流计算模式下概率粗糙集三支决策的快速计算

概率粗糙集三支决策是不确定问题求解的一种重要理论,流计算模式是一种新型的动态内存计算形式,实施流计算模式下三支决策的快速动态计算是一项具有挑战性的新议题。本研究以流计算模式中的两个核心计算步骤即动态增量与动态减量作为研究对象,提出了一种流计算模式下概率粗糙集三支决策域的快速动态学习方法。首先对流计算模式中三支决策动态增量和动态减量的不同变化情况进行了数据建模。然后基于不同数据变化情况分别讨论了数据增量与数据减量时三支决策域的变化推理,并且基于上述理论给出了流计算模式下的三支决策动态增减学习算法。该算法能够以更低的时间复杂度获得与经典三支决策算法相同决策效果。最后通过八种UCI数据集的实验证明了流计算模式下三支决策动态增减学习算法在时间消耗上明显优于经典概率粗糙集三支决策算法,并且在不同阈值下具有稳定的决策效率。本研究表明了流计算模式下三支决策快速计算是可行的。     

三支决策-基于粗糙集与粒计算研究视角

从三支决策3个历史发展阶段出发,通过粗糙集和粒计算两个研究视角对三支决策的发展踪迹和演化过程进行介绍。分析了三支决策与粗糙集理论的历史脉络、内在联系和相互关系,探讨了决策粗糙集、概率粗糙集、粗糙集和三支决策之间的包含关系;探讨了基于多层次粒计算和多视角粒计算下的三支决策方法;提出了一个基于三支决策的粒计算研究框架模型。最后,给出了三支决策的研究现状和未来发展方向。     

分段延迟代价敏感三支决策

决策粗糙集理论中,三支决策代价目标函数是典型的单调线性函数.然而,在实践经验中经常发现延迟决策的代价与决策概率之间的函数关系往往呈现非单调特性,决策粗糙集理论的经典代价敏感三支决策模型无法对上述非单调现象进行直接的建模和推理,导致决策粗糙集理论的应用受到了限制.为了求解这种具有非单调延迟代价的代价敏感三支决策问题,提出一种新型分段延迟代价敏感三支决策模型.该模型定义了具有单调递增和单调递减特性的两组延迟决策损失函数,并结合经典正负域决策损失函数构造了分段延迟三支决策代价目标函数体系、度量指标和分段决策策略;然后,基于条件概率、损失函数及基础度量指标之间关系的4种分段延迟代价敏感三支决策分类模式被提了出来,并且对相应的三支分类阈值进行了推理;最后,通过一组典型实例,验证了分段延迟代价敏感三支决策模型及其三支分类是可行的.     

三支决策代价目标函数的关系及推理研究

三支决策是不确定问题求解的重要理论。经典的决策粗糙集模型通过计算三支区域总体决策最小化风险,给出了一种有效的三支决策阈值求解方案。然而 对于决策粗糙集理论中代价目标函数之间的逻辑关系及其三支决策阈值间的推理 ,目前尚未有研究进行深入讨论。首先,提出了一种基于三支决策代价目标函数间逻辑关系的新型阈值计算方法。其次,根据不同损失函数取值分布情况下的三支决策阈值推导,分别给出了不同阈值的三支分类语义解释。最后,通过一组典型的实例证明了提出的基于三支决策代价目标函数的阈值计算方法及三支决策分类的推理是有效的。     

一种基于重要度的实值粗糙集模型及其在交通状态辨识中的应用

在分析现有粗糙集理论和算法在处理实值决策系统问题的局限性的基础上,提出了一种新的实值属性 重要度定义,并在此定义基础上提出了实值粗糙集扩展模型及其属性快速约简算法,避免了经典粗糙集理论必须离 散化数据的弊端．最后将     

基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策

概率粗糙集是研究不确定信息的重要理论基础,有着广泛的应用。由于概率粗糙集中的等价关系和概率测度的可加性要求过于严格,且在实际问题应用中难以满足,因此,对概率粗糙集及其模型进行拓展研究是非常有必要的。在概率粗糙集、Sugeno测度和三支决策的理论基础上,对基于覆盖的Sugeno测度粗糙集模型及其三支决策规则进行了研究。首先构造了一种基于覆盖关系的Sugeno测度粗糙集模型,定义了该模型的上、下近似算子;然后证明了其并、交、补等运算的代数性质;最后结合三支决策理论,给出了该模型的三支决策规则和方法,并用实例验证了其有效性。     

混合信息系统的动态变精度粗糙集模型

粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论,邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型.为了提高对混合型数据的抗噪能力,提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型;由于现实环境下信息系统的动态性,进一步提出对象增加和减少时的动态变精度粗糙集模型.首先研究混合信息系统中条件概率随对象增加和减少时的变化关系,然后在该变化关系的基础上提出混合信息系统变精度粗糙集上下近似的增量式更新机制,最后根据这一更新机制提出相应的增量式近似更新算法.实验结果表明,所提出的增量式更新算法比非增量的算法具有更高的计算效率,从而验证了所提出模型的有效性,同时也表明所提出模型更加适用于复杂的数据环境.     

不完备邻域多粒度决策理论粗糙集与三支决策

多粒度决策理论粗糙集是多粒度视角下三支决策中一种重要的模型。在数值型不完备数据下建立邻域容差关系;在其基础上提出乐观和悲观的邻域多粒度决策理论粗糙集模型。为了弥补这两种模型的局限,提出平均邻域多粒度决策理论粗糙集模型,并分析相关性质以及相互关系。同时为了使所提出的邻域多粒度决策理论粗糙集适用于不完备数据环境,运用区间值的形式表示代价函数,并通过选取不同参数的方式提出一种可变三支决策。实例分析表明,该模型与方法具有一定的合理性与灵活性。     

基于加权粒度和优势关系的程度多粒度粗糙集近似集的动态并行更新算法

随着大数据集的不断更新,经典的多粒度粗糙集理论不再适用。为此,提出加权粒度优势关系程度悲观多粒度粗糙集与加权粒度优势关系程度乐观多粒度粗糙集的相关理论。在此基础上,给出了一种基于加权粒度和优势关系的程度多粒度粗糙集近似集的动态并行更新算法。最后,通过实验验证了所提算法的有效性,其能够应对海量动态更新的数据变化并提升运行效率。     

三支决策与决策粗糙集融合模型

Paw lak粗糙集模型没有对正域、边界域和负域赋予语义,不能进行再决策,而三支决策对边界域赋予了新的语义,可以对边界域做出进一步刻画,对于边界域的进一步划分,依据属性的重要性,使满足条件的样本划入再决策域,不满足条件的样本继续保留在边界域中,降低了边界域样本处理的失误率.本文在对概率粗糙集模型、三支决策粗糙集的理论、贝叶斯理论的决策过程和决策粗糙集模型进行研究的基础上,提出了一种三支决策与决策粗糙集融合模型,与Paw lak-三支决策模型相比,其划分损失更小,处理结果更优.该模型运用三支决策理论对决策粗糙集的边界域赋予延迟决策的语义,对于延迟决策再运用三支决策理论进行迭代操作,对边界域样本进一步处理.在迭代的过程中,依据属性的重要程度将属性排序,从而客观的得到迭代过程中每次优先依据哪个属性进行划分.实验结果表明,该模型比单一运用决策粗糙集模型进行决策代价小,三支决策通过迭代对边界域处理的正确率有所提高,这为准确决策提供了一种新的方法.     

基于混淆矩阵的多目标优化三支决策模型*

鉴于混淆矩阵在机器学习算法性能评价领域的通用性,文中以混淆矩阵为基础构造概率粗糙集三支决策度量系统,给出部分度量指标之间的性质及其证明,提出基于混淆矩阵度量指标体系的多目标优化三支决策阈值求解模型.模型中多目标优化函数被视为不同三支决策度量指标的加权之和,而最优阈值的求解也获得一种新型的语义解释.最后通过实例演示模型如何确定接受与拒绝域阈值,同时对比Pawlak粗糙集方法,表明文中模型获得的三支决策能够更好地平衡决策的准确率与承诺率.     

云平台下基于粗糙集的并行增量知识更新算法

日益复杂和动态变化的海量数据处理,是当前人们普遍关注的问题,其核心内容之一是研究如何利用已有的信息实现快速的知识更新.粒计算是近年来新兴的一个研究领域,是信息处理的一种新的概念和计算范式,主要用于描述和处理不确定的、模糊的、不完整的和海量的信息,以及提供一种基于粒与粒间关系的问题求解方法.作为粒计算理论中的一个重要组成部分,粗糙集是一种处理不确定性和不精确性问题的有效数学工具.根据云计算中的并行模型MapReduce,给出了并行计算粗糙集中等价类、决策类和两者之间相关性的算法;然后,设计了用于处理大规模数据的并行粗糙近似集求解算法.为应对动态变化的海量数据,结合MapReduce模型和增量更新方法,根据不同的增量策略,设计了两种并行增量更新粗糙近似集的算法.实验结果表明,该算法可以有效地快速更新知识;而且数据量越大,效果越明显.     

基于等价关系的最小乐观概念格生成算法

决策信息系统的规则提取是数据挖掘的研究内容之一,概念格理论与粒计算理论是该领域研究的主要数学工具.文中通过探究这两大理论间的关系,利用等价关系定义了最小乐观概念格及其结构,最小乐观概念区别于传统经典概念,但是具有格的结构.在此基础上,提出了一种决策信息系统的规则提取算法,该算法引入了粒度思想,通过求取每一粒层中的最小乐...     

Three-way decision reduction in neighborhood systems

Rough set reduction has been used as an important preprocessing tool for pattern recognition, machine learning and data mining. As the classical Pawlak rough sets can just be used to evaluate categorical features, a neighborhood rough set model is introduced to deal with numerical data sets. Three-way decision theory proposed by Yao comes from Pawlak rough sets and probability rough sets for trading off different types of classification error in order to obtain a minimum cost ternary classifier. In this paper, we discuss reduction questions based on three-way decisions and neighborhood rough sets. First, the three-way decision reducts of positive region preservation, boundary region preservation and negative region preservation are introduced into the neighborhood rough set model. Second, three condition entropy measures are constructed based on three-way decision regions by considering variants of neighborhood classes. The monotonic principles of entropy measures are proved, from which we can obtain the heuristic reduction algorithms in neighborhood systems. Finally, the experimental results show that the three-way decision reduction approaches are effective feature selection techniques for addressing numerical data sets.     

不完备数据中面向特征值更新的增量特征选择方法

实际应用中,数据常常表现出不完备性和动态性的特点.针对动态不完备数据中的特征选择问题,提出了一种基于相容粗糙集模型和信息熵理论的增量式特征选择方法.首先,建立了不完备信息系统中特征值动态更新时论域上条件划分与决策分类的动态更新模式,分析了作为特征重要度评价准则的不完备相容信息熵的增量计算机制,并将该机制引入到启发式最优...     

双论域上的广义直觉模糊概率粗糙集模型及其应用

已有的双论域直觉模糊概率粗糙集模型通过设置两个阈值${\lambda _1}$、${\lambda _2} $,讨论了经典集合在直觉模糊二元关系下的概率粗糙下上近似。该模型不能计算直觉模糊集合在直觉模糊二元关系下的概率粗糙下上近似,这在一定程度上限制了该模型的应用。首先给出了直觉模糊条件概率的定义。在直觉模糊概率空间下构造了双论域广义直觉模糊概率粗糙集模型,讨论了模型的主要性质。最后,将模型应用到临床诊断系统中。与其他模型相比,所提出的广义直觉模糊概率粗糙集模型进一步丰富了概率粗糙集理论,更适合于实际应用。     

基于动态交叉协同的属性量子进化约简与分类学习级联算法

属性约简与规则分类学习是粗糙集理论研究和应用的重要内容。文中充分利用量子计算加速算法速度和混合蛙跳算法高效协同搜索等优势,提出一种基于动态交叉协同的量子蛙跳属性约简与分类学习的级联算法。该算法用量子态比特进行蛙群个体编码,以动态量子角旋转调整策略实现属性染色体快速约简,并在粗糙熵阈值分类标准内采用量子蛙群混合交叉协同进化机制提取和约简分类规则、组合决策规则链等,最后构造属性约简和分类学习双重功能级联模型。仿真实验验证该算法不仅具有较高的全局优化性能,且属性约简与规则分类学习的精度和效率均超过同类算法。     

Fuzzy rough set on probabilistic approximation space over two universes and its application to emergency decision‐making

Probabilistic approaches to rough sets are still an important issue in rough set theory. Although many studies have been written on this topic, they focus on approximating a crisp concept in the universe of discourse, with less effort on approximating a fuzzy concept in the universe of discourse. This article investigates the rough approximation of a fuzzy concept on a probabilistic approximation space over two universes. We first present the definition of a lower and upper approximation of a fuzzy set with respect to a probabilistic approximation space over two universes by defining the conditional probability of a fuzzy event. That is, we define the rough fuzzy set on a probabilistic approximation space over two universes. We then define the fuzzy probabilistic approximation over two universes by introducing a probability measure to the approximation space over two universes. Then, we establish the fuzzy rough set model on the probabilistic approximation space over two universes. Meanwhile, we study some properties of both rough fuzzy sets and fuzzy rough sets on the probabilistic approximation space over two universes. Also, we compare the proposed model with the existing models to show the superiority of the model given in this paper. Furthermore, we apply the fuzzy rough set on the probabilistic approximation over two universes to emergency decision‐making in unconventional emergency management. We establish an approach to online emergency decision‐making by using the fuzzy rough set model on the probabilistic approximation over two universes. Finally, we apply our approach to a numerical example of emergency decision‐making in order to illustrate the validity of the proposed method.     

核属性蚁群算法的规则获取

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式.