得到与实际情况相符的决策规则.     

决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法，利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论，在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究，提出了决策表约简的启发式方法，并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程，实例分析表明了其有效性。     

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。     

决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。     

基于模糊粗糙集的粒度计算

粒度计算是一种新的智能计算的理论和方法,目前受到很多学者的关注。但是,具体可行的粒表示模型和不同粒的推理方法研究相对较少。本文将模糊粗糙集纳入粒度计算这种新的理论框架,对于处理复杂信息系统,求解复杂问题无疑具有重要的意义。首先利用笛卡尔积,构建了模糊关系下的信息粒;然后给出不同粒度下模糊粗糙算子的表示方法,进而形成一个分层递阶结构;最后考虑了对于模糊信息系统粒度粗细的选择问题,并给出一个实例,从而为粒度计算提供一个具体而实用的框架。     

粗糙集近似与信息粒度

用粗糙集近似描述了三类常见信息系统(即Pawlak信息系统、不完备信息系统、不完备模糊信息系统)中对象的基本信息粒度.通过信息系统中对象属性值关于对象属性近似空问的上近似可以得到与对象具有相同或相似信息的对象集,即利用对象属性值关于对象属性近似空间的上近似将对象属性值信息变换成为对象的基本信息粒度. .所得结论对信息系统中基本信息粒度的物理意义有了比较清楚和更加合理的解释.     

基于模糊粗糙特征集的不确定性知识表达

某些客观事物因其复杂性具有或不具有某种特征有时是不确定的、模糊的,针对此类不确定性知识表达和量化的需要,基于模糊粗糙集理论构建了知识表达的模糊粗糙特征集模型,并将其应用于研制经验的不确定性知识表达。实例结果表明,这种方法是合理的、可行的、有效的。     

基于模糊包含的粗糙集模型与模糊信任测度

提出基于模糊包含的模糊粗糙集模型,并给出其相关性质。讨论由模糊粗糙集的下、上近似所决定的模糊信任测度、模糊似然测度的性质并将之应用到随机模糊信息系统的属性约简中。     

软间隔模糊粗糙支持向量机

分析了硬间隔模糊粗糙支持向量机(FRSVMs)的优点与不足。FRSVMs通过修改硬间隔支持向量机(SVMs)的约束条件提高了泛化能力;FRSVMs虽然将训练样例的条件属性与决策属性之间的不一致性考虑在内,但是在寻找最优超平面时仍然要求将训练集完全正确地分开,因此对噪音具有敏感性。针对FRSVMs的这个缺点,提出了软间隔模糊粗糙支持向量机(C-FRSVMs)。它使用高斯核函数作为模糊相似关系,将数据集中样例的条件属性与决策标签之间的不一致程度考虑在内;在训练寻找最优超平面的过程中允许存在错分点,并对原始最优化问题中训练样例的错分程度进行惩罚;既考虑了间隔最大,又考虑了训练误差最小,从而降低了对噪音的敏感性。实验表明:针对一些数据集,无论其是否存在异常点,C-FRSVMs在测试精度上都可以同时优于硬间隔SVMs、软间隔支持向量机(C-SVMs)和FRSVMs,从而进一步提高了FRSVMs的泛化能力。     

集值信息系统中的模糊优势关系粗糙集

以集值信息系统为研究对象,考虑对象之间的优势程度,提出了模糊优势关系的概念;将模糊的方法引入优势关系粗糙集理论,给出了基于模糊优势关系的粗糙集模型并讨论了其相关性质,为从集值决策系统中获取决策规则提供了新的理论基础与操作手段。通过实例验证了所提方法的可行性和有效性。     

基于Rough Set理论的一种属性值约简算法

属性值的约简是Rough Set理论的核心内容之一。它的口的就是在保持规则集的分类能力的条件下,删除多余属性值,进一步简化规则集。从而,得到最小的知识库。本文针对Rough Set理论中值约简这个重要问题进行了研究,提出了一种利用决策规则质量的属性值约简算法。该算法比现有的值约简算法更简化,并用实验证明了其有效性。     

一种基于Rough Sets和模糊神经网络的规则获取的方法

该文提出了一种基于RoughSets思想获取初始规则,并通过模糊神经网络优化,最后再进行简化获取模糊规则,及模糊系统参数学习的方法。并通过实例进行了自动列车运行系统仿真。文中还基于上述实例,将这种基于模糊神经网络的学习与控制方法与标准的BP网络和基本的模糊系统方法进行了比较,并总结了这种方法的特点。结论表明,该文所提出的模糊规则生成和模糊系统学习方法是行之有效的。