Fuzzy目标信息系统的知识发现

本文在Pawlak提出的Rough集的知识发现的基础上,给出了Fuzzy目标信息系统的知识发现和知识约简方法。     

基于粗糙集理论的知识约简及应用实例

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 .     

不协调目标信息系统知识约简的比较研究

研究不协调目标信息系统的各种知识约简之间的关系。证明分布约简既是β上分布约简，也是β下分布约简，并且在一定条件下,β上、下分布约简与不协调目标信息系统的分配约简和最大分布约简等价。     

模糊粗糙集及粗糙模糊集的贴近度及其应用

本文研究了模糊粗糙集（FR集）及粗糙模糊集（RF集）的贴近度，是权衡两个FR集，两个RF集彼此糙近程度的一种标尺，进而研究了FR集，RF集的内积，外积，引进了FR集，RF集的格贴近度，并在此基础上提出一种新的属性约简的方法。     

基于相似关系的条件熵属性约简及其算法

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.     

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。     

知识库的相对约简与拓扑约简

在基于二元关系的知识库中引入了相对约简与拓扑约简的概念,研究了它们的性质,证明了拓扑约简是特殊的相对约简.利用偏序集的极小元给出了有限知识库相对约简的存在性及其求法.引入了有限知识库的RM-区分矩阵和相应的RM-区分函数,由此获得了相对约简的另一求法.以具体例子对相对约简的求法进行了说明.     

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.     

不一致直觉模糊决策信息系统的约简

近年来出现了许多用粗糙集理论处理各种信息系统的方法,但是对直觉模糊信息系统还没有做出相关的讨论.本文首先在不一致直觉模糊决策信息系统中定义了优势关系,然后引入基于此优势关系的分布约简、最大分布约简的概念,并通过可辨识矩阵及辨识函数得到求解这两种约简的具体方法.     

基于单调包含度的模糊决策信息系统的知识约简

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。     

连续值域信息系统的规则提取与知识约简

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。     

覆盖粗糙集模型增值算子及其性质

为了给不断发生变化的数据库的知识发现提供新的数学工具,本文引进覆盖粗糙集模型的确定增值算子ZX(Y)和不确定增值算子ZX(Y),并讨论了它们的有关性质,即通过研究两个新集合hX(x)、lX(x)的性质(定理2.1和定理2.2),给出并证明了两个增值算子的性质(定理2.3和定理2.4)。     

双向S-粗模糊集及其性质

讨论模糊集与双向S-粗集的联系。首先给出双向S-粗模糊集的概念,接着讨论它们的并、交、补运算及其性质;特别地,证明双向S-粗模糊集对并、交、补运算构成完全可无限分配的软代数。     

模糊信息系统属性重要性度量

利用包含度工具将粗糙集方法应用在模糊信息系统中,给出了模糊信息系统中属性重要性度量计算方法,通过举例说明了[3]中关于属性重要性度量概念的局限性。     

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。     

基于优势-等价关系下不协调目标信息系统的分布约简

引入优势-等价关系下不协调目标信息系统的概念,讨论了该系统的分布约简和最大分布约简之间的关系,得到了辨识矩阵及分布约简和最大分布约简的判定定理,并通过实例验证了该方法的有效性.     

基于优势关系下不协调目标信息系统的分布约简

在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了分布约简和最大分布约简的概念,并讨论了二者之间的关系,而且得到了分布和最大分布约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调目标信息系统的分布和最大分布约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性,从而进一步丰富了粗糙集理论。