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。     

基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集

在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。首先,针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。其次,在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。     

区间值信息系统在变精度相容关系下的属性约简

借助于属性区间值的相似程度在区间值信息系统上定义了一种具有变精度的相容关系,讨论了在这种变精度相容关系下区间值信息系统的属性约简与判定,并得到了区间值信息系统上属性约简的具体操作方法,还讨论了相似水平对区间值信息系统的属性约简的影响.     

决策区间值信息系统的交互相容关系及属性约简

决策区间值信息系统的处理方法在解决实际问题中具有重要意义.定义了区间的相对包含度概念,进而提出区间的交互相似度、决策区间值信息系统的交互相容关系,从而克服了以往区间值信息系统方法忽略区间的交互关系的不足,提高了分类的准确性;讨论了交互相容关系下决策区间值信息系统的属性约简和相对属性约简,并给出了寻找约简和相对约简的具体操作方法.     

区间值信息系统的决策属性约简

借助于属性区间值的相似程度在区间值信息系统上定义了一种具有变精度的相容关系,讨论了在这种相容关系下决策区间值信息系统的决策属性约简与决策属性相对约简,并得到了求决策属性约简与决策属性相对约简的具体操作方法。     

基于(α, λ)联系度容差关系的变精度粗糙集模型

基于传统粗糙集理论的方法不能有效地处理含噪音的不完备信息系统. 根据集对分析理论, 提出(α, λ)联系度容差关系. 将(α, λ)联系度容差关系与Ziarko提出的多数包含关系相结合, 提出变精度(α, λ)联系度粗糙集模型. 给出了该模型下基于正域相似度的启发式属性约简算法, 分析了算法的时间复杂度, 通过仿真实验验证了所提方法处理含噪音的不完备信息系统的有效性.     

基于扩展容差关系的不完备信息系统属性约简

针对当前的邻域粗糙集多用于处理完备的信息系统,而非不完备的信息系统这一问题,提出了一种可用于处理不完备混合信息系统的扩展容差关系,并给出相关定义,使用容差完备度和邻域阈值作为限制条件计算扩展容差邻域,以此邻域为基础选择决策正域得到系统的属性重要性,并以该重要性作为启发因子给出基于扩展容差关系的属性约简算法。采用UCI数据集中的7组不同类型的数据集进行仿真实验,并分别与扩展邻域关系（EN）、容差邻域熵（TRE）、邻域粗糙集（NR）的方法进行比较,实验结果表明,该方法在保证分类精度的同时能够约简得到更少的属性。最后讨论了在扩展容差关系中改变邻域阈值对分类精度产生的影响。     

一种新的不完备食品信息系统评价属性相对约简算法

本文针对不完备食品信息系统提出了一种基于粗糙集理论的评价属性相对约简方法。本文利用粗糙集等价关系 的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念。然后通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约 简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,再利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率 给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简 速度。实验表明该方法是简单有效的。     

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．     

集值信息系统基于限制相容关系的属性约简

讨论集值信息系统基于限制相容关系的属性约简方法;给出相似水平核心属性的特征。通过实例说明该算法能够得到集值信息系统的相对约简。     

区间值决策信息系统的启发式属性约简

区间值决策信息系统是单值信息系统的一种推广,借助于属性区间值的相似程度在区间值决策系统上引入α极大相容类的概念,定义了一种新的条件信息熵,提出了相对属性内(外)重要度的度量方法,进一步,给出基于α条件信息熵的启发式相对约简算法,通过实验验证了该算法的有效性。     

区间序信息系统及其属性约简算法

在不含决策属性的区间序信息系统中,区间偏序关系的不完备性造成信息流失。针对该问题,提出一种新的基于区间模糊数的区间序全序关系,以此建立区间序信息系统,并分析其相关上、下近似的单调性和包含性。采用不可区分函数的方法,给出区间序信息系统的属性约简算法,并通过算例验证了该算法的有效性。     

区间值信息系统的启发式属性约简

针对区间值信息系统中的属性约简问题,引入α-极大相容类的概念,定义区间值信息系统的属性间依赖度和信息熵,提出相应属性内(外)重要度的度量方法,给出一种统一的启发式属性约简算法,通过实验验证该算法的有效性,并分析不同相似水平α对约简结果的影响。     

集值信息系统在变精度相容关系下的决策规则

集值信息系统中对象的属性集值一般不唯一,基于对象属性集值的相似程度在集值信息系统上定义了一种变精度容许关系,并借用极大一致块方法给出了集值信息系统上极大变精度相容类的定义与一些性质,讨论了在这种极大变精度相容类下集值信息系统的决策规则的获取、属性的相对约简及决策规则的优化。