基于数据相容填补的极大相容块构造算法

极大相容块技术在不完备信息处理方面具有一定优势,但极大相容块获取本身是个耗时的过程。通过分析不完备信息系统中极大相容块的性质特点,给出极大相容块中不完备数据的相容填补方法;在不完备信息系统中使用相容填补方法,得到一种新的极大相容块构造算法;基于构造算法的特点,引入决策树存储结构对算法进行优化。使用标准的数据集验证了构造算法的有效性。实验结果表明,构造算法在较大规模的数据集上有较好的性能。     

变精度极大相容块粗糙集模型及其属性约简

主要研究不完备信息系统的属性约简问题。首先基于极大相容块构造乐观和悲观两种广义变精度粗糙集模型,分析两种模型之间的关系并研究其主要性质。在此基础上,定义乐观(悲观)β-下分布约简和β-上分布约简并且给出相应的判定定理,进而得到一种保持决策类上(下)近似分布不变的属性约简方法--布尔计算方法。这种构造极大相容块间的辨识矩阵的方法缩小了矩阵的规模,进而简化了计算属性约简的过程,从而能够有效地节省计算时间和存储空间。然后对含有"丢失""不关心"值和只有"不关心"值的两种不完备信息系统进行实例分析,最后从UCI数据集中选取5组不完备信息数据集来验证方法的有效性。     

形式概念分析在不完备信息系统中的知识获取

在实际应用中,信息系统通常不满足完备性,直接采用经典粗糙集无法进行有效求解。针对该问题,在粗糙集中引入形式概念分析,通过探讨二者之间的关系,在不完备信息系统中提出了两大理论融合下的知识获取模型。在该模型中,首先将不完备信息系统转换为单值形式背景,提出了相容概念和相容概念格,然后基于相容概念对不完备信息系统中的一些常见问题(如上下近似算子、核、约简等)的求解进行了研究,最后探讨了相容概念在不完备决策表中的应用。该模型不仅对两种理论之间的融合研究进行了有益探索,而且为不完备信息系统中的一些基本问题求解提供了一种新的思路。     

不完备信息系统知识获取方法在桥梁养护决策中的应用

基于相容关系和区分矩阵的知识获取算法来分析信息不完备情况下的桥梁养护决策问题,根据对不完备决策表和完备决策表知识获取结果的对照分析来验证不完备信息系统中知识获取方法的有效性。结果表明,本文所采用的不完备信息系统知识获取方法能有效地消除信息不完备所带来的知识丢失和信息过度膨胀的情况。     

区间值信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.传统的知识约简主要针对单值信息系统,但在许多实际问题中,信息系统中的数据往往以区间值的形式存在,因此,区间值信息系统的知识约简研究具有重要意义.现有工作中,论域的分类结果存在冗余度大、误分率高等问题.针对上述问题,在区间值信息系统中引入了α-极大相容类的概念,并提出了新的粗糙上下近似算子,α-极大相容类的采用有效地提高了分类和粗糙近似精度.最后,给出了区间值信息系统知识约简的定义和相应区分函数的计算方法,为区间值信息系统的知识获取提供了一条新的途径.     

不完备信息系统中基于相容粒度计算的知识获取方法

研究在不完备信息系统(incomplete information system,IIS)中的知识获取已经成为近期粒度计算研究的热点方向之一.为探索一种高效的知识获取方法,基于相容粒度计算的基本原理,针对不完备信息系统的特点,提出了一种完整的知识获取算法.该算法包括不完备信息系统的属性约简算法和系统中对象的约简算法.其主要特点是在由完全覆盖构成的粒度世界中去研究知识的表示和获取问题,其基本粒就是最大相容类.对算法的性能进行了理论和实验分析,证明了算法的有效性和可行性.     

不完备决策表中的粒度思想

粒度计算是粗糙集理论研究的一种强有力的工具。为了更好地研究不完备决策表中的知识获取方法,在基于粒度计算理论和极大相容块技术上,将不完备决策表分为确定的和不确定的两类,讨论了不完备决策表内在的粒度思想,并给出了两类不完备决策表在不同粒度下的相互转化关系。大量实验表明该方法是可行有效的。     

集值信息系统在变精度相容关系下的决策规则

集值信息系统中对象的属性集值一般不唯一,基于对象属性集值的相似程度在集值信息系统上定义了一种变精度容许关系,并借用极大一致块方法给出了集值信息系统上极大变精度相容类的定义与一些性质,讨论了在这种极大变精度相容类下集值信息系统的决策规则的获取、属性的相对约简及决策规则的优化。     

基于VPRS的信息系统近似决策规则优化

基于变精度粗糙集模型,在决策信息系统中定义近似协调等价类的一种近似约简;构造相应的区分函数,利用布尔推理理论求取近似协调等价类的近似约简,并由此获取近似决策规则的简化决策规则。利用这个方法得到的简化决策规则,与原系统中的近似决策规则是相容的。     

优势关系下模糊目标信息系统的决策规则优化

利用基于优势关系的模糊粗糙集模型,讨论了模糊决策信息系统中优化序决策规则的获取问题。利用优势关系定义了模糊目标信息系统中对象的三种属性约简。给出了它们的判定定理,构造相应的区分函数,利用布尔推理技术计算对象的属性约简,得到三类新的优化序决策规则。     

Tolerance-based multigranulation rough sets in incomplete systems

Presently, the notion of multigranulation has been brought to our attention. In this paper, the multigranulation technique is introduced into incomplete information systems. Both tolerance relations and maximal consistent blocks are used to construct multigranulation rough sets. Not only are the basic properties about these models studied, but also the relationships between different multigranulation rough sets are explored. It is shown that by using maximal consistent blocks, the greater lower approximation and the same upper approximation as from tolerance relations can be obtained. Such a result is consistent with that of a single-granulation framework.     

Attribute reduction based on evidence theory in incomplete decision systems

Attribute reduction is a basic issue in knowledge representation and data mining. This paper deals with attribute reduction in incomplete information systems and incomplete decision systems based on Dempster-Shafer theory of evidence. The concepts of plausibility reduct and belief reduct in incomplete information systems as well as relative plausibility reduct and relative belief reduct in incomplete decision systems are introduced. It is shown that in an incomplete information system an attribute set is a belief reduct if and only if it is a classical reduct and a plausibility consistent set must be a classical consistent set. In a consistent incomplete decision system, the concepts of relative reduct, relative plausibility reduct, and relative belief reduct are all equivalent. In an inconsistent incomplete decision system, an attribute set is a relative plausibility reduct if and only if it is a relative reduct, a plausibility consistent set must be a belief consistent set, and a belief consistent set is not a plausibility consistent set in general.     

动态量化非对称相似关系的不完备知识约简算法

量化非对称相似关系是处理不完备信息系统的重要工具之一.本文针对非对称关系中明显相似的对象分类不合理的问题,定义了动态量化非对称相似关系,提出带有自动阈值调节的动态量化非对称相似关系模型,根据实际数据自动确定其阈值,使之更加灵活和合理.并采用快速排序提高知识约筒过程中相容类的计算效率.通过实例验证了该算法处理不完备知识约简的有效性.最后,应用该模型解决了地下空间信息化施工的不完备知识约简问题.     

Maximal consistent extensions of information systems relative to their theories

Knowledge encoded in information systems can be represented by different sets of rules generated by these systems. One can consider sets of deterministic, nondeterministic or probabilistic rules. Such sets of rules can be treated as theories of information systems. Any such a theory generated from a given information system corresponds to a subjective view on knowledge encoded in this information system. Such theories can be used for solving different problems. For example, the maximal consistent extensions of information systems were studied for synthesis of concurrent processes specified by information systems. In this approach, the maximal consistent extension of a given information system consists of all objects perceived by means of attributes which are consistent with the theory including all the so called true and realizable deterministic rules extracted from the original information system. In this paper, we report results on the maximal consistent extensions of information systems relative to some other theories of information systems, e.g., theories consisting of rules such as true and realizable inhibitory rules, true inhibitory rules, and true deterministic rules. We also discuss algorithmic problems related to the maximal consistent extensions. In particular, from the obtained results it follows that solutions based on these new sets of rules, e.g., on inhibitory rules can be of higher quality than in the case of deterministic rules.     

基于不完备信息系统的决策树生成算法

决策树是一种有效地进行实例分类的数据挖掘方法。在处理不完备信息系统中的缺省值数据时,现有决策树算法大多使用猜测技术。在不改变缺失值的情况下,利用极大相容块的概念定义了不完备决策表中条件属性对决策属性的决策支持度,将其作为属性选择的启发式信息。同时,提出了一种不完备信息系统中的决策树生成算法IDTBDS,该算法不仅可以快速得到规则集,而且具有较高的准确率。     

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。