优势关系下直觉模糊目标信息系统的上近似约简

传统的粗糙集理论对决策属性值为直觉模糊数的直觉模糊目标信息系统不能直接属性约简.文中在直觉模糊目标信息系统中引入优势关系,基于优势关系定义条件属性集的上近似决策协调集,给出上近似约简的判定定理,建立该信息系统条件属性集的上近似约简模型,并给出上近似约简的算法步骤.在决策属性值为直觉模糊数的一些目标信息系统中,利用条件属性集的上近似约简,可得到更为简洁的决策规则.最后给出一个实例验证算法的有效性.     

区间值模糊决策序信息系统的分布约简

因信息系统的复杂性和不确定性,对象的属性值难以用精确的数值来表达,而是采用区间形式表示。针对这一问题,对区间值进一步模糊化,并引进优势关系,建立了不协调区间值模糊序决策信息系统。通过分布约简和最大分布约简来简化知识的表达,找出二者之间的关系,得到了分布约简和最大分布约简的判定定理以及可辨识属性集和可辨识矩阵;提供了不协调的区间值模糊序信息系统的分布约简和最大分布约简的具体方法;结合投资风险这一具体案例的求解分析,进一步阐述了对分布约简研究的意义,丰富了区间值模糊序决策信息系统中的粗糙集方法。     

互信息的序决策信息系统属性约简研究

优势关系粗糙集理论是粗糙集理论有意义的推广,决策信息系统知识约简是粗糙集理论的核心内容之一.通过在协调序决策信息系统中引入条件熵、互信息概念,给出了基于条件熵、互信息的协调序决策信息系统属性约简算法,并通过学生评价决策信息系统验证了该算法的有效性,使协调序决策信息系统的属性约简得到了扩展.在不协调序决策信息系统中引入限定条件熵、限定互信息概念,并给出基于限定互信息的不协调序决策信息系统属性约简算法,为不协调序决策信息系统的属性约简的应用提供了可行的解决方法.     

序决策信息系统中区间决策规则的获取

在序决策信息系统中, 定义区间为支配一个特定的对象同时又被另一个特定的对象所支配的所有对象的集合. 以区间为基本知识颗粒, 建立新的优势关系粗糙集模型, 并由此获取决策值为特定区间范围的区间决策规则. 提出区间的约简的概念, 构造区分函数计算区间的约简, 并由此计算优化区间决策规则. 该方法比初始的优势关系粗糙集方法适应性更强, 且所得区间决策规则可直接应用于序信息系统的分类问题.

     

基于优势关系下模糊目标信息系统的属性约简

在现实生活中,许多信息系统不仅是模糊的还是基于优势关系的。在基于优势关系下模糊目标信息系统中引入了广义决策的概念,提出了分别保持下广义决策、上广义决策、广义决策不变的三种不同约简,进一步给出了各属性约简的判定定理和辨识矩阵,提供了在优势关系下模糊目标信息系统属性约简的具体方法。通过实例验证了该方法的有效性,进一步丰富了粗糙集理论。     

优势一模糊目标VPRSM及其应用

在群决策理论中,如何获取合理的决策规则是一个重要的研究内容。针对条件属性具有优势关系及决策值为模糊数的多决策信息系统,构建了基于优势关系的模糊目标信息系统变精度粗糙集模型,给出了该模型的几种知识约简定义;通过构造适当的启发式函数,得到了该模型的优势下分布约简算法。最后将该模型应用于计算机审计风险评估,得到了较为合理的评估规则。     

区间值模糊决策序信息系统的部分一致约简

实际问题中,事物的一些属性值介于某个范围之间,常被用来刻画信息系统中的不确定信息。为了表达这种情况,属性值通常用模糊区间来表示,这种信息系统就是区间值模糊信息系统。本文通过在带有决策的区间值模糊信息系统中引入优势关系,建立区间值模糊决策序信息系统。在此基础上构造部分一致函数来简化知识的表达,并获得部分一致约简的判定定理,通过可辨识属性集和可辨识矩阵提供不协调的区间值模糊序信息系统的部分一致约简的具体方法,并结合投资风险这一具体案例的求解分析,进一步阐述了对部分一致约简研究的意义,丰富了区间值模糊序决策信息系统中的粗糙集方法。     

序信息系统的贴近度及属性约简算法

在基于优势关系的序信息系统中,定义了对象在不同属性集下优势类的贴近度,并基于对象优势类的贴近度提出了属性集之间的贴近度。针对基于优势关系的序信息系统提出了基于贴近度的属性约简启发式算法,通过实例对该算法的有效性进行了检验。结果显示,该算法能有效得到优势关系下信息系统的属性约简,为基于优势关系的序信息系统的知识发现提供了理论基础。     

不协调广义决策多尺度序信息系统的最优尺度选择与规则提取

粒计算模拟人类思考问题的模式,在大数据挖掘和知识发现方面有独特优势。针对不协调的广义决策多尺度序信息系统的知识获取问题,利用证据理论来研究不协调的广义决策多尺度序信息系统的最优尺度选择与规则提取。首先,将优势关系引入决策多尺度信息系统中,并介绍广义决策多尺度序信息系统的相关概念;其次,通过引入不协调广义决策多尺度序信息系统的尺度组合概念,给出不同尺度组合下信息粒和集合的下近似与上近似的表示及其相互关系,并进一步定义了几种针对不同决策的不协调广义决策多尺度序信息系统的最优尺度组合概念,讨论了它们之间的关系;最后,给出了基于广义优势决策函数的辨识矩阵属性约简与规则提取方法。     

优势-等价关系下序贯三支决策的属性约简

序贯三支决策方法是一种能够表示问题中的多重层次粒度,并将多粒度结合起来解决不确定决策问题的有效途径。优势-等价关系粗糙集则是针对条件属性具有偏好关系的分类问题,提取有序信息,对目标概念进行近似,从而形成决策知识。利用传统的优势关系粗糙集方法进行知识约简和提取的效率低下,而目前大部分序贯三支决策方法则局限在符号值属性的信息系统中,对连续值和有序值不能进行有效处理,造成一定程度的信息丢失。因此,将序贯三支决策的思想应用于优势关系粗糙集模型中,定义了一种新的基于序贯三支决策的属性约简及相应的属性重要度,对具有偏好值属性的信息系统进行更加高效的处理,通过多粒度的表示和关系的研究,加速了知识约简过程。选取了多组UCI数据进行实验,结果表明所提出的基于优势关系的序贯三支决策方法能够在保证约简质量的基础上明显降低时间耗费。     

Graded dominance interval-based fuzzy objective information systems

Dominance interval-based fuzzy objective information systems are generalized models of single-valued fuzzy information systems. By introducing a graded dominance relation to dominance interval-valued fuzzy objective information systems, we establish a graded dominance interval-valued rough set model (RSM), which is mainly based on replacing the indiscernibility relation in classical rough set theory with the graded dominance interval-valued relation. Furthermore, in order to simplify knowledge representation and extract nontrivial simpler graded dominance interval fuzzy decision rules, we propose two attribute reduction approaches to eliminate the redundant condition attributes that are not essential from the viewpoint of graded dominance interval-valued fuzzy decision rules. These results are helpful for decision-making analysis in dominance interval-valued fuzzy objective information systems.     

Set-valued ordered information systems

Set-valued ordered information systems can be classified into two categories: disjunctive and conjunctive systems. Through introducing two new dominance relations to set-valued information systems, we first introduce the conjunctive/disjunctive set-valued ordered information systems, and develop an approach to queuing problems for objects in presence of multiple attributes and criteria. Then, we present a dominance-based rough set approach for these two types of set-valued ordered information systems, which is mainly based on substitution of the indiscernibility relation by a dominance relation. Through the lower/upper approximation of a decision, some certain/possible decision rules from a so-called set-valued ordered decision table can be extracted. Finally, we present attribute reduction (also called criteria reduction in ordered information systems) approaches to these two types of ordered information systems and ordered decision tables, which can be used to simplify a set-valued ordered information system and find decision rules directly from a set-valued ordered decision table. These criteria reduction approaches can eliminate those criteria that are not essential from the viewpoint of the ordering of objects or decision rules.     

基于全序优势关系的不完备模糊信息系统及其属性约简

针对具有优势关系的不完备模糊决策信息系统,在分析了现有的两种优势关系的优缺点的基础上,利用属性值的概率分布原理提出了一种新的全序优势关系,这种关系合理地改进了扩展优势关系,克服了限制优势关系不能对论域中所有对象进行比较的缺点,并进一步给出了基于全序优势关系的上下近似表达式,相对约简的定义和具体的计算方法。最后用实例说明这种方法的有效性。     

基于优势-直觉模糊粗糙模型的IT项目绩效审计评价规则获取

针对我国政府审计机关对政府投资的I`I}项目进行绩效审计评价规则知识获取的困难,考虑了条件属性取值 为优势精确值、分类结果为直觉模糊值的决策系统规则获取问题。首先比较条件属性值的大小,构建对象的优势部 域,再由对象邻域的直觉模糊值确定对象的上下近似;根据对象的上下近似和不同对象的直觉模糊值确定对象间的区 分关系,利用分辫矩阵给出知识约简和规则提取算法;最后将直觉模糊粗糙模型应用于政府I"I'项目绩效审计评价规 则的获取,得到了较为合理的IT项目绩效评价规则。     

基于模糊知识粒度的混合属性约简算法

现实世界中常常包含着海量的、不完整的、模糊及不精确的数据或对象,使得模糊信息粒化成为近年来研究趋势。利用论域上的模糊等价关系定义了模糊粒度世界的模糊知识粒度,给出了新的属性约简条件和核属性计算方法,以便更好地挖掘出潜在的、有利用价值的信息。针对粗糙集在对连续属性约简的过程中容易造成信息缺失和不能对模糊属性处理的现象,提出了一种基于模糊知识粒度对混合决策系统约简的启发式算法,省去了连续属性离散化过程,减少了计算量,为离散值域和混合值域约简提供了统一的方法。最后通过实例验证了其有效性。     

基于相对相似度关系的三角模糊数型不确定多属性决策法

针对属性权重未知的三角模糊数型不确定多属性决策问题, 提出一种新的规范三角模糊数与决策方案的相对相似度定义和三角模糊数相对相似度关系理论; 借鉴合作博弈中可能度最大化算法提出一种基于三角模糊数相对相似度关系的属性权重确定方法; 利用备选方案对象在方案集中的总体相对相似度值大小选取最优对象并排序, 以此给出三角模糊数型不确定多属性决策的相对相似度关系算法, 最后通过算例分析表明了所提出算法的可行性和有效性.     

属性值为三角模糊数的决策对象可能度关系模型

对于属性值是三角模糊数的不确定多属性决策问题,首先研究几组三角模糊数比较可能度公式之间的等价关系,提出三角模糊数比较优势关系理论,并得到一些优良性质关系和结论;然后借鉴离差最大化思想构建一种确定属性权重向量的三角模糊数型比较可能度关系模型,通过集结所有决策对象比较的可能度值,并对方案对象集进行优劣筛选和次序排定,得到一种新的三角模糊数多属性决策对象的可能度关系模型算法;最后通过算例分析验证所提出模型算法的可行性和实用性.     

模糊决策表中基于OWA算子的三支属性约简

在模糊决策表中,基于有序加权平均（Ordered weighted averaging,OWA）算子建立的相容关系中,OWA算子是一个信息集成工具。本文利用OWA算子及其诱导的截集相容关系,分别讨论基于正域、负域与边界域的属性约简。首先,利用OWA算子中的权重给出属性区分对象的贡献度;然后,根据属性贡献度定义每个属性被约简的可能性;从而给出模糊决策表的一种启发式三支属性约简方法,该方法可以减少属性约简的搜索空间并避免属性约简的盲目性;最后,利用实例来分析影响该三支区域属性约简方法的主要因素,并说明该启发式属性约简方法的合理性和有效性。本文提出的属性贡献度度量及启发式三支属性约简方法将减少属性约简的搜索空间,有益于模糊决策表特征选取的应用。     

集值信息系统中的模糊优势关系粗糙集

以集值信息系统为研究对象,考虑对象之间的优势程度,提出了模糊优势关系的概念;将模糊的方法引入优势关系粗糙集理论,给出了基于模糊优势关系的粗糙集模型并讨论了其相关性质,为从集值决策系统中获取决策规则提供了新的理论基础与操作手段。通过实例验证了所提方法的可行性和有效性。