基于容差关系的多粒度粗糙集中近似集动态更新方法

针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性，为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题，提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先，讨论了基于容差关系的近似集变化的性质，并根据相关性质得出乐观、悲观多粒度粗糙集的近似集的变化趋势；然后，针对更新容差类效率低的问题，提出了动态更新容差类的定理；最后，在此基础上，设计出基于容差关系的近似集动态更新算法。采用UCI数据库中4个数据集进行仿真实验，当数据集变大时，所提更新算法的计算时间远小于静态更新算法的计算时间，即所提动态更新算法的时间效率高于静态算法，验证了所提算法的正确性和高效性。     

特性关系粗糙集中对象变化时近似集增量更新方法研究

特性关系信息系统是一般信息系统的推广模型,仅满足自反性,具有同时处理不完备信息系统中的丢失数据和不关心数据的功能。在实际应用中,信息系统随着对象的变化而不断地动态变化。研究了在特性关系粗糙集模型下单个对象增加和删除时近似集变化的规律,提出了相应的增量更新算法并给予了实验验证。     

覆盖广义粗糙集中近似集增量更新方法研究

研究覆盖广义粗糙集中近似集变化的增量更新问题,分析属性增删时覆盖广义粗糙集模型近似集的性质,根据边界域与近似集关系,得出属性集变化时近似集的变化趋势,并在此基础上,提出一种属性集变化时近似集的动态增量更新方法。通过实例验证该方法的有效性。     

面向不完备信息系统的双论域决策粗糙集——基于双相对量化信息的角度

双论域粗糙集模型是经典粗糙集模型的有效推广,近年来,不同的双论域粗糙集模型已被提出。针对信息缺失的情形,从双相对量化信息角度分别定义了两种双论域双相对定量决策粗糙集,研究了所给出的两种双相对定量决策粗糙集模型的相应数学性质,并探讨了随着相关参数的变化它们之间存在的相应关系。此外,利用SARS病人信息的具体实例解释了所给出的双相对定量决策粗糙集的定义以及所讨论的两种双相对定量决策粗糙集的关系。     

一种优势关系粗糙集近似集动态更新算法

近似集计算是运用粗糙集理论在数据挖掘相关研究领域中发现隐藏在数据中潜在知识的一个关键步骤。实际问题求解中,人们常常面对的信息系统是动态变化的。针对信息系统中对象集变化的情况,提出一种基于有序等价类进行信息粒合并的优势关系粗糙集近似集动态快速更新策略及相应算法。通过一个数值化算例验证了信息粒动态更新的可行性,实验结果反映出粒度动态更新方法能有效提高近似集的动态更新效率。     

基于矩阵的双论域模糊概率粗糙集增量更新算法

双论域模糊概率粗糙集是针对双论域信息系统的一种新的数据挖掘模型,现实应用中的双论域信息系统总是处于动态更新中,针对该问题提出一种基于矩阵的双论域模糊概率粗糙集增量式更新方法.首先,通过矩阵方法重新对双论域模糊概率粗糙集进行表示;然后,在矩阵表示模型的基础上,分别研究双论域信息系统两个论域中对象增加和减少时模型的增量式更...     

拟单层覆盖粗糙集中近似集的增量更新算法

拟单层覆盖粗糙集与集值信息系统之间存在一一对应的映射关系,当集值信息系统中的对象集动态添加或移除时,对应拟单层覆盖粗糙集中的信息单元也会随之改变,导致拟单层覆盖粗糙集中的近似集发生变化。针对拟单层覆盖粗糙集中近似集的动态更新问题,将拟单层覆盖粗糙集与增量学习相结合,提出近似集的增量更新算法。设计拟单层覆盖集中信息单元的更新算法,以分析信息单元的变化情况,分别构建近似集中可靠单元和争议单元的相关可靠单元集的更新算法。在此基础上,设计与可靠单元和争议单元更新算法相对应的增量更新算法,并且分析其时间复杂度。在UCI数据集上的实验结果表明,与静态算法相比,该算法在对象集发生添加和移除情况下的近似集更新效率分别提高21.5和29倍,能够有效提高近似集的计算效率。     

对象集变化时近似集动态维护的矩阵方法

目前粗糙集模型中概念的上、下近似集的计算方法大多是基于静态信息系统的.而实际的信息系统是随时间动态变化的,通常包括对象集、属性集和属性值3种类型的粒度变化,这些变化必然引起概念近似集的动态变化.如何快速、有效地更新概念的近似集是基于粗糙集的动态知识更新中的热点研究问题之一.而利用既有知识的增量式更新方法是一种有效的近似集动态更新方法.在信息系统动态变化的客观环境下,以矩阵作为表达和运算工具从一个全新的视角研究信息系统的论域随时间变化时,变精度粗糙集模型中概念的上、下近似集的增量式更新方法,并构造出近似集增量式更新的矩阵算法,随后分析了算法的时间复杂度。进一步,在MATLAB平台上开发出增量式更新和非增量式更新近似集的两种矩阵算法的程序,最后在UCI的6个数据集上测试了两种矩阵算法的性能并将实验结果进行比较,结果表明增量式更新的矩阵算法可行、简洁和高效.     

一种新的Rough集方法在不完备信息系统中的应用

本文提出了一种新的基于相容近似空间的Rough集理论在不完全信息系统中进行知识提取.     

基于不完备信息系统的灰度优势粗糙近似模型

为解决不完备信息的偏好决策问题,多种优势关系及其相应的粗糙集模型被提出并证实其实用性. 然而在实际情况中,只要存在缺失值那么无论使用何种方法对比出来的优势关系都存在一定的不确定性. 基于此,本文分析了影响灰度大小的因素,定义了优势关系中灰度和差异系数的概念并给出了计算方法,建立了两对象间进行对比的灰度度量. 提出了基于灰度的优势关系及其粗糙集近似模型. 与广义扩展优势关系和扩展优势关系相比,基于灰度优势关系的粗糙集模型近似分类精度和质量均有提高. 最后通过实例证明了灰度优势关系及其粗糙近似模型的实用性.     

特性关系粗糙集下属性值粗化细化时近似集增量更新方法研究

不完备信息系统是一般信息系统的推广,在现实中具有广泛的应用.信息系统动态变化时,对象的近似集会产生相应的变化.研究如何利用原有近似集信息来进行近似集的更新具有重要意义.信息系统动态变化主要可以从属性值粗化细化、属性集粗化细化、时象集粗化细化3个方面考虑.现仅讨论属性值粗化细化时近似集的增量更新方法,给出了不完备信息系统中属性值粗化细化的定义,讨论了在不完备信息系统下的特性关系粗糙集模型中属性值粗化细化时近似集的增量更新方法,并通过实例验证了方法的有效性.     

多准则分类问题中近似集的增量更新方法

在优势关系粗糙集方法(DRSA)的框架下,优势关系可用于处理带有序关系属性(准则)的数据,并且已经被广泛用于处理多准则决策问题。然而在实际应用中,当属性集和对象集发生变化时,信息系统会随之不断更新。在这种动态环境下,DRSA中用于属性约简、规则提取以及决策制定的近似集需要得到相应的更新。针对对象集发生变化时(增加或删除一个对象)的多准则分类问题,采用增量方法来更新近似集并提出两种相应的更新算法DRSA1和DRSA2。同时,对不同情况下的更新原则进行了讨论并给出了相关的理论结果与详细的证明。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验,与非增量的方法(传统的DRSA)进行对比,结果充分体现了所提增量方法的有效性与可扩展性。     

基于SPA的不完备信息系统单向迁移粗糙集模型

利用集对分析(SPA)方法，定义带有元素单向迁移不完备信息系统中集合的上、下近似，给出了不完备信息系统的单向迁移粗糙集模型及其数学结构，并通过实例说明了不完备信息系统的单向迁移粗糙集存在的意义。不完备信息系统的单向迁移粗糙集是对完备信息系统单向S-粗集和不完备信息系统粗糙集理论的完善和发展。     

不完备区间值信息系统中邻域粗集模型

目前对未知区间值的研究还处于起步阶段。以包含复杂的遗漏型未知区间值不完备信息系统为研究对象,提出了一种基于灰格运算和Hausdorff距离的新的邻域关系。在此基础上,依次提出了邻域关系、最大相容类和邻域系统3种灰色粗集模型。进一步讨论了3种灰色粗集模型之间的上、下近似空间,以提高近似空间的精确度,并用实例进行了分析及验证。     

基于粗集理论的视图分层更新方法

为缩短查询响应时间和提高决策支持能力,数据仓库中存储了大量的实化视图,视图更新成为影响系统整体性能的一个重要因素.本文分析了现有方法处理大规模视图更新的不足,提出一种基于粗集约简发现中间视图依赖层次的方法,利用有效代价确定更新次序以达到更新费用最低,随后分析算法的复杂性并通过实验证明其有效性.     

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。     

不完备模糊系统的优势关系粗糙集与知识约简

以不完备模糊决策系统为研究对象,根据拓展的优势关系,构建了粗糙模糊集模型,以获取不完备模糊决策系统中的"at least"和"atmost"决策规则.为了获取简化的"at least"和"at most"规则,在不完备模糊决策系统中,提出了两种相对约简(相对下近似约简与相对上近似约简)的概念,给出了求得这两种约简的判定定理及区分函数,并进行了实例分析.     

不完备模糊目标信息系统粗集模型与知识约简

在不完备信息系统和模糊目标信息系统的基础上,将不完备近似空间和模糊目标信息系统有机地结台起来,提出了不完备模糊目标信息系统的概念;同时还给出了不完备模糊目标信息系统的粗糙集模型,该模型是完备模糊目标信息系统和经典目标信息系统粗糙集模型的推广。还给出了系统知识约简的一些相关概念及其辨识矩阵的知识约简方法。     

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。