局部加权邻域多粒度粗糙集

为处理粒度质量不均衡型数据,加权多粒度粗糙集及加权平均多粒度决策粗糙集被先后提出,其拓宽了多粒度粗糙集的应用范围。然而,随着数据规模剧增,传统模型已无法满足实际需求。利用矩阵算法计算近似算子有利于提高计算效率,但其空间复杂度相对较高。为此,本文提出局部加权邻域多粒度粗糙集模型,将局部粗糙集模型与矩阵理论相结合以降低矩阵算法的时间和空间复杂度。首先,给出局部加权邻域多粒度粗糙集模型的定义和性质;随后,设计出计算近似算子的矩阵算法。最后,通过实验在6个UCI数据集中验证局部算法比全局算法具有更高的时间效率。     

程度多粒度粗糙集

多粒度粗糙集模型建立在一族而非仅仅一个不可分辨关系的基础上的。在融入一定程度误差的分类思想下,本文在多粒度粗糙集模型基础上将构建程度多粒度粗糙集,其中包括程度多粒度乐观近似算子和程度多粒度悲观近似算子两种形式。讨论了程度多粒度粗糙集的相关性质,并对程度多粒度粗糙集和经典的多粒度粗糙集进行了对比分析,得出了若干具有理论和应用价值的结果,从而为知识获取提供了一个新的不确定性方法。     

多集值信息表中的多粒度模糊决策论粗糙集

多粒度粗糙集和决策论粗糙集是Pawlak粗糙集的重要推广,目前已成为人工智能研究的热点.然而,它们大多处理的都是单值信息系统中的问题.而实际生活中绝大多数都是处理多值问题,为了解决这一问题,在多集值信息表中将多粒粗糙集与模糊决策论粗糙集相结合进行研究,提出了其在乐观,悲观情形下的上下近似,研究了一些相关性质并给出了多集值信息表中的多粒度模糊决策论粗糙集精度、粗度的概念,最后通过一个具体例子验证其有效性.     

基于相似度的直觉模糊多粒度决策理论粗糙集

多粒度决策理论粗糙集具有强大的理论基础和合理的语义解释。考虑直觉模糊集和多粒度决策理论粗糙集在知识表达和信息处理方面各自具有很强的优势,本文提出了直觉模糊多粒度决策理论粗糙集模型。首先,在多源直觉模糊信息系统中,通过构造直觉模糊相似关系,对对象集进行直觉模糊划分,进而得到了多源直觉模糊粒结构。其次,利用直觉模糊相似度及多源直觉模糊相似类实现了对目标集合的多粒度近似。另外,给出了该模型的一些主要性质。最后,通过实例验证了该模型的有效性。该模型为实际应用中的多源数据分析提供了一种有效的思路与方法。     

一种改进的局部多粒度决策理论粗糙集模型

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。     

基于矩阵的可变粒度变精度邻域粗糙集近似集更新方法

邻域粗糙集可以同时处理名义与数值属性,多粒度粗糙集提供多个粒度视角下的目标概念近似,变精度粗糙集使得近似集计算不再局限于完全包含。本文首先提出了一种同时具有以上三种粗糙集模型长处并且粒度可变的变精度多粒度邻域粗糙集模型,并设计基于矩阵的近似集计算与更新方法：首先提出静态计算近似集的矩阵算法,继而考虑在邻域粒变小时,基于静态计算算法对近似集进行更新,提出一种邻域粒变小时近似集更新的矩阵算法,最后通过UCI公开数据集实验验证了计算与更新算法的有效性。     

一类推广的多粒度双量化决策粗糙模糊集

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。     

多粒度模糊粗糙集的表示问题

研究了多粒度模糊粗糙集的表示问题。利用模糊集的分解定理思想首次用截集构造了多粒度模糊粗糙集模型,建立了基于截集的悲观和乐观多粒度模糊粗糙集模型。在该模型中,从模糊集的截集角度定义了悲观及其乐观多粒度模糊粗糙集的上下近似集,解决了多粒度模糊粗糙集的数学结构问题,证明了多粒度模糊粗糙集可以用一簇经典的多粒度粗糙集来表示。最后利用该模型证明了多粒度模糊粗糙集的一些结论。     

基于可调多粒度对偶犹豫模糊概率粗糙集的三支多属性群决策

本文为减少三支决策中主观性因素对决策结果的影响,并克服经典多粒度粗糙集模型在信息融合方面存在极端性的局限,在对偶犹豫模糊信息系统中探索了基于可调多粒度概率粗糙集的三支决策模型与方法,用于求解多属性群决策问题.首先,本文将对偶犹豫模糊的概念引入三支决策中,提出了可调多粒度对偶犹豫模糊概率粗糙集模型.然后,本文依据离差最大...     

多源直觉模糊决策信息系统中信息融合的加权多粒度方法

多源信息系统经常被用于表示来自多个信息源的复杂数据,随着大数据时代的来临,信息融合已成为人工智能领域的研究热点.许多现有的多源决策融合方法是从多源决策信息系统中选择更多可靠的信息,最后形成一个单源决策信息系统,但是它会有信息损失.为了解决这一问题,提出多源直觉模糊决策信息系统中信息融合的加权多粒度方法,提出了加权广义,...     

多粒度模糊粗糙集研究

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.     

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。     

面向三支群决策的多粒度图像模糊概率粗糙集研究

随着新兴产业的快速发展,社会经济中各类复杂决策问题不断涌现,复杂决策问题的有效求解离不开推进体现科学化与民主化的群决策。图像模糊集作为直觉模糊集的推广形式,在实际应用中能够高效处理信息不一致的问题。本文针对图像模糊三支群决策问题,由于传统损失函数受决策者主观因素的影响进而在构造阈值时各有不同,探索了面向三支群决策的多粒度图像模糊概率粗糙集模型与方法。首先,本文将图像模糊的概念与三支群决策模型相结合,提出可调多粒度图像模糊概率粗糙集模型。然后,计算属性权重和专家权重时运用离差最大法。鉴于VIKOR(多准则妥协解排序)法能够同时考虑群体效用最大化和个体遗憾最小化并融入决策者主观偏好,利用VIKOR法进行多粒度图像模糊粗糙隶属度的最优粒度选择,进而建立图像模糊三支群决策方法。最后,通过一个UCI(University of California Irvine)数据库中的实例证实本文所构建方法的可行性。     

有限理性下基于多粒度概率粗糙集的三支球型模糊多属性群决策

本文为应对多粒度概率粗糙集在信息融合方面的局限性以及决策者固有的有限理性,在三支决策的框架下,结合可调多粒度球型模糊概率粗糙集和前景理论,提出了面向多属性群决策问题的多粒度球型模糊三支群决策模型和方法。首先,本文结合球型模糊集和多粒度粗糙集,建立了可调多粒度球型模糊概率粗糙集模型。然后,本文在三支决策的框架下,依据前景理论对三支决策中的阈值进行集成,建立了多粒度球型模糊三支多属性群决策方法。最后,通过空气质量评估的实例验证了本文所提出的模型和方法的可行性与有效性。     

基于模糊邻域系的α-粗糙集及其应用

本文引入了基于模糊邻域系的α-粗糙集模型,研究了其基本性质,建立了其约简理论,并借助于α-粗糙集给出了模糊邻域系粗糙集的分解定理,从而建立了其与邻域系粗糙集的联系。     

基于邻域粗糙集理论的组合预测单项模型选择

针对已有的基于经典粗糙集理论的组合预测单项模型选择方法存在的问题与不足,引入邻域粗糙集理论加以改进.首先采用kmeans算法对决策表进行适应性改进,使其符合邻域粗糙集的理论框架;然后,根据不同属性集中对应属性值的分布范围对每个属性集分别设置不同的邻域半径,使粒化结果更为科学合理;最后,结合均方根误差构造出新的属性重要度...     

一种广义多粒度变精度粗糙集北大核心

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.