变精度上近似与程度下近似粗糙集模型的正域及其算法

针对变精度近似与程度近似的结合问题及正域的核心地位,组建了变精度上近似与程度下近似粗糙集模型,并定义了其中的正域概念。研究了模型正域与精度量化指标和程度量化指标关联的内涵及意义,得到了模型正域的精确刻画与性质。为了计算模型正域,提出了自然算法与原子算法,并进行了算法分析与算法比较,得到了自然算法与原子算法具有相同的时间复杂性,而原子算法却具有更优的空间复杂性的结论。最后用一个医疗实例对模型正域及其算法进行了分析与说明。变精度上近似与程度下近似粗糙集模型的正域,从膨胀的优势方向完全扩展了经典粗糙集模型的正域,对与精度参数和程度参数相关的必然性知识发现具有意义。     

变精度下近似算子与程度上近似算子的差运算的算法与分析

探讨和构建交精度近似算子与程度近似算子的新运算,提出了变精度下近似算子与程度上近似算子的差运算,给出了宏观算法和微观算法.进行算法分析与比较,并用一个医疗实例对宏观算法和微观算法进行了分析与说明.     

变精度下近似算子与程度上近似算子的逻辑与运算模型

基于精度与程度的逻辑与需求,提出了变精度下近似算子与程度上近似算子的逻辑与运算模型。在该模型中,得到了变精度下近似算子与程度上近似算子的逻辑与运算的精确描述与基本性质,提出了宏观算法与微观算法,进行了算法分析与比较,得到了微观算法更具空间优势的结论。最后用医疗实例对模型与算法进行了说明。变精度下近似算子与程度上近似算子的逻辑与运算模型,部分拓展了变精度粗糙集模型、程度粗糙集模型和经典粗糙集模型,并在这些模型中得到了近似算子的相应性质。     

双论域上量化粗糙集模型及应用

双量化方法能够比较全面地刻画近似空间中决策对象的不确定性本质。在双论域框架下讨论了双量化粗糙集的基本模型。通过现实中理疗诊断决策问题给出了双论域量化粗糙集研究的背景和意义,进而通过结合经典变精度粗糙集和程度粗糙集给出了双论域量化粗糙集的基本定义。系统地讨论了其上下近似的基本性质以及与已有粗糙集模型的关系,并给出了其上下近似的矩阵计算方法。基于所建立的理论模型与方法,给出了双论域量化粗糙集在疾病诊断决策中的应用,通过应用算例说明了理论模型的应用过程。     

基于逻辑或的双量化粗糙集模型的计算分析与属性约简

双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能,而精度与程度的逻辑或粗糙集模型则是一类基本的双量化扩张模型.针对该模型进行深入的计算分析,进而探讨其在近似空间中的属性约简.利用区域结构,分析计算公式,在此基础上构建宏观算法和结构算法,算法的分析和比较结果说明结构算法具有较好的计算复杂性.基于近似空间讨论关于4区保持的基本性质,提出区域保持的属性约简,得到经典定性约简的一类扩张量化约简.该研究为双量化粗糙集模型的优化计算与约简应用提供泛化思路.     

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。     

基于“逻辑与”算子的双量化多粒度粗糙集模型

在多粒度近似空间中,将刻画相对量化信息的变精度粗糙集和描述绝对量化信息的程度粗糙集通过“逻辑与”算子结合起来,建立了基于“逻辑与”算子的双量化多粒度粗糙集模型,并分别从乐观和悲观双量化多粒度粗糙集的角度对模型的一些数学性质进行了讨论。该模型对多粒度近似空间中的相对量化信息和绝对量化信息同时进行了描述,在处理带噪声的数据方面有一定的应用价值,丰富了基于粗糙集理论的知识发现的理论基础。     

基于双论域笛卡尔积的粗糙熵与知识粒度

基于笛卡尔积,确立双直积论域覆盖空间,并研究其中的粗糙熵与知识粒度.首先,将双论域近似空间诱导出两个单论域覆盖空间,构建双直积论域覆盖空间.将双论域粗糙熵与知识粒度定位于一个单论域覆盖空间.通过结构模拟与粒替换,确定对称单论域覆盖空间与双直积论域覆盖空间的粗糙熵与知识粒度.对于三套双度量,得到相关的双量和、上下确界、粒化单调性及三支线性组合性.最后,通过数据模拟与仿真实验验证度量构建与理论性质的有效性.     

基于粗集边界域的快速约简算法

属性约简是粗糙集研究的核心内容之一。已有的大多数属性约简算法都是采用基于正域的贪心算法求决策表的代数约简。事实上,对于不一致决策表,代数约简改变了决策类族原有的Pawlak拓扑结构,造成决策类的不确定性扩大。为此,提出了一种新的基于粗集边界域的约简模型,它能够保持决策类族原有的Pawlak拓扑结构。依据新模型,提出了一种高效率的基于粗集边界域的属性约简算法。理论分析和实验表明,所提算法是有效可行的。     

变精度与程度粗糙集的推广

在程度粗糙集和变精度粗糙集的基础上,通过引入误差参数,在允许一定程度的错误分类存在的条件下,综合了两种粗糙集的特点,提出了一种新的变精度粗糙集模型,使两种模型在形式上统一于新的变精度粗糙集模型.新变精度粗糙集模型是原有两种模型的推广,给出并讨论了新的变精度粗糙集模型上、下近似的性质.最后,实例结果表明,新的变精度粗糙集模型对处理模糊知识和不确定性知识是有效的、可行的.     

在不完备信息系统中上、下近似的模糊化

在不完备信息系统中,对象存在不确定性。基于对象的不确定性,讨论一种不完备信息系统中上、下近似的模糊化,即,上、下近似是论域上的一对模糊集合。一方面,在不完备信息系统中,集合的上、下近似由相似关系确定;另一方面,由于*的存在,使得对象具有不确定性。因此,首先定义了对象的不确定性程度和对象之间的相似度;然后利用对象之间的相似度,通过逻辑关系和相应的函数运算,分别给出了对象隶属于上、下近似集合的隶属度,形式地,该过程可理解为上、下近似集合的模糊化。实例分析说明在不完备信息系统中,考察对象对于上、下近似的隶属度能更直观、合理地反应对象隶属于某一集合的上、下近似的情况。     

广义变精度粗糙集模型中近似算子研究

定义了多数包含关系;借助引入的误差参数β（0≤β〈0．5）,提出了基于后继邻域的广义变精度粗糙集模型的β上近似aprβX、β下近似aprβX、β边界bnrβX和β负域negrβX的定义;详细讨论了β上、下近似算子aprβX与aprβX的性质;从对偶性角度出发推广了β上近似、β下近似算子aprβX与aprβX,得到了两对对偶的上、下近似算子aprβX与aprβX和aprβX与aprβX;最后全面讨论了推广后的两对上、下近似算子APRβX与aprβX和aprβX与aprβX的性质,详细分析了它们同广义变精度粗糙集模型中上、下近似算子aprβX与aprβX和一般关系下的变精度粗糙集模型中上、下近似算子RβX与RβX的关系。     

在VPRS模型中保持边界的属性约简方法研究

讨论了变精度粗糙集模型中现有的属性约简方法,找出了β约简的不足;介绍了Inuiguchi提出的保持决策类下近似,上近似,边界和无法预言区的属性约简定义;说明了保持下近似的属性约简就是β下分布约简,保持上近似属性约简就是口上分布约简;提出了变粗度粗糙集模型中基于边界的属性约简方法,并从理论上证明了它的正确性;最后,给出了该种方法的实现算法。经实例证明,该方法操作简单,具有很高的应用价值。     

基于包含度的变精度模糊粗糙集

利用模糊集的一个强包含度,在弱模糊划分的基础上建立了基于该包含度的变精度模糊粗糙集模型,对其重要性质进行了深入研究,并给出了对应形式粗糙度的计算方法,进一步利用海明距离和欧几里得距离定义了该模型下模糊粗糙集的两个粗糙性度量。给出的变精度模糊粗糙集模型能够使模糊粗糙集的运算按照模糊集的运算实现,为变精度模糊粗糙集理论的研究和应用莫定了一定的理论基础。     

粗集中上下近似运算的逻辑性质

1 引论近年来,粗集理论的实际应用与理论探讨已成为计算机科学中的一个热点问题。1995年Pawlak曾在文[6]中指出,粗集的逻辑性质研究将是今后粗集理论的一个重要同题。本文正是通过深入研究拓扑布尔代数与粗集的关系,给出了关于有限拓扑布尔代数的表示定理,从逻辑上全面刻画了粗集中上下近似运算这一核心概念。     

粒度计算及其在数据挖掘中的应用

粒度计算涵盖了所有在处理问题过程中使用粒度的理论、方法、技术和工具。本文首先简要地介绍了粒度计算的基本思想、基本问题以及它的三个主要模型(模糊集、粗糙集和商空间),然后综述了粒度计算在数据挖掘中的应用。     

可变精度Rough集模型

首先痢要描述了Pawlak的Rough集模型,然后,提出可变精度Rough集模型,在定义Rugh隶属函数概念的基础上,详细论述了可变精度的Rugh集模型和基于决策理论的Rugh集模型。     

基于广义变精度粗糙模糊集模型的知识发现

介绍了广义Ziarko's变精度粗糙集模型和广义粗糙模糊集模型,找出了它们的不足.基于支集相对错误分类率及误差参数β(0≤β＜0.5),提出了广义变精度粗糙模糊集模型,讨论了模型中β上、下近似算子的性质;分析了该模型与广义Pawlak's粗糙集模型、广义Ziarko's变精度粗糙集模型和广义粗糙模糊集模型的关系;最后给出了该模型中近似约简的定义和方法,并通过实例分析说明了约简算法的有效性.