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粗糙集理论在属性约简及知识分类中的应用 总被引:3,自引:0,他引:3
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。 相似文献
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基于粗糙集理论的知识约简及应用实例 总被引:5,自引:0,他引:5
在保持分类能力不变的前提下 ,通过利用粗糙集理论中的知识约简方法 ,在保护知识库分类不变的条件下 ,删除其中不相关或不重要的知识 ,从而导出问题的决策 .利用基于决策表的粗糙集模型算法 ,实例分析如何数字化表示决策表 ,并对其进行属性约简和属性值的约简 ,从而提取决策规则 . 相似文献
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在文献[2]中Fuzzy信息系统及其Rough集理论的基础上给出了Fuzzy信息系统的属性约简理论. 相似文献
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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. 相似文献
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研究了不一致决策表的简化与属性约简问题,指出目前简化的决策表的局限:在简化的决策表上用现有的属性约简方法与在原决策表上基于正区域的属性约简方法,所得到的结果不一致.进一步对简化的决策表进行转换,得到新的决策表.基于正区域的属性约简,证明了在原决策表上约简与在新的决策表上约简结果相同.从而保证在实际应用中,对新的决策表可以用任意一种属性约简方法. 相似文献
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文献[Wang C Z,Wu C X,Chen D G.A systematic study on attribute reduction with rough sets based on general binary relations.Information Sciences,178(2008),2237~2261]将基于经典粗糙集上的属性约简模型推广到基于广义粗糙集模型上,给出了关系决策系统中属性约简的判定定理和辨识矩阵.但是在属性约简模型中,支撑域的界定使模型的一般性受到限制.本文通过重新定义决策域的正域,给出了改进的决策系统属性约简判定定理和辨识矩阵,并对约简性质进行研究,实现关系决策系统基于正域的属性约简. 相似文献
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连续值域信息系统的规则提取与知识约简 总被引:5,自引:0,他引:5
研究连续值域信息系统的规则提取和知识约简,给出规则提取的完整方法和2种新的知识约简的概念,讨论各种协调集之间的关系,探讨系统允许误差变化对规则提取的影响。 相似文献
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基于属性约简的分类及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
约简是粗糙集用于数据分析的重要方法和手段,也是粗糙集理论的核心内容之一.论域U上的等价关系可以确定U的划分,U上的不可区分关系是等价关系.利用不可区分关系定义信息系统的划分协调集及划分约简集,而且证明了划分约简集的判定定理,并将其应用于实际分类问题. 相似文献
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《数学的实践与认识》2019,(2)
不完备决策系统关联于数据分析,其属性约简具有应用意义,并已具有基于容差关系的条件熵研究.基于相似关系,研究不完备决策系统的条件熵属性约简及其算法.利用相似关系确立条件熵,提出等价于广义决策函数保持约简的条件熵保持约简,建立具有误差容忍机制的条件熵容忍约简;针对两种新建属性约简,揭示它们间的扩张关系与强弱关系,构建相应的全局算法与局部算法;最后,提供决策表实例分析,说明基于相似关系的条件熵属性约简及其算法的有效性.相关研究完善了不完备决策系统属性约简,具有理论价值与应用意义. 相似文献
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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。 相似文献
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杨春林 《数学的实践与认识》2013,43(3)
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. 相似文献
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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. 相似文献
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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. 相似文献
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谢海 《数学的实践与认识》2016,(13):148-153
由属性值贴近度和阈值λ可构建λ-容差关系,利用此λ-容差关系可定义直觉模糊决策信息系统属性约简的λ-可辨识矩阵,进一步可定义λ-辨识公式,最后通过λ-辨识公式的极小析取范式可以唯一确定直觉模糊决策信息系统所有的相对约简,从而可成功地解决求解直觉模糊决策信解息系统属性约简问题. 相似文献