基于变精度粗糙集模型的属性约简的β值稳定区间讨论

引入了基于变精度粗糙集模型的上、下分布属性约简方法的关于β值的稳定区间的概念,通过β值的稳定区间讨论,将β的取值区间[0,0.5]划分成为有限个稳定区间,当β值落在某个稳定区间内时,使得基于变精度模型的上、下分布约简不发生改变.不仅从理论上证明了β值稳定区间的个数是有限的,而且通过实例说明求解方法的简便和易于实现.为决策者提供了一种如何选择β值而获得上、下分布约简的参考.     

基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法

针对复杂系统分析中的数据信息冗余问题,提出一种基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法。首先,对Vague粗糙集相关概念进行拓展,提出Vague粗糙集的扩展信息熵和广义信息熵的模型;其次,对基于信息熵的属性重要性度量和属性约简原理进行研究,进而提出了一种基于Vague粗糙集信息熵的监督式属性约简算法;最后,选取UCI数据库对算法性能进行验证,计算结果表明该算法实用有效。     

基于依赖空间的信息系统的属性约简

在粗糙集的信息系统中构造了依赖空间,并给出了基于依赖空间的信息系统的属性约简理论和约简方法,并举例说明其方法的有效性和可行性.     

基于粗糙模糊度属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学质量评价指标的科学性及合理性是对教师的教学质量进行客观公正评价的重要前提,本文利用粗糙模糊度属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简.所得结果对教师提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

基于粗糙模糊度属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学质量评价指标的科学性及合理性是对教师的教学质量进行客观公正评价的重要前提,本文利用粗糙模糊度属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简.所得结果对教师提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

集覆盖问题的粗糙集属性约简方法

集覆盖问题和粗糙集属性约简问题都是当前的研究热点,两者均有广泛的应用背景.目前,集覆盖理论与粗糙集理论的交叉研究还处于起步阶段.文章的工作主要是把集覆盖问题转化成测试代价敏感粗糙集属性约简问题,使得可应用粗糙集理论来研究集覆盖问题,目的在于丰富集覆盖理论与粗糙集理论的交叉研究.首先构造集覆盖的分辨矩阵,然后在该分辨矩阵...     

基于粗糙集的突发事件属性约简方法

针对突发事件不完备信息系统中的原始数据存在大量属性冗余的问题,提出一种基于粗糙集的不完备信息系统属性约简方法,以剔除冗余属性,提高知识清晰度。首先对缺失、冗余、噪声以及连续型数据进行预处理;然后进行属性分类,将属性分为条件属性与决策属性,进而建立决策表;最后根据决策表的特征,结合有序加权平均算子的思想,提出一种基于属性重要度的启发式属性约简算法。文末,通过实例验证了方法的正确性与有效性,并利用该方法实现了火灾数据的属性约简。     

基于信息量的集值信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一.在集值信息系统中引入信息量和属性重要性,给出它们的性质及与属性约简之间的关系.针对集值信息系统提出了一种基于信息量和属性重要性的属性约简算法及算法的时间复杂度.通过实例说明,该算法是有效的.     

基于粗集与概念格的属性简约讨论

概念格的属性简约是在形式背景下解决复杂问题的重要途径,通过对概念格、粗糙集的讨论,将两者有效结合,并借助粗糙集上(下)近似的方法,得出了一个对概念格属性简约的方法,方法将二维的概念格属性简约转化为一维的一种对象格的简约,避免了形式背景下的概念的计算和进一步的可辨识矩阵的计算,方法简便,算法简单易实现,是概念格属性简约有效的算法.     

基于信息熵的属性约简在多属性决策中的应用

属性约简是在信息系统中的一个重要操作.分类是属性约简的基础,且直接在大数据集上进行属性约简往往存在效率低下的问题.以分类为基础提出了一种基于信息熵的信息系统属性约简算法.算法通过信息熵的计算,在属性约简的同时对原信息系统逐层分解,从而实现了属性的约简并缩小了搜索空间.提出了依据信息熵来确定属性的不必要性及简约属性集,应用在多属性决策中所带来的优势.     

基于属性测度的决策系统研究

在属性集和属性测度理论基础上系统地讨论了属性测度综合评价和决策系统.把综合决策系统分为三个子系统;第一个为单指标性能函数分析子系统,第二个为多指标综合性能函数分析子系统;第三个为识别分析子系统.并在属性测度决策系统的基础上,给出了一个应用实例.通过实例的分析,表明该系统是合理、实用和有效的.     

基于预期方案求解多属性决策问题的新方法研究

章提出了基于预期方案求解多属性决策问题的一种新方法。该方法基于预期方案，利用指数效用曲线拟合指标数据，通过定义的偏差测度和指标一致度来确定相应的指标权重，最后通过动态调整预期方案进行多属性综合评价。     

属性粗糙集的新型近似算子

由等价类中元素属性测度的上、下确界定义的属性粗糙集,没有充分反映等价类中其它元素的作用,在信息处理中不免造成元素信息的丢失.为此提出一种新的属性粗糙集近似算子的表示方法,给出了相应的性质并实例说明了这一方法的合理性.     

软计算与硬计算融合的含油性属性与样本约简

随着石油勘探领域的不断扩大,含油性识别的研究对象也越来越复杂,传统的基于单一硬计算或软计算的方法在含油性识别中面临着严峻挑战.首先提出了软计算与硬计算融合的4种模式,然后运用GA-FCM对含油性的测井属性进行约简,将约简后的测井属性结合软计算与硬计算融合的分离模式对某油田Oilsk81,Oilsk83,Oilsk85三口井进行含油性模式识别,去掉出错率较高的样本,达到样本约简的目的;最后利用判别分析法对约简后的样本集进行检验分析.实验表明:第一,在这几个油区可以用声波时差和含油饱和度两个测井属性进行含油性识别;第二,将出错率高的样本进行约简可以提高样本集识别的正确率.     

基于群体一致性的犹豫模糊多属性决策方法

犹豫模糊集允许一个元素属于一个集合的隶属度可以是多个不同的值,是表达决策者之间偏好不一致性的有力工具。针对决策者评价偏差不宜过大的问题,提出了一种基于群体一致性的犹豫模糊多属性决策方法。首先, 我们定义了犹豫模糊元的犹豫度函数,进而定义了犹豫模糊元的一致性指数;在此基础上,构建了基于群体一致性指数最大化的权重优化模型,通过求解优化模型可以得到属性的权重向量。然后,运用灰色关联分析法实现对方案的排序和择优。最后,通过实例分析说明了该方法的可行性和有效性。     

集值信息系统及其属性约简

阐明集值信息系统具有知识表达的实际意义;引入关于相容关系的最大相容分类方法对论域中的对象分类,以保证每个相容类中的对象具有共同的属性特征;讨论集值信息系统的属性约简问题,利用区分函数,给出核及约简的求法.