粗集中的粒计算模型

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,不相容决策表是粗集理论研究的一个重点,而粗集中的等价关系可以用来刻化等价粒.结合粒计算的处理方法给出了决策表信息系统的粒表示、粒运算规则和粒分解算法,同时结合粗集中的属性核计算方法,提出了决策表信息系统在粒表示下属性核的获取方法.     

基于新的二进制可分辨矩阵求核算法

信息系统核属性求解是粗集理论中的重要问题之一.为了避免因决策表中存在不相容性,导致所求核的错误,提出一种新的求核方法.首先将不相容决策表信息系统转换为相容决策表信息系统,然后给出新的二进制可分辨矩阵的定义和求核性质,同时证明了由该性质所求得的核与基于正区域的核是一致的,且该方法不仅适用不相容决策表,也适用相容决策表.最后通过实例表明了该方法的正确性.     

基于修正的差别矩阵的高效求核方法

在决策表信息系统的属性约简中,利用差别矩阵求核是一种重要的方法.对于不相容决策表而言,差别矩阵求核有时会产生错误,目前,已提出了一些改进方法克服这个错误,但这些方法都具有较高的计算复杂度.对此,研究了差别矩阵中核属性的性质,指出并证明了差别矩阵求核的理论依据,在此基础上,给出了一种差别矩阵的修正方法及求核方法.该方法不仅适用于任何决策表信息系统(相容决策表和不相客决策表),而且有效降低了计算代价.     

一个基于修正的二进制差别矩阵的快速求核方法

本文研究了二进制差别矩阵中核属性的性质,指出并证明了二进制差别矩阵求核的理论依据,在此基础上给出了一种二进制差别矩阵的修正方法及求核方法。该方法不仅适用于任何决策表信息系统（相容决策表和不相容决策表）,而且有效地降低了计算代价。     

一种分布式的决策表核属性计算方法

针对决策表核属性的计算问题,首先对前人的一些结论观点进行了讨论,在认识这些理论观点缺陷的基础上,给出了分明矩阵的一个新的表示定义,并由此提出了一种新的核属性计算方法。然后依据论域中各对象在某个条件属性上的不同取值把决策表信息系统划分为多个子决策表信息系统,给出了几条相关性质以及子决策表与原决策表核属性的关系定理。最后提出了一种决策表核属性的分布式计算方法,实例分析表明该算法是有效的。     

一种改进的二进制可辨识矩阵及属性核计算方法

属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容，其核心任务是得到属性集的核。本文对目前求核方法存在的问题进行了分析，提出了一种改进的二进制可辨识矩阵及属性核计算方法，并证明了方法的正确性。该方法适用于任何决策表（相容的或不相容的）。     

一种改进的属性核计算方法

属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,其核心任务是得到属性集的核。论文对目前求核方法存在的问题进行了分析,提出了一种改进的属性核计算方法,并证明了方法的正确性。该方法适用于任何决策表(相容的或不相容的)。     

不相容决策表的核属性计算

文章针对不相容决策表核属性的计算问题,提出了两种基于粗糙集代数观的核属性计算新方法,并分别与传统代数定义下以及信息熵定义下核属性计算方法进行比较,分析了各方法之间的异同、相互间的关系及各方法的不同适应范围。     

不相容决策表求核方法

通过分析不相容决策表,提出相容核与不相容核的概念.分析了3个不相容决策表中的相容核与不相容核,比较了几种现有的不相容决策表的求核方法,这些方法有的不能完全求出相容核与不相容核,有的不能把得到的相容核与不相容核区分开.针对这一问题,对HU差别矩阵进行改进,得到两个新的差别矩阵,这两个矩阵能分别计算出相容核与不相容核.     

Rough集理论代数观与信息观的差异量化分析

决策表是Rough集理论的处理对象，其核属性的计算往往是信息约简过程的出发点和关键．代数观和信息观是Rough集理论研究中的两种主要理论观点和方法．本文将针对决策表核属性的计算问题，探讨Rough集理论代数观和信息观这两种形式的关系，通过仿真实验，得到它们在决策表核属性问题上的统计量化差异，并发现在包括大量不相容信息的决策表系统中这两种观点之间的差异将达到极端情况．     

信息量的不完备信息系统属性约简方法

针对不完备信息系统,提出一种基于信息量属性约简的新方法.该方法对传统的容差关系计算方法进行了改进,并在此基础之上给出了一种新的求核属性的方法.通过判断可以直接得到核属性,这样在计算的过程中大大的降低了属性约简算法的时间复杂度.最后设计了一个新的基于不完备信息系统信息量属性约简算法,通过实例验证了该算法的正确性、高效性.     

基于集值决策属性的集值信息系统

定义了决策属性也是集合子集的集值决策信息系统,给出了基于集值决策属性的协调集值决策信息系统的定义,得到了协调集值决策信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵,并讨论了在属性约简中起不同作用的属性分类及其特征。定义了不协调集值决策信息系统的分配协调集,给出了基于集值决策属性的不协调集值决策信息系统属性约简的方法。     

一种基于粗糙集理论的规则提取方法

规则提取是实现智能信息系统的重要环节,也是一个难点。针对信息系统中的规则提取问题,提出了一种基于粗糙集的研究方法,并对规则提取涉及到的属性约简、属性值约简等问题进行了研究。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辫识向量,以利用可辨识向量的加法法则运算求得核属性以及属性重要性,然后以核属性为基础、属性重要性为启发信息,求得信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值来完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效、可行的。     

变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.     

基于Rough集和数据库技术的属性约简算法

对核属性的作用,以及求取属性核心的代价等进行了分析,并运用Rough集的理论给出了判定一个属性子集中是否包含属性核心的充要条件.根据这些研究结论对基于粗糙集的属性约简算法进行改进,并利用数据库查询语言实现了算法.实验表明对于大数据集,该算法的效率大大高于一些基于主存的算法,且易于实现.     

结合互信息的多目标属性约简*

为了获得决策系统中更好的相对属性约简,提出一种基于互信息的多目标属性约简算法。该算法首先根据互信息寻找核属性集;然后以最小属性子集和最大互信息为目标,定义新的适应度函数,在粒子运动方程、克隆及自适应变异的共同作用下进化;并通过非支配排序及精英保留策略寻找满足目标的Pareto最优解。通过UCI标准数据集上的对比测试结果表明,算法能够有效地对决策系统进行约简。     

决策表核属性的计算方法

针对决策表核属性的计算问题，对前人的一些理论观点进行讨论，在认识这些理论观点缺陷的基础上，探讨Rough集理论代数观和信息观这两种形式的关系，发现它们在核属性和约简上的差异，提出决策表核属性的计算方法．     

基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法

决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。