不完备决策表的扩展差别矩阵规则获取方法

针对不完备决策表,通过引入扩展差别矩阵,利用基数排序对广义决策值进行划分,只比较广义决策值不同的对象,并且记录对应的条件属性值,克服了计算过程中反复检查属性值对与广义决策值是否冲突的缺点,从而优化了算法。实例分析结果说明了该方法的正确性和优越性。     

不完备信息系统规则获取的矩阵算法

对象信息的不完备性是从实例中归纳学习的最大障碍.本文定义了限制非对称相似关系,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,直接从不完备决策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、高效,与缺省值无关.     

不完备区间值决策系统的三支决策模型及增量式规则获取算法

在现实应用中,区间值数据会因为测量、干扰或信息传输等噪声影响导致数据出现缺失值,而且这些数据随着时间推移呈现动态递增趋势,忽略或删除这些数据很有可能导致有用信息的丢失而出现决策误判。为此,针对这一问题,提出面向不完备区间值决策系统的三支决策模型和增量式规则获取算法。首先定义不完备区间值数据的量化相似容差关系,构造出基于不完备区间值决策系统的三支决策模型;其次从两个层级分析对象集动态规则获取策略,提出增量式规则获取算法;最后,通过一组UCI数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法不仅能减少误划分损失获得更高的划分精度,而且在运行时间上也具有较大优越性。     

不完备混合决策系统的三支决策模型与规则获取方法

现有三支决策主要针对各类完备信息系统或不完备单一型信息系统进行研究,而现实应用领域中数据往往呈现不完备性和复杂性等特征,为此,构建面向不完备混合决策系统的三支决策模型与规则获取方法。首先,计算不完备混合数据的完备邻域容差类,并将其代替等价类计算三支决策模型的条件概率;然后,根据扩展的损失函数区间概念获取各对象在乐观、折中和悲观决策下的不同阈值,进而针对不完备混合决策系统构造三种决策风险下的三支决策模型。最后,通过理论分析和医疗诊断实例详细分析了算法的有效性和可解释性,并通过实验比较和分析可知,所构模型较其他已有模型的分类过程更加合理有效,同时该模型也扩充了三支决策模型和知识发现的理论与应用研究。     

不完备不协调序决策系统的属性约简与规则提取

针对不完备不协调序决策系统,提出了广义优势决策函数的概念,给出了基于广义优势决策函数的区分矩阵属性约简算法,并获得了提取序决策规则的方法。最后,实例说明了所提出算法的有效性。     

不一致决策系统中基于粒度计算的广义决策 规则获取方法研究

由于数据中存在噪声等主观和客观原因,不一致数据的出现和存在已变得十分普遍,因此需要发展一些能够直接分析和处理不一致数据的方法和技术。研究了不一致决策系统中的广义决策规则获取问题,基于粒度计算探讨了决策规则获取的基本原理,据此给出了计算所有极小广义决策规则集的一般方法。该方法不需要构造分辨矩阵,且可以并行执行,从而可降低空间开销和提高计算效率。此外,可对该方法进行拓展,以用于计算其他类型的极小决策规则集。这为不一致决策系统中的规则获取提供了一般方法。     

基于容差关系的不完备决策系统属性约简算法

给出容差关系下不完备决策系统中属性相对约简的定义，提出一种基于决策属性相对条件属性正域的求取属性约简算法。该算法以相对正域为迭代准则，以所有条件属性为初始约简集合，通过逐步缩减来求取约简，保证了所求取的约简对问题的分类能力不会减弱。同时给出该算法的时间复杂度分析，并举例验证了该算法的有效性和实用性。     

基于容差关系的不完备决策系统属性约简算法

给出容差关系下不完备决策系统中属性相对约简的定义,提出一种基于决策属性相对条件属性正域的求取属性约简算法。该算法以相对正域为迭代准则,以所有条件属性为初始约简集合,通过逐步缩减来求取约简,保证了所求取的约简对问题的分类能力不会减弱。同时给出该算法的时间复杂度分析,并举例验证了该算法的有效性和实用性。     

不完备信息系统中知识获取算法

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的软计算工具.应用粗糙集理论,可以将隐藏在系统的知识能够以决策规则的形式表达出来.根据粗糙集上下近似的概念,决策规则能够分成确定性规则和可能性规则两种.本文将介绍从不完备信息系统中知识获取的算法,通过这些算法能够从不完备决策表中生成一种确定性的规则和两种可能性的规则,同时也介绍了不完备决策表中描述约简的算法.     

基于差别矩阵的不一致决策表规则获取算法

针对传统基于差别矩阵的不一致决策表规则获取算法效率不理想的情况,提出了一种快速的基于差别矩阵的规则获取算法.算法首先引入简化决策表思想,删除决策表中可能存在的许多重复对象;然后基于简化决策表构造不同决策类之间的子差别矩阵,以有效地解决对象分布的非平衡性问题和缩小算法的求解空间;且采用启发式向后贪心搜索策略求解相对最小属性约简;并根据规则可信度获取有效的决策规则,可信度可动态设置,使算法具有较好的适应性.最后通过算例分析和实验比较验证了算法能获取有效的决策规则.     

一种相容矩阵的启发式属性约简算法

针对不完备决策表,黄兵给出一种基于容差关系的相容矩阵的属性约算法,但算法比较费时,其时间复杂度为[O(|C|3|U|2)]。为降低原算法的时间复杂度,以矩阵距离为启发信息,并运用矩阵合取的特性,设计了一个新的属性约简算法,算法时间复杂度降为[O(|C|2|U|2)]。通过实例验证了该算法。     

基于粒计算的不完备信息系统的规则提取方法

根据粒计算思想提出了一种从不完备决策表中分层提取确定规则的方法,将决策表进行分解,然后按决策表提供的确定信息分层提取相应的确定规则,在处理过程中认为空值提供的信息是不可靠的,所以与确定值严格加以区分,该方法充分利用不完备信息系统中的确定信息,得到长度不等的确定规则。     

不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法

决策表核属性的确定往往是信息约简的基础,然而以往的核属性约简方法大多是针对完备信息系统的。将完备信息系统中的属性核与属性序约简算法延伸至不完备系统,提出一种不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法。该方法通过构造限制容差关系下决策表的改进分辨矩阵来求得核属性,并将非核属性按直观影响分类质量的能力排序,能够保证得到的约简结果是相对最小约简。通过实验比较证明该方法可行、有效。     

基于决策熵的增量式知识获取算法

为了在知识约简中能够客观地反映决策规则的决策能力,提高约简的效率和识别率,针对动态知识获取这一问题,提出了一种基于决策熵的增量式知识获取算法。该方法利用决策熵能够客观地衡量决策表的决策能力的特点,在现有规则集基础上实现知识的动态更新,避免了重复计算从而提高了知识获取的识别率和效率。最后通过实验说明了该方法的有效性。     

采用布尔矩阵不完备信息系统的属性约简

对于不完备信息系统完备化问题,现在常采用的方法是数据补齐法和扩充法,在研究和分析了其优劣后,提出一种完全依据信息系统提供的信息来产生布尔可辨矩阵的方法。给出一个基于对布尔可辨矩阵进行化简的求属性约简（或最小属性约简）的高效算法。     

改进的相容矩阵的属性约简算法

在粗糙集理论中,知识约简已经成为其核心内容之一。针对相关文献中基于相容矩阵的不完备信息系统属性约简算法,提出了一种新的相容矩阵定义,该矩阵能够减少关注的条件属性。同时,也证明利用该矩阵所求的属性约简与相关文献中的属性约简是等价的。给出了其属性约简算法,提高了属性约简的速度。     

一种基于残缺语言判断矩阵的群决策模型

研究了偏好信息为残缺语言判断矩阵的群决策问题。通过创建一个转换公式,将加性语言判断矩阵转化为互补判断矩阵,探讨了判断矩阵转换的一致性;应用转换公式将专家个体的加性残缺语言判断矩阵转化为残缺互补判断矩阵,并利用残缺互补判断矩阵排序向量的和行归一法,求出专家个体的排序向量;根据专家个体的排序向量,通过建立并求解一个非线性规划模型,得到专家群组的排序向量,从而实现备选方案的排序和择优。通过算例说明了方法的可行性与有效性.     

不完全信息博弈的机器人对抗决策

针对机器人比赛时局势的动态变化给机器人对抗决策博弈局面带来的不完全性问题,提出了豪尔绍尼转换和贝叶斯均衡相融合的不完全信息博弈算法,该算法克服了博弈局势中对未知信息的盲目"猜测".以机器人足球比赛时的数据为背景建立不完全信息博弈模型,研究机器人的决策对抗系统.仿真结果表明,不完全信息博弈算法可以使得机器人进行较优策略的选择,从而进一步提高机器人在比赛中的自主性和智能性.