动态量化非对称相似关系的不完备知识约简算法

量化非对称相似关系是处理不完备信息系统的重要工具之一.本文针对非对称关系中明显相似的对象分类不合理的问题,定义了动态量化非对称相似关系,提出带有自动阈值调节的动态量化非对称相似关系模型,根据实际数据自动确定其阈值,使之更加灵活和合理.并采用快速排序提高知识约筒过程中相容类的计算效率.通过实例验证了该算法处理不完备知识约简的有效性.最后,应用该模型解决了地下空间信息化施工的不完备知识约简问题.     

不完备决策表的启发式知识约简算法研究

经典Rough集理论是基于完备信息系统的。然而在实际应用中,由于数据存取或数据处理方面的原因,决策表经常是不完备的,即存在缺值。为了处理不完备信息系统,Kryszkiewicz提出了基于容差关系的Rough集模型。在该模型下进行知识约简时,现有的算法一般都采用构造区分矩阵和相应区分函数的方法。该方法虽然可以求得所有约简,然而业己证明这是一个NP-hard问题,因此实践中更为可行的方法是利用启发式搜索算法求出最优或次最优约简。在文中提出属性的重要性定义,并以此作为启发式信息,设计一种完备的知识约简算法。     

不完备信息系统中基于相似关系的知识约简

以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,根据非对称相似关系,讨论了知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似、粗糙分布约简以及广义决策约简,讨论了它们之间的相互关系,给出了近似分布约简的判定定理、可辨识矩阵以及约简公式,并进行了实例分析,为从不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与操作手段.     

广义不完备系统中的知识约简

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的广义不完备系统为研究对象,根据特征关系,讨论了广义不完备信息系统中的知识约简方法。在广义不完备目标信息系统中,引入了下、上近似分布约简的概念,并给出了相应的判定定理与辨识公式,最后用一个实例说明了此方法的有效性。     

不完备决策表的知识约简算法研究

知识约简是祖糙集理论处理信息系统的重要手段,本文首先给出了不完备信息系统的相关概念和定义,提出了不完备决策表的一种知识约简算法．实例计算结果证明了算法的可行性。     

不完备决策表的一种知识约简算法

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一。介绍了不完备信息系统下的粗糙集模型,提出了一个在不完备决策表中利用属性的重要性进行知识约简的算法,并给出实例计算结果,证明了算法的可行性。     

不完备决策表中基于相似关系的属性约简

在基于相似关系的不完备决策表中,条件属性值为“*”的属性不参与相似关系的确定,由此定义属性的相对重要度和属性重要度。根据属性重要度,提出寻找不完备决策表的分配协调集和分配约简的启发式算法。通过实例证明该方法能找到不完备决策表的分配协调集和分配约简,并减少约简的搜索空间。     

广义不完备信息系统的知识约简 *

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象,提出了一种新的二元关 系,并基于此关系讨论了其中的知识约简问题。在广义不完备信息系统中,引入了约简、广义区分矩阵等概念, 并给出了约简的判定定理和知识约简算法。最后,通过一个具体的例子,说明了约简算法在广义不完备信息系 统中处理模糊和不确定性知识是可行、有效的,为从复杂的不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与 技术手段。     

不完备系统中一种增量式属性约简算法

实际应用中，信息系统的数据常常是动态变化的，当对象增加时，原始的属性约简集不一定有效。针对不完备决策系统对象增加的情况，提出基于条件熵的增量式属性约简算法。首先定义不完备决策系统中的条件熵，然后分析对象增加时条件熵的变化机制以及对约简集的影响，提出增量式属性约简算法，当对象增加时，该算法能够更高效地进行属性约简。最后，实验验证本文算法的有效性和高效性。     

一种优化的不完备信息系统知识约简算法

以不完备信息系统为研究对象,对传统粗糙熵及相应知识约简算法的局限性进行了分析;通过引入概率计算公式,重新定义了不完备熵概念,能够更加精确地度量知识的不确定性;利用粗糙熵和不完备熵联合对属性重要性进行了定义.在此基础上提出了优化的知识约简算法,该算法的时间复杂度是多项式的.通过实例说明,该算法比传统的基于粗糙熵的算法能得到更优的最小约简.     

不完备信息系统的Rough模型扩充

在处理不完备信息系统时,需要对经典粗糙集理论进行扩充。目前有一般容差关心,相似关系,限制容差关系等Rough集模型,然而这些模型还存在一定的局限性。本文对此进行了分析和改进,建立了基于k等价度容差关系的Rough模型。并通过实例说明了该模型具有很好的灵活性,得到的结果也更加符合实际情况。     

基于变精度粗糙集的不完备信息系统知识约简

基于变精度的思想,提出了一种新的不完备信息系统变精度粗糙集模型。基于该模型给出了不完备信息系统的β上（下）分布约简和β上（下）近似约简。给出了求解不完备信息系统β上（下）分布约简的辨识矩阵方法。     

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。     

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。     

信息量不完备决策表属性约简的一种新算法

目前,基于不完备决策表的属性约简研究较少。基于信息量的不完备决策表属性约简是一种新的属性约简。由于在该属性约简中,计算相容关系是最主要的计算,也比计算等价关系要难得多。基于信息量的不完备决策表的属性约简算法的时间复杂度一般为O（|C|²|U|²）。为降低其时间复杂度,首先分析了老算法的不足,然后给出了一个效率较好的计算相容类的算法。最后设计了一个新的基于信息量的不完备决策表的属性约简算法,其时间复杂度为O（|C|²|U|²）。     

基于非平衡数据下不完备混合型信息系统的属性约简

完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进行推广,提出不完备混合型信息系统下的粗糙集模型;然后针对数据的非平衡性,根据上下边界区域和类分布的不均匀性定义了一种新的属性重要度;在基于区别矩阵的基础上设计出一种非平衡数据的属性约简算法。实验分析表明该算法针对不完备非平衡数据的属性约简具有一定的有效性和优越性。     

不完备灰色信息系统属性约简

在研究分析灰色信息系统中灰数、灰相似度的基础上,定义了改进型灰色相似关系,建立了灰色粗糙集模型的一种扩展模型,给出了不完备灰色信息系统的处理过程和对象数据筛选算法,提出了一种灰色信息系统的属性约简算法,并通过算例进行了验证分析。