不协调目标信息系统知识约简的比较研究

研究不协调目标信息系统的各种知识约简之间的关系。证明分布约简既是β上分布约简，也是β下分布约简，并且在一定条件下,β上、下分布约简与不协调目标信息系统的分配约简和最大分布约简等价。     

基于优势关系的不协调区间值目标信息系统的分布约简

区间值信息系统是单值信息系统的的一种推广,知识约简是粗糙集理论的核心问题之一.在基于优势关系下的不协调区间值信息系统中引入了分布约简和最大分布约简的概念,进一步建立了分布约简和最大分布约简的判定定理和辨识矩阵,从而利用辨识矩阵给出了在优势关系下不协调区间值目标信息系统分布约简的具体方法.     

基于优势-等价关系下不协调目标信息系统的分布约简

引入优势-等价关系下不协调目标信息系统的概念,讨论了该系统的分布约简和最大分布约简之间的关系,得到了辨识矩阵及分布约简和最大分布约简的判定定理,并通过实例验证了该方法的有效性.     

基于优势关系的不协调区间值目标信息系统的分配约简

区间值信息系统是单值信息系统的一种推广模型,知识约简是粗糙集理论的核心问题之一,在基于优势关系下的不协调区间值目标信息系统中引入了分配约简和近似约简的概念,分别讨论了它们二者之间的关系,进一步给出了知识约简的判断定理和辨识矩阵,从而提供了在优势关系下不协调区间值目标信息系统分配约简的具体方法。     

集值决策表基于邻域关系的属性约简

集值信息系统是完备信息系统的广义形式,它当中的一些对象在某些属性下的取值可能不止一个,反映的是信息的不确定性.本文在集值信息系统上引入对象的邻域关系,并以每个对象的邻域作为基本集,建立了集值信息系统的粗糙集方法.为了简化的知识表示,我们进一步讨论了邻域协调集值决策表的正域约简与邻域不协调集值决策表的近似分布约简,给出了正域约简与近似分布约简的等价刻画条件,并借助区分函数给出了计算正域约简与近似分布约简的方法.     

不一致不完备直觉模糊信息系统的属性约简

利用广义优势关系,可完成不完备直觉模糊信息系统属性约简工作.若不完备直觉模糊信息系统属性约简不一致时,则可进一步利用广义优势关系定义此类信息系统的分布函数和最大分布函数,然后介绍分布约简和最大分布约简的概念,最后给出求分布约简和最大分布约简的有效方法.由此可成功解决不一致不完备直觉模糊信息系统属性约简问题.     

优势关系下不协调目标信息系统的部分一致约简

在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了部分一致约简的概念, 并得到了部分一致约简的判定定理以及辨识矩阵, 建立了不协调目标信息系统的部分一致约简的具体方法, 同时通过实例验证了该方法的有效性, 从而为优势关系下信息系统的知识发现提供了理论基础.     

基于可辨识矩阵的属性约简算法及应用

针对决策信息系统最大分布约简问题,从代数角度给出了一种启发式属性约简算法.该算法在最大分布可辨识属性矩阵基础上,首先以最大分布核属性集为起点,然后对其余属性按其在可辨识属性矩阵中出现的频数大小逐次添加到核属性集中,再根据启发式算子对新的属性集给出最大分布约简的判断.重复以上步骤,直到找到最大分布约简.算例分析表明该算法的有效性和可行性.     

不一致直觉模糊决策信息系统的约简

近年来出现了许多用粗糙集理论处理各种信息系统的方法,但是对直觉模糊信息系统还没有做出相关的讨论.本文首先在不一致直觉模糊决策信息系统中定义了优势关系,然后引入基于此优势关系的分布约简、最大分布约简的概念,并通过可辨识矩阵及辨识函数得到求解这两种约简的具体方法.     

基于依赖空间的不协调决策信息系统的分配约简

从属性集角度研究不协调决策信息系统的分配约简问题。定义了一种决策分配二元关系,并利用这种关系建立了属性集幂集上的等价关系,由此产生依赖空间。同时利用决策分配二元关系和依赖空间给出了不协调决策信息系统分配协调集的判定定理,进而得到了一种保持不协调决策信息系统分配不变的属性约简方法。同时通过实例验证方法的有效性。     

Methods for knowledge reduction in inconsistent ordered information systems

Knowledge reduction is one of the most important problems in the study of rough set theory. However, in real-world, most of information systems are based on dominance relations in stead of the classical equivalence relation because of various factors. The ordering of properties of attributes plays a crucial role in those systems. To acquire brief decision rules from the systems, knowledge reductions are needed. The main objective of this paper is to deal with this problem. The distribution reduction and maximum distribution reduction are proposed in inconsistent ordered information systems. Moreover, properties and relationship between them are discussed. Furthermore, judgment theorem and discernibility matrix are obtained, from which an approach to knowledge reductions can be provided in inconsistent ordered information systems.     

不完备直觉模糊信息系统的属性约简

利用优势关系,可对完备直觉模糊信息系统与决策信息表进行属性约简.将优势关系改进为广义优势关系,在此基础上构建了不完备直觉模糊信息系统与决策信息表的辨识矩阵,得到了求解属性约简与相对约简的具体方法.     

决策信息系统中的拓扑学方法

在决策信息系统中引入拓扑结构,借助拓扑学的基本概念(拓扑、内部和闭包等)研究决策问题,用它们刻画决策信息系统中的一些重要概念(决策协调集、决策约简集、下近似协调集、下近似约简集、上近似协调集、上近似约简集),并利用它们把这些重要概念推广到最一般的情况,建立起相应的约简理论.     

Dependence-space-based attribute reductions in inconsistent decision information systems

In rough set theory, attribute reduction is an important mechanism for knowledge discovery. This paper mainly deals with attribute reductions of an inconsistent decision information system based on a dependence space. Through the concept of inclusion degree, a generalized decision distribution function is first constructed. A decision distribution relation is then defined. On the basis of this decision distribution relation, a dependence space is proposed, and an equivalence congruence based on the indiscernibility attribute sets is also obtained. Applying the congruences on a dependence space, new approaches to find a distribution consistent set are formulated. The judgement theorems for judging distribution consistent sets are also established by using these congruences and the decision distribution relation.     

集值信息系统在相容关系下的属性约简

借助于属性集值的相似程度在集值信息系统上定义了一种新的相客关系,给出了这种相客关系下集值信息系统的属性约简与判定,得到了集值信息系统属性约简的具体探作方法,并讨论了相似水平对集值信息系统的属性约简的影响.     

优势关系下决策表的下近似约简方法研究

研究了优势关系下不协调决策表的下近似约简问题,引入新的下近似约简的定义,证明新的下近似约简与文献[7]定义的下近似约简等价。给出新的下近似约简的判定定理和辨识矩阵,与文献[7]的辨识矩阵相比,计算新的下近似约简的辨识矩阵的时间复杂度要低。因此,可以利用新的辨识矩阵来求决策表的下近似约简．     

Homomorphisms between fuzzy information systems

The information system is one of the most important mathematical models in the field of artificial intelligence, and the concept of mapping is a useful tool for studying the communication between two information systems. In this work, the concepts of fuzzy relation mapping and inverse fuzzy relation mapping are first introduced and their properties are studied. Then, the notions of homomorphisms of information systems based on fuzzy relations are proposed, and it is proved that attribute reductions in the original system and image system are equivalent to each other under the condition of homomorphism.     

基于单调包含度的模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是机器学习,模式识别,信号处理等领域的主要问题之一。本文介绍了基于单调包含度的模糊决策信息系统的知识约简。证明了模糊决策信息系统的约简即是其对应信息系统的约简,从而为该种模糊决策信息系统的知识约简提供了简单直接的方法。