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本文研究了模糊粗糙集中属性约简问题.利用模糊粗糙集和多粒度粗糙集各自优点的结合,提出了两类多粒度模糊粗糙集模型,使得两类粗糙集中的上下近似算子关于负算子对偶.同时研究了多粒度模糊粗糙集的性质及与单粒度模糊粗糙集的关系.并通过构造区分函数的方法提出了一类多粒度模糊粗糙集模型的近似约简方法.最后用一个实例核对了该类多粒度模糊粗糙决策系统近似约简方法的有效性. 相似文献
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为进一步有效处理混合型数据,在混合信息系统中引入邻域多粒度决策粗糙集;鉴于欧氏距离只考虑到数据之间的绝对距离,因此在模型中以卡方距离作为替代;在给定邻域半径之下,提出了混合信息系统的邻域多粒度决策粗糙集模型,对其相关性质进行了证明;实例分析结果表明,该模型具有更好的分类能力,并可通过调整相关参数使模型具有一定的容错性。 相似文献
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在模糊集合的公理化定义及其直积的基础上,提出基本模糊点的模糊邻域算子概念。用模糊邻域算子来定义模糊集的上近似和下近似。可以用模糊集的上、下近似来刻画模糊关系的自反性、对称性和传递性等性质。在模糊粗糙集的模糊邻域算子定义下,模糊粗糙集与粗糙模糊集可以统一起来。 相似文献
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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. 相似文献
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局部多粒度决策理论粗糙集要预先获取给定数据集中所有对象的信息颗粒,只需要对特定的目标概念中的对象的信息颗粒进行计算,开创了一种有用的计算范式。然而,传统的局部多粒度决策理论粗糙集在计算三个区域(正域,边界域和负域)时需要主观的给定一对概率阈值(α,β)。在实际的决策应用中,该获取阈值的方法可能会造成信息丢失或判断不准确的问题。为了解决这个问题,这篇文章提出了一种改进的局部多粒度决策理论粗糙集模型,叫做广义的局部多粒度决策理论粗糙集。该模型可以通过一个补偿系数ζ,即可自适应的获得相对应的参数α和β.这不仅减少了人为设置参数的个数,还强化了由多个粒度结构所产生损失的语义解释。 相似文献
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目的是探讨精度与程度的复合,建立并研究新的粗糙集拓展模型.基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度下近似算子与变精度上近似算子的差运算模型,得到了程度下近似算子与变精度上近似算子的差运算的宏观本质、精确描述与基本性质.并用一个医疗实例说明了模型的意义和应用.程度下近似算子与变精度上近似算子的差运算模型,部分的拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型. 相似文献
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覆盖空间及粗糙集与拓扑的统一 总被引:3,自引:0,他引:3
引入覆盖空间,定义了其邻域、内部、闭包、测度等概念,研究了它们的性质.得出了粗糙集近似空间和拓扑空间都是具体覆盖空间的重要结论,从而用覆盖空间统一了粗糙集和拓扑.利用覆盖空间,得到了粗糙集和拓扑中更深刻的性质,从算子论和集合论的角度丰富和深化了粗糙集与拓扑的内容. 相似文献
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模糊粗糙集作为处理不确定性信息的有效工具,已广泛应用于特征选择中。然而当数据分布密度差别较大时,传统模糊粗糙近似不能有效度量样本的隶属度,且大多特征评价函数仅从代数或信息单一视角构造。针对以上问题,提出了一种基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择方法。首先,为克服传统模糊粗糙近似对数据分布敏感的缺陷,引入相对距离计算模糊相似关系,同时考虑模糊邻域粒度结构,提出了模糊邻域相对依赖度,从代数观度量数据的不确定性。然后,基于相对粒度结构提出了模糊邻域相对互信息,并与模糊邻域相对依赖度结合构造出一种新的特征评价函数——模糊邻域相对依赖互信息,将代数观和信息观结合进行特征评价。最后,设计了一种基于模糊邻域相对依赖互信息的特征选择算法(FNRDI)。通过与其他算法在9个公共数据集上进行实验对比分析,结果表明所提算法可有效消除冗余特征且提高数据的分类精度。 相似文献
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多粒度决策粗糙集作为一种特殊的概率粗糙集模型,其主要运用条件概率来表示相对量化信息,却忽略了等价类与经典集重叠部分的绝对量化信息,而绝对量化信息在程度多粒度粗糙集中被广泛讨论。因此,本文基于逻辑析取和合取算子将多粒度决策粗糙集和程度多粒度粗糙集相结合,同时引入模糊集和标量基数的思想,提出两对推广的多粒度决策粗糙模糊集∨∨-MGDTRFS和∧∧-MGDTRFS.随后,讨论了∨∨-MGDTRFS和∧∧-MGDTRFS的相关性质,并且给出两者之间的联系。 相似文献
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目的是结合精度与程度,探索新的粗糙集拓展模型.从程度与精度的逻辑差运算出发,定义了程度与精度的逻辑差粗糙集模型.模型中,通过变精度近似与程度近似的转化公式,研究了程度与精度的逻辑差近似算子,并得到了近似算子的幂作用等性质.用程度与精度的逻辑差粗糙集模型拓展了程度粗糙集模型、经典粗糙集模型,并在这些模型中得到了近似算子幂作用的相应性质. 相似文献
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本文基于文献[4]提出的广义多粒度粗糙集进行模型推广,提出广义多粒度变精度粗糙集模型.在多粒度的粒度不确定性的基础上考虑类选择的不确定性,研究新模型的一些基本性质并以实例计算说明.本文给出的广义多粒度变精度粗糙集为多粒度粗糙集理论的研究和应用奠定一定的理论基础. 相似文献
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