一种基于粗糙熵的信息系统属性约简算法

在信息系统中,研究了知识的粗糙性,定义了一种粗糙熵度量方法,并证明了知识的粗糙熵随着划分的增大而单调增加的结论,给出了属性的重要性度量方法,在此基础上提出了一种基于粗糙熵的启发式属性约简算法。实例验证表明,该算法能有效地从信息系统中获取最优属性约简。     

一种基于粗糙熵的知识约简算法

描述了知识的粗糙性,提出了知识的粗糙熵概念,建立了信息系统中知识与粗糙熵之间的关系,并通过知识的粗糙熵对属性的重要性进行了定义。在此基础上,提出了基于粗糙熵的知识约简算法,该算法的时间复杂性为O(｜R｜3｜U｜2)。通过例子分析,表明该算法是有效的。     

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.     

基于容差关系的加权知识粗糙熵

粗集理论为从信息论角度研究知识粗糙熵和属性约简问题提供了一种重要的途径和方法。本文提出了基于容差关系下的不完备信息系统加权的知识熵和条件熵概念，将等价关系下的粗糙熵自然地推广到不完备信息系统的容差关系情形。本文的结果为在一般二元关系下的知识获取提供了理论依据。     

自反二元关系下不完备信息系统的粗糙熵及粒度度量

针对不完备信息系统中各种自反二元关系形成了对系统的覆盖而非划分的情况,提出利用对象的邻域来定义粗糙熵和粒度度量以衡量系统的不确定性,证明了以上不确定性度量同完备信息系统的不确定性度量是一致的.同时在覆盖可约简的情况下,定义了覆盖约简对系统的粗糙熵和粒度度量,研究结果表明在系统分类最细或最粗时,覆盖约简的不确定性和知识的不确定性是等价的.     

粗集理论中知识的粗糙性研究

粗集理论是处理知识不精确和不完善的一种归纳学习方法,其基本思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规则。熵作为对不确定性的一种度量,可用于描述近似空间(U,R)中对象的分类情况。在文中,知识的粗糙性定义为近似空间中的粗糙熵,近似空间上基于等价关系的划分过程是其粗糙熵不断减小的过程。同时讨论了信息系统中的若干粗糙熵性质。     

优势关系下序信息系统的信息量与粗糙熵

在基于优势关系的序信息系统中引入了知识的信息量和知识粒度的概念,得到了它们的若干性质和定理.证明了在知识约筒过程中,信息量的变化趋势是递减的.考虑到导致粗集粗糙性的原因,将粗糙度和信息量结合起来,提出了一种新的粗集粗糙熵来刻画粗糙集的粗糙性,得到了粗糙集的粗糙熵随着序信息系统约简的变细而单调减少的结论,该结论为序信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础.     

决策表知识约简及其条件熵特征刻画

建立决策表中知识与粗糙熵之间的关系,由此提出决策概念集的条件粗糙熵概念,进而推广为知识的条件熵,并证明知识的条件熵随信息粒度的变小而单调减少的规律,在此基础上给出以不等式为条件的约简判定定理.以此得到知识约简过程中启发式搜索的条件,结合分层递减的思想,设计基于条件熵的决策表知识约简算法.应用实例分析的结果表明,该算法是有效的.     

基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简

属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基于此给出邻域粗糙联合熵、邻域粗糙条件熵和邻域粗糙互信息熵等概念.邻域粗糙互信息熵是评估属性集相关性的一种重要的方法,具有非单调性变化的特性,对此,提出一种基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简算法.实验分析表明,所提出算法不仅比目前已有的单调性属性约简算法具有更优越的属性约简结果,而且具有更高的约简效率.     

概念格中基于粗糙熵的属性约简方法

属性约简是概念格理论的研究重点内容之一。通过将粗糙熵引入概念格理论中,定义了一种粗糙熵约简。首先,基于所有概念外延定义了形式背景的粗糙熵,并分析了它的性质;其次,定义了形式背景的粗糙熵约简,并揭示了粗糙熵约简与概念格约简之间的关系;在此基础上,基于属性重要度设计了计算粗糙熵的启发式算法,并通过实验验证了该算法的有效性。     

基于广义粗集覆盖约简的粗糙熵

在广义粗集覆盖约简理论中,由于集合的上下近似是由其覆盖约简来确定的,因此有必要寻求一种新的度量来刻画知识和粗集的粗糙性.通过引入信息熵以刻画广义粗集覆盖约简的知识粗糙性以及粗集粗糙性,提出了一种新的知识粗糙性和粗集粗糙性度量.得到知识粗糙熵和粗糙集的粗糙熵都随广义覆盖约简的变细而单调减少的结论,从信息论观点出发,对不完备信息系统粗集理论进行了探讨.     

格值信息系统的粗糙熵与不确定度量

在格值信息系统中引入知识粗糙熵、粗集粗糙熵与不确定度量的概念,得到了相应的重要性质。证明了在格值信息系统中,知识粗糙熵随着知识颗粒变大、分类变粗而单调增大,或者随着知识颗粒变小、分类变细而单调减小。进一步通过讨论它们之间的联系说明了粗集的粗糙熵可以更精确地度量粗集的粗糙程度。这些结论为格值信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础。     

不同知识粒度下粗糙集的不确定性研究

粗糙集的不确定性度量方法,目前主要包括粗糙集的粗糙度、粗糙熵、模糊度和模糊熵.在不同知识粒度下,从属性的角度,给出了分层递阶的知识空间链,发现在分层递阶的知识粒度下部分文献中定义的粗糙集的粗糙熵和模糊度随知识粒度的变化规律不一定符合人们的认识规律.从信息熵的角度提出了一种粗糙集不确定性的模糊度度量方法,证明了这种模糊度随知识粒度的减小而单调递减,弥补了现有粗糙熵和模糊度度量粗糙集不确定性的不足.最后,分析了在不同知识粒度下粗糙度和模糊度的变化关系.     

新的信息熵属性约简

在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式。根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息系统中修正条件信息熵和相对模糊熵的概念,并分别用两种方式证明了熵在属性约简过程中的单调性。然后利用向前添加属性算法进行属性约简,约简结果在RIDAS(roughset based intelligent data analysis system)平台上进行识别率测试,通过实验对比分析了两种新的信息熵与条件信息熵的约简结果,为基于信息熵的属性约简提供了参考。     

基于信息熵模糊聚类和粗糙集理论故障的模糊判据研究

复杂电子系统的缓变故障是故障预报的难点之一,针对这一问题提出了基于信息熵模糊聚类和粗糙集理论的故障决策判据方法;该方法主要分两个步骤:以信息熵作为聚类标准,采用谱系的方法确定聚类数目,然后通过FCM模糊聚类构造故障决策表;利用粗糙集理论对故障决策表进行简化和最小化,最终形成带评价的简约故障决策判据;该方法改进了一般模糊聚类算法的不足,克服了先验信息和知识不准确、不完整、不一致情况下故障决策表获取与更新的困难;实际算例表明,信息熵模糊聚类方法比一般模糊聚类方法的聚类质量更高,更客观真实。     

序信息系统的知识粗糙熵与粗集粗糙熵

在序信息系统中引入了知识粗糙熵和粗集粗糙熵的概念,得到了它们的有关性质,并证明了二者都随着知识确定程度的增强而单调下降的结论,从而给出了序信息系统的信息解释。进一步通过讨论它们之间的联系说明了粗集的粗糙熵可以更精确地度量粗集地粗糙程度。这些结论为序信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础。     

Knowledge granulation, knowledge entropy and knowledge uncertainty measure in ordered information systems

In this paper, concepts of knowledge granulation, knowledge entropy and knowledge uncertainty measure are given in ordered information systems, and some important properties of them are investigated. From these properties, it can be shown that these measures provides important approaches to measuring the discernibility ability of different knowledge in ordered information systems. And relationship between knowledge granulation, knowledge entropy and knowledge uncertainty measure are considered. As an application of knowledge granulation, we introduce definition of rough entropy of rough sets in ordered information systems. By an example, it is shown that the rough entropy of rough sets is more accurate than classical rough degree to measure the roughness of rough sets in ordered information systems.     

覆盖粗糙直觉Fuzzy集模型的一点注记

通过对一类覆盖粗糙直觉模糊集模型中粗糙度定义的分析,对其所存在疏漏进行了改进;再将粗糙熵的概念引入到该模型,研究直觉模糊集的不确定度量;通过例子说明该度量的有效性。