基于τ限制容差关系的不完备信息粗糙集模型

对经典粗糙集理论进行适当扩充使其适用于不完备信息系统,是把粗糙集理论进一步推向实用的关键。在分析已有的几个不完备信息系统的粗糙集扩充模型的基础上,提出了τ限制容差关系,并将上近似、下近似、广义决策函数、区分矩阵等概念在该关系下进行了定义,最后通过实例说明了新模型相较于已有模型的优越性。     

基于不完备决策表的容差类高效求解算法

容差关系作为粗糙集扩展模型中常用的二元关系之一.许多其他扩展模型都是在容差关系基础上构建的,它使得不完备决策表中对象的划分更具有一般性,如何有效降低求解容差类的计算复杂性具有重要的意义.针对目前以容差关系为基础的不完备决策表的属性约简和知识获取算法时间复杂度不理想的问题,其主要原因是由于在求解不完备决策表的容差类时需消耗大量的计算时间,为了有效提高求解容差类的计算效率,引入基数排序和标记技术的设计思想,在此基础上提出一种高效的求解容差类算法,从而有效地降低了算法的时空复杂度,最后,通过实例分析和实验结果验证了新算法的有效性和可行性.     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。     

基于改进的完备容差关系的扩充粗糙集模型

经典粗糙集理论不能直接处理不完备信息系统,而容差关系、相似关系限制容差关系和完备容差关系等扩充粗糙集模型在一定程度上解决了这个问题。分析了这些模型存在的局限性,并在完备容差关系的基础上,提出了基于改进的完备容差关系的扩充粗糙集模型,该模型既保留了已有模型的优点,又在一定程度上克服了它们的局限性。实例分析表明该模型对不完备信息系统的处理更符合实际情况。     

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。     

基于完备容差关系的扩充粗糙集模型

针对扩充粗糙集模型所处理的不完备信息系统之间存在的差异,提出了信息系统完备度的概念;在此基础上,提出了基于完备容差关系的扩充粗糙集模型.与基于容差关系、相似关系、限制容差关系等扩充粗糙集模型相比,该模型既保留了已有模型的优点,又在一定程度上克服了已有模型的局限性.通过实例说明新模型对不完备信息系统的处理更符合实际情况.     

基于边界域的不完备信息系统属性约简方法

研究了用矩阵来计算不完备信息系统的属性约简方法,引入了容差关系矩阵等概念来计算决策表的上下近似集;然后给出了基于容差关系矩阵的决策表边界域的计算方法,再利用边界域的基数相等作为评价属性约简的准则,提出了基于边界域的启发式约简方法;最后,举例说明了属性约简的操作方法和所提算法的可行性。     

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．     

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。     

基于不完全信息动态博弈的入侵容忍技术

为了使入侵容忍系统和可疑者进行最优的策略选择,提出了基于不完全信息动态博弈的入侵容忍技术.根据博弈双方的特点,引入两人随机博弈模型进行分析,并通过精炼贝叶斯纳什均衡来确定双方选择最优的策略.同时为了能够确定可疑者类型,采用熵权和灰色关联分析的方法来进行推理.结合实例使用各种行为特征值来计算灰色关联度,从而在博弈过程中判断可疑者是黑客的概率,验证了该方法的可行性和客观性,从而更好地帮助入侵容忍系统进行策略选择.     

基于决策熵的不完备信息系统的知识约简方法

为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法.该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度和对象覆盖度,同时引入了容差关系,以决策熵的属性重要性度量为启发信息进行知识约简,最终得到确定的规则集.仿真实验结果表明了该算法的可行性.     

基于划分贴近度的不完备信息系统属性约简

在不完备信息系统中,通过引入划分贴近度,对不完备信息系统中属性的重要性进行了定义。针对不完备信息表和不完备决策表提出了两个新的基于划分贴近度的属性约简算法,两个算法的时间复杂度均为O（m²n²）。通过实例说明,这两个算法能分别得到不完备信息表的约简和不完备决策表的相对约简。     

在不完备信息系统中基于VPRSM的约简异常分析

属性约简问题的关键在于约简集合能否表达与原属性集完全一致的信息。分析了完备信息系统中基于变精度粗糙集模型属性约简异常出现的原因,并将其扩展到不完备信息系统中,在文献[1]的基础上,给出了不完备信息系统中基于集对分析的VPRSM的约简定义,既能保证在不完备信息系统中基于变精度约简的准确性,又能增加灵活性和容噪能力。     

不完备信息系统的一种属性约简

条件属性的重要性存在差异,通过引入差异度,对不完备信息系统中属性的重要性进行了定义,提出了一种基于权重联系度的属性约简算法。通过实例说明该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

相容关系下集值信息系统的粗糙熵

熵理论是信息系统中不确定性研究的有效工具之一。首先给出了集值信息系统的相容关系,在此基础上引入了粗糙熵。讨论了粗糙熵的最大、最小值,并证明了粗糙熵的单调性。     

区间值信息系统在双精度容差关系下的约简

为了处理一般的区间值信息系统,给出了基于相离度的相似度定义,提出了基于相似度和相似率的双精度容差关系,讨论了在双精度容差关系下区间值信息系统的属性约简与判定,并给出了一种新的基于二进制辨识矩阵的属性约简算法,同时还分别讨论了相似度和相似率对区间值信息系统的属性约简的影响。通过实例分析说明了属性约简的具体操作方法和算法的有效可行性。     

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。