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。     

基于集对分析的变精度粗糙集模型

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,在人工智能及数据挖掘等众多领域已经得到了广泛的应用。对于不完备信息系统目前也有多种扩充方法,如基于容差关系的扩充、基于相似关系的扩充等等。该文是在集对粗糙集模型的基础上,引入相对分类错误率的概念,提出了一种基于集对分析的变精度粗糙集模型。然后用集对分析的方法得到了变精度的上、下近似的性质,将经典粗糙集理论和集对粗糙集理论进行了推广。最后,通过一个不完备信息系统的具体例子,说明了这种基于集对分析的变精度粗糙集模型对不完备信息系统中处理模糊和不确定性知识的可行性和有效性。     

多重代价多粒度决策粗糙集模型研究

决策粗糙集和多粒度粗糙集是两种重要的数据处理机制。在对多重代价决策粗糙集模型和多粒度粗糙集模型的研究基础上,通过综合考虑多重代价矩阵和多粒度思想,将权重均值代价策略引入决策粗糙集模型中,提出了一种基于权重多重代价的多粒度决策粗糙集模型。在不完备信息系统中,分析了悲观代价决策粗糙集、乐观代价决策粗糙集和权重多重代价多粒度决策粗糙集模型,并给出了以上各种模型的决策代价总代价计算公式。以权重多重代价悲观多粒度决策粗糙集模型为例,讨论了该模型下随着粒度的变化其正域的变化情况,并给出了一种基于代价最小化的粒度约简方法。该模型更好地结合了决策粗糙集模型和多粒度粗糙集模型,可从多角度分析解决决策粗糙集模型中的相关问题。     

量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型

多粒度粗糙集是一种重要的多粒度数据挖掘模型。为了对不完备信息系统中等价类重叠部分的定量信息进行挖掘,提出一种多阈值的量化容差关系程度多粒度粗糙集模型。首先将描述等价类重叠信息的程度多粒度粗糙集模型与处理不完备信息系统的量化容差关系进行结合,提出量化容差关系的程度多粒度粗糙集模型,然后在该模型的基础上,为每个粒度设定与数据相适应的阈值,提高了量化容差关系程度多粒度粗糙集模型的灵活性,增加多粒度数据挖掘的性能。UCI数据集的实验结果表明,本文所提出的粗糙集模型具有较好的分类效果和理论的可行性。     

基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型

传统变精度多粒度粗糙集模型是基于单一变精度阈值的,而多粒度粗糙集模型是从多角度和多层次处理数据,数据往往是多源的或者是分布式的,其噪音数据的含量也各不相同。因此,不同知识粒度层次所应具有的变精度阈值也不相同,这使得现有的模型难以适应多粒度环境。为克服上述缺点,提出了基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型,该模型使得不同知识粒度层次的变精度阈值可独立调整,更符合多粒度粗糙集模型的数据特征。该模型更好地结合了多粒度粗糙集模型和变精度粗糙集模型,可从多角度分析解决问题又兼具更灵活的容错能力。     

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。     

基于局部可调节多粒度粗糙集的属性约简

经典的多粒度粗糙集模型采用多个等价关系(多粒度结构)来逼近目标集。根据乐观和悲观策略,常见的多粒度粗糙集分为两种类型:乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集。然而,这两个模型缺乏实用性,一个过于严格,另一个过于宽松。此外,多粒度粗糙集模型由于在逼近一个概念时需要遍历所有的对象,因此非常耗时。为了弥补这一缺点,进而扩大多粒度粗糙集模型的使用范围,首先在不完备信息系统中引入了可调节多粒度粗糙集模型,随后定义了局部可调节多粒度粗糙集模型。其次,证明了局部可调节多粒度粗糙集和可调节多粒度粗糙集具有相同的上下近似。通过定义下近似协调集、下近似约简、下近似质量、下近似质量约简、内外重要度等概念,提出了一种基于局部可调节多粒度粗糙集的属性约简方法。在此基础上,构造了基于粒度重要性的属性约简的启发式算法。最后,通过实例说明了该方法的有效性。实验结果表明,局部可调节多粒度粗糙集模型能够准确处理不完备信息系统的数据,降低了算法的复杂度。     

变精度集对势粗糙集模型

为使粗糙集理论能有效处理含噪音的不完备信息系统,将集对势扩充粗糙集模型和Ziarko教授提出的多数包含关系相结合,提出了变精度集对势粗糙集模型.然后,给出了正域相似度的定义,提出了基于正域相似度的启发式属性约简算法,并分析了算法的时间复杂度.仿真实验表明了该方法处理含噪音的不完备信息系统的有效性.     

基于不完备信息系统粗集逼近中的粒度原理

粗糙集是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。经典粗糙集理论是建立在完备信息系统基础上的,然而在实际中,不完备信息系统的广泛存在极大地限制了粗糙集理论的应用。文章利用粗集中的精度,结合信息粒度原理,对不完全信息系统利用序列套导出其粒度分层结构和基于相容关系的粗集逼近。     

集对优势关系下多粒度决策粗糙集的可变三支决策模型

多粒度决策粗糙集是从多角度来处理不确定数据和风险决策问题的重要模型.针对不完备信息系统下的决策分析问题,在多粒度决策粗糙集中引入集对优势关系,对优势度进行了改进,使结果更加合理.然后对多粒度近似空间进行了拓展,提出了集对优势关系下的乐观、悲观、均值、乐观-悲观和悲观-乐观5种多粒度决策粗糙集模型,并讨论了其相关性质以及...     

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。     

基于三角范数的变精度悲观多粒度粗糙集模型

多粒度粗糙集模型是目前粗糙集模型研究的热点方向之一。在更一般的情形下,提出了基于三角范数的变精度悲观多粒度粗糙集模型。根据S-范数和T-范数的定义,建立了一种新的基于三角范数的变精度悲观多粒度上下近似模型,并对其性质进行研究;对以上模型进行修正,并对修正模型的性质进行研究;结合实例,验证了模型的合理性。     

多粒度粗糙集和覆盖粗糙集间的近似与约简关系*

多粒度粗糙集和覆盖粗糙集是2种重要的数据处理机制.文中从近似集和属性约简2个角度探讨完备信息系统与不完备信息系统中多粒度粗糙集和覆盖粗糙集的关系.通过构造信息系统的粒空间,证明乐观多粒度粗糙集近似等价于松覆盖粗糙集近似,悲观多粒度粗糙集近似等价于紧覆盖粗糙集近似,即乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集可分别表示为松覆盖粗糙集和紧覆盖粗糙集.进一步指出信息系统的2类多粒度粗糙集的协调集可转化为2类覆盖粗糙集的协调集,并刻画多粒度粗糙集约简与覆盖粗糙集约简间的密切联系.     

不完备信息系统中一种拓展粗糙集模型*

以同时具有遗漏型和缺席型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,提出了一种使用参数进行控制的二元关系以及相应的粗糙集模型,将这种拓展粗糙集模型与不完备信息系统中现有的几种拓展粗糙集模型进行了对比研究。对一不完备信息系统进行了实例分析,以说明新提出的二元关系的有效性。     

变精度下不完备邻域决策系统的属性约简算法

邻域粗糙集模型在处理完备的数值型数据中得到广泛应用,但针对不完备的数值型和符号型混合数据进行属性约简的讨论相对较少。为此,首先结合邻域粗糙集给出了可变精度模型下不完备邻域决策系统的上、下近似算子及属性约简;然后通过邻域粒化的方法构建了广义邻域下可变精度的粗糙集模型,并提出了一种属性重要度的评价方法;在此基础上,设计出了面向不完备邻域决策系统的属性约简算法,该算法可直接处理不完备的数值型和符号型混合数据;最后,通过实例分析验证了本文提出的算法能够求解出变精度下不完备邻域决策系统的属性约简结果。     

可变粒度粗糙集

分析乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的不足之后,提出一种可变粒度粗糙集模型,定义了可变粒度粗 糙集的下、上近似集,研究了可变粒度粗糙集与这两种多粒度粗糙集的性质,证明了可变粒度粗糙集是多粒度粗糙集 的泛化,最后给出几种可变粒度粗糙集的度量因子,研究了变粒度粗糙集与多粒度粗糙集度量之间的关系。     

不完备模糊决策信息系统的粗集模型与精度约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统概念及其粗集模型的基础上,本文提出了不完备模糊决策信息系统的概念,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型,它既不同于不完备近似空间上的信息系统又不同于完备空间上的模糊决策信息系统。该模型是完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广。文中还给出了系统的精度约简概念及其约简算法。     

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。     

可变粒度粗糙集

分析乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的不足之后,提出一种可变粒度粗糙集模型,定义了可变粒度粗糙集的下、上近似集,研究了可变粒度粗糙集与这两种多粒度粗糙集的性质,证明了可变粒度粗糙集是多粒度粗糙集的泛化,最后给出几种可变粒度粗糙集的度量因子,研究了变粒度粗糙集与多粒度粗糙集度量之间的关系.     

基于优势关系的粗糙集扩展研究

为了从多视角研究不完备信息系统中的粗糙集方法,论文分析了完备信息系统中的优势关系粗糙集和不完备信息系统中的扩展优势关系粗糙集,并以此为基础在不完备信息系统中提出了另一种扩展优势关系粗糙集。通过对新提出的粗糙集的性质进行分析,证明了其可以获得比扩展优势关系粗糙集更大的下近似和更小的上近似。