绝对信息量不完备信息系统的数据补齐算法

现实中的信息系统往往是不完备的。处理不完备信息系统的一种常用方法是根据一定的规则对缺失的属性值予以赋值,从而将其补齐成完备的信息系统。文中提出了一种基于绝对信息量的赋值规则,根据该规则提出了补齐不完备信息系统的算法。该算法基于信息系统的内在性质,减少了数据补齐时人为引入的不确定性,因而更加合理、有效。     

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.     

面向不完备信息系统的粗糙集方法研究

给出了关于传统粗糙集的基本概念以及不完备信息系统的定义,归纳了信息系统中的空值情形.基于粗糙集的不可识别关系,介绍了几种已有的扩展关系:相容关系、非对称相似关系、量化相容关系和限制相容关系.结合量化和限制相容关系特点,文中提出了限制量化相容关系,并证明在特定条件下,限制量化相容关系是限制相容关系的改进.限制量化相容关系通过量化计算对相容关系作了进一步限制,使之更加合理实用.     

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。     

基于粒度的不完备信息系统规则挖掘方法

不完备决策表的分析是智能信息处理领域的难点，基于粒度提出了一种对属性值缺失的不完备决策系统的规则挖掘方法。实例证明该方法可以有效地挖掘出不完备信息系统中确定的和可能的规则，并且获取的这些规则具有较好的可理解性。     

一种基于知识粒度的不完备信息系统的属性约简算法

在不完备信息系统中,通过引入知识粒度的概念,对属性的重要性进行了定义,并以属性重要性为启发式信息,提出一种基于知识粒度的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度是多项式的,最后通过例子说明,该算法能得到不完备信息系统的一个约简。     

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。     

不完备信息系统属性约简的矩阵算法

通过分析不完备信息系统中基于相容矩阵的属性约简算法,定义一个在单个条件属性下的新二进制相容矩阵,给出新矩阵间的吸收运算规则,利用该规则得到不完备信息系统条件属性集的二进制相容矩阵.通过判断新二进制相容矩阵间运算后得到的矩阵是否与条件属性集下的矩阵等价,找出不完备信息系统的属性约简.证明该属性约简与不完备信息系统中基于正...     

不完备信息系统中知识粒度的公理化定义与度量方法

给出不完备信息系统中知识粒度的公理化定义,在此基础上提出一系列知识粒度度量方法.其中有不带参数的具体度量,也有带参数的一般性度量,并比较3个知识粒度的大小.另外,还给出不同粒度的4种组合形式.本文所给出的知识粒度度量方法对于在不完备信息系统中建立粒度计算有着重要的理论意义和应用价值.     

一种不完备信息系统的直接约简方法

目前已有基于容差关系、相似关系、限制容差关系等的扩充rough集理论，但仅仅是提出了一些针对以上某种模型的属性约简算法，在此提出从离散化到规则匹配的一系列不完备信息系统的约简处理方法，该方法可以适用于各种rough集扩充模型，并且对完备信息系统和不完备信息系统是统一的．     

自反二元关系下不完备信息系统的粗糙熵及粒度度量

针对不完备信息系统中各种自反二元关系形成了对系统的覆盖而非划分的情况,提出利用对象的邻域来定义粗糙熵和粒度度量以衡量系统的不确定性,证明了以上不确定性度量同完备信息系统的不确定性度量是一致的.同时在覆盖可约简的情况下,定义了覆盖约简对系统的粗糙熵和粒度度量,研究结果表明在系统分类最细或最粗时,覆盖约简的不确定性和知识的不确定性是等价的.     

不完备信息系统中一种新的不确定性度量方法

不确定性度量是智能计算等领域中一个重要的研究问题。在不完备信息系统中,为了融合众多不确定性度量方法的优点,引入近似粗糙度度量方法,由于该度量方法存在一定的缺陷,接着在近似粗糙度中融合知识粒度度量,提出一种新的不确定性度量方法,同时在所提出度量方法的基础上加入了一个平滑因子,以提高该度量方法在不确定性度量时的适用性。实验结果表明所提出的方法具有更好的不确定性度量效果。     

在不完备信息系统中的一种粗集扩充模型

对已有的基于不完备信息系统的粗集拓展模型进行分析比较,进而提出一种改进的限制容差关系模型。主要思想是考虑到人的主观要求,在容差类的划分中加入一个插值,再利用这些类得到上下近似集,最后通过实例说明该模型是符合客观实际的。     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。     

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.     

基于近似度的不完备信息系统属性约简

在容差关系下,针对属性集P在分类中的不同个体贡献,引入粗糙集的近似度概念,结合属于/不属于集合Rp(x)的元素贡献的不确定性,定义一种新的知识熵,从而实现基于近似度的不完备信息系统属性约简算法。仿真结果表明,与IEARA算法相比,该算法具有较高的约简效率。