覆盖粗糙集属性约简的新算法

覆盖广义粗糙集是Pawlak粗糙集的重要推广,其属性约简是粗糙集理论中最重要的问题之一.Tsang等基于一种生成覆盖设计了覆盖信息系统属性约简算法,但并未明确指出其适用的覆盖粗糙集类型.在本文中,我们首先指出Tsang的属性约简算法适用的覆盖粗糙集是第五,第六和第七类.其次,我们通过建立覆盖与自反且传递的二元关系之间的等价关系,提出了一种时间复杂度更低的属性约简算法,并证明了本文中的属性约简方法就是Wang等所提出的一般二元关系属性约简的特例.本文不仅提出了属性约简的简化算法,还首次建立起覆盖属性约简与二元关系属性约简之间的联系,具有理论和实际的双重意义.     

基于精度的属性约简新方法

自Pawlak提出粗糙集概念以来,人们就一直对粗糙集的近似精度很感兴趣,出现了不少有关近似精度的文献.在粗糙集理论中,精度是量化由粗糙集边界引起的不精确性的一种重要数字特征.在分析传统精度和基于等价关系图的过剩熵的近似精度的基础上,提出了一种新的精度定义.比较发现,新定义的精度更具有合理性.同时把这个新定义的精度运用到了属性约简上,通过实例比较发现,本文提出的属性约简更具有可行性.     

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。     

基于覆盖粗糙集理论中的约简与求核

提出基于分辨矩阵的求覆盖粗糙集约简与核的方法,在Zakowski提出的覆盖粗糙集模型的基础上,利用分辨矩阵的一些性质,把文献[10]中的粗糙集理论中的约简与求核方法应用到基于覆盖的粗糙集理论中,既简化了覆盖粗糙集理论中的约简与求核过程,又推广了文献[10]的方法,最后举例说明此方法的有效性。     

局部模糊粗糙集及其属性约简

借鉴局部粗糙集的理论,本文利用模糊集上包含度的定义提出了局部模糊粗糙集模型,分析了该模型的性质并且给出了该模型的属性约简,最后通过实例说明该属性约简算法是有效的.     

基于最小描述交的覆盖广义粗糙集

针对Bonikowski覆盖广义粗糙集模型的不足,给出了基于最小描述史的覆盖上下近似算子.通过和Pawlak经典粗糙集以及Bonikowski的覆盖广义粗糙集比较,发现给出的覆盖上、下近似算子具有了对偶关系,并得到了相关重要性质;进一步讨论了在新定义下覆盖广义粗糙集的约简和公理化问题,丰富了覆盖广义粗糙条理论,并为覆盖广义粗糙集的应用提供了更确切的理论根据.     

广义覆盖粗集的约简

在保持一对覆盖上、下近似算子不变的条件下,探讨覆盖族的约简.利用所构造的辩识矩阵给出覆盖族的约简与核心的判别定理,并提出基于信息量的寻找最小约简的算法,从而进一步完善广义覆盖粗集的约简理论.     

粗糙集理论在属性约简及知识分类中的应用

本针对不完备信息系统属性约简的两种定义，证明了两的等价性。在此基础上结合粗糙集理论提出了相似矩阵、相似区间的概念，并将其应用于不完备信息系统知识分类的问题中。     

基于粗糙集理论的多维定性变量约简方法

基于粗糙集理论中的属性约简方法,提出了一种基于信息熵进行多维定性变量的约简方法,并进行了实证分析.     

覆盖族生成拓扑的约简

本文研究了在覆盖族产生的拓扑不变的条件下覆盖族的约简问题.利用拓扑学理论讨论覆盖广义粗糙集的约简理论,给出计算约简的方法,丰富了覆盖广义粗糙集理论.     

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.     

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.     

基于模糊粗糙集极大差别对的增量属性约简

属性约简是模糊粗糙集理论的重要研究内容,它能够删除冗余的属性,保留数据集中的关键信息.本论文旨在给出动态数据信息下的属性约简方法.基于模糊粗糙集模型中的极大样本差别对,给出了当样本发生变化时的增量属性约简算法.首先引入了增加一个样本时的约简更新机制,通过更新极大差别对,提出了相应的属性约简算法,基于此,给出了增加多个样...     

基于覆盖的模糊粗糙集模型

讨论基于覆盖理论的模糊粗糙集模型。给出了模糊集的粗糙上、下近似算子,讨论了算子的基本性质,证明了覆盖粗糙集模型下所有模糊集的下近似构成一个模糊拓扑,并得到了覆盖模糊粗糙集模型的公理化描述。     

粒度空间约简及其粗糙集模型研究

针对交可约粒度空间中覆盖、基和粒结构的关系,结合偏序关系的哈斯图,给出一种约简粒度空间的方法.另外,通过限定上、下近似算子的取值范围,重新定义了交可约粒度空间上的粗糙集模型,并讨论了其相关性质.     

基于证据理论的覆盖类决策多粒度粗糙集的下近似约简

知识约简向来是知识发现的重要研究问题之一。该论文研究了基于证据理论的覆盖类决策的多粒度粗糙集的约简方法。首先构造了覆盖类决策多粒度粗糙集的信任结构,然后利用该信任结构中的信任函数和似然函数刻画了覆盖类决策多粒度粗糙集的约简特征,再者引入了基于信任函数的覆盖重要度的概念,并给出了求解覆盖约简的近似算法。最后用实例说明该算法的合理性和有效性。