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决策域分布保持的启发式属性约简方法

软件学报 2014年第8期25卷 1761-1780页

作者：马希骜王国胤于洪西南交通大学信息科学与技术学院四川成都610031 计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策... 详细信息

在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变,引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外,决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计,提出了正域和非负域分布条件信息量的定义,并证明其满足单调性,从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简,提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法,并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子,即修正算子,确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性,并且,所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简.

关键词：决策粗糙集模型决策域分布保持约简遗传算法属性约简启发式方法

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决策粗糙集理论研究现状与展望

计算机学报 2015年第8期38卷 1628-1639页

作者：于洪王国胤姚一豫重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 里贾纳大学计算机科学系中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所重庆400714

经典Pawlak粗糙集理论中的核心概念上、下近似集是通过集合相交非空和包含来定义的.由于缺乏对错误的容忍能力,其实际应用受到了限制.20世纪90年代初,Yao等人结合贝叶斯决策理论提出了决策粗糙集模型.近年来,该模型逐渐得到重视,并在不... 详细信息

经典Pawlak粗糙集理论中的核心概念上、下近似集是通过集合相交非空和包含来定义的.由于缺乏对错误的容忍能力,其实际应用受到了限制.20世纪90年代初,Yao等人结合贝叶斯决策理论提出了决策粗糙集模型.近年来,该模型逐渐得到重视,并在不确定性信息处理方面得到了广泛应用.该文首先就为什么要提出决策粗糙集模型、该模型具有什么特点以及该模型中需要解决的几个问题进行了详细讨论.然后,总结了国内外关于决策粗糙集模型的研究现状和进展,详细分析了存在的挑战性问题,并深入探讨了未来的研究方向.

关键词：粗糙集决策粗糙集三支决策数据分析不确定性智能信息处理

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基于粒计算的大数据处理

计算机学报 2015年第8期38卷 1497-1517页

作者：徐计王国胤于洪西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所重庆401122

在大数据时代,如何充分挖掘出蕴藏于数据资源中的价值正在成为各国IT业界、学术界和政府共同关注的焦点.使用云计算平台分布式地存储和分析大数据已经成为共识并且得到了广泛应用,但这并没有完全解决大数据的3V特性带来的问题.全面应对... 详细信息

在大数据时代,如何充分挖掘出蕴藏于数据资源中的价值正在成为各国IT业界、学术界和政府共同关注的焦点.使用云计算平台分布式地存储和分析大数据已经成为共识并且得到了广泛应用,但这并没有完全解决大数据的3V特性带来的问题.全面应对大数据的挑战需要来自存储技术、下一代网络、处理器、计算模型等各个领域的创新.粒计算是在求解问题过程中使用"粒"的理论、方法、技术和工具的集合,适用于近似求解有不确定性和层次结构的问题.该文综述了大数据处理的研究现状,分析了当前大数据处理研究存在的局限性;根据运用粒计算方法解决问题的不同特征,该文归纳了粒计算的3种基本模式,回顾了各种模式的相关研究工作;该文讨论了粒计算应用于大数据处理的可行性与优势,并探讨了在大数据的粒计算处理框架中需要解决的各个关键问题.

关键词：粒计算大数据云计算深度学习

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粗糙集的最优近似集

软件学报 2016年第2期27卷 295-308页

作者：张清华薛玉斌王国胤重庆邮电大学理学院重庆400065 计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出最... 详细信息

Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出最优的近似集.首先,回顾了集合间的相似度概念和粗糙集的近似集Rλ(X)的构建方法,提出并证明了Rλ(X)所满足的运算性质.其次,找到了Rλ(X)比上近似集R(X)和下近似集R(X)更近似于目标概念X的λ成立的区间.最后,提出了R0.5(X)作为目标概念的最优近似集所满足的条件.

关键词：粗糙集模糊集近似集相似度粒计算

三支近似概念格中基于对象-概念辨识矩阵的属性约简方法

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控制与决策 2016年第10期31卷 1779-1784页

作者：李美争王国胤西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

属性约简是概念格理论的一个重要研究内容,基于辨识矩阵计算约简是一种经典方法,传统辨识矩阵的计算复杂度为O(nl2).鉴于此,在三支近似概念格模型中,构造一种对象-概念辨识矩阵,其计算复杂度为O(mnl),一般情况下,m远远小于l,辨识矩阵的... 详细信息

属性约简是概念格理论的一个重要研究内容,基于辨识矩阵计算约简是一种经典方法,传统辨识矩阵的计算复杂度为O(nl2).鉴于此,在三支近似概念格模型中,构造一种对象-概念辨识矩阵,其计算复杂度为O(mnl),一般情况下,m远远小于l,辨识矩阵的计算复杂度大大降低,并结合概念格的偏序关系进一步简化对象-概念辨识矩阵.通过理论分析和实验结果表明了所提出方法的高效性.

关键词：概念格三支决策不完备形式背景属性约简辨识矩阵

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改进的知识特征驱动的任务分解模型

计算机科学 2014年第3期41卷 91-95,99页

作者：凡少强王国胤李美争重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031

任务分解被广泛应用于解决大而复杂的问题,学者们已经提出了很多分解模型。知识特征驱动的任务分解模型在无需过多先验知识的情况下,就可以将原始问题分解成一系列子问题,然而这种分解方式却没有考虑对子问题噪点进行处理。在知识特征... 详细信息

任务分解被广泛应用于解决大而复杂的问题,学者们已经提出了很多分解模型。知识特征驱动的任务分解模型在无需过多先验知识的情况下,就可以将原始问题分解成一系列子问题,然而这种分解方式却没有考虑对子问题噪点进行处理。在知识特征驱动下,利用马氏距离可以去除子问题的噪点,并对子问题空间进行扩充,这就得到了一种去除噪点的知识特征驱动的任务分解模型。该模型在处理双螺旋问题、UCI abalone数据集、UCI yeast数据集时,都得到了较高的精度,说明了其可行性和有效性。

关键词：任务分解知识特征驱动马氏距离自动分解

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粗糙模糊集的近似表示

计算机学报 2015年第7期38卷 1484-1496页

作者：张清华王进王国胤重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学理学院重庆400065

粗糙模糊集是利用粗糙集的Pawlak知识空间来近似刻画一个模糊集(不确定概念)的理论模型.粗糙模糊集用上、下近似模糊集作为目标概念的边界模糊集,它没有给出在当前知识基下如何得到目标模糊概念的近似模糊集或近似精确集的方法.文中首... 详细信息

粗糙模糊集是利用粗糙集的Pawlak知识空间来近似刻画一个模糊集(不确定概念)的理论模型.粗糙模糊集用上、下近似模糊集作为目标概念的边界模糊集,它没有给出在当前知识基下如何得到目标模糊概念的近似模糊集或近似精确集的方法.文中首先给出模糊集的相似度(近似度)的概念,定义了Pawlak知识空间U/R下的阶梯模糊集、均值模糊集、0.5-精确集等概念;然后分析得出U/R知识空间下的均值模糊集是所有阶梯模糊集中与目标模糊集最接近的模糊集,U/R知识空间下0.5-精确集是目标模糊集最接近的近似精确集;分析了均值模糊集、0.5-精确集分别与目标模糊集之间的相似度随知识粒度变化的变化规律.从新的视角提出了不确定性目标概念的近似表示和处理的方法,促进了不确定人工智能的发展.

关键词：粗糙集粒计算粗糙模糊集相似度知识粒度

双向认知计算的p阶正态云模型递归定义及分析

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计算机学报 2013年第11期36卷 2316-2329页

作者：王国胤许昌林张清华王晓蓉西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所重庆401122

人的认知是一个非常复杂的过程,双向认知计算是智能认知模拟研究的一个关键问题.文中对双向认知计算的p阶正态云模型及其相关性质进行了研究.首先,在李德毅研究员提出的正态云模型基础上,给出了p阶正态云模型的一个递归定义,并讨论分析... 详细信息

人的认知是一个非常复杂的过程,双向认知计算是智能认知模拟研究的一个关键问题.文中对双向认知计算的p阶正态云模型及其相关性质进行了研究.首先,在李德毅研究员提出的正态云模型基础上,给出了p阶正态云模型的一个递归定义,并讨论分析了二阶正态云确定度的性质以及所反映出来的认知特性.其次,修正了李德毅等人给出的云滴与其确定度的联合概率密度函数.最后,对p阶正态云确定度的性质及其认知特性进行了探讨分析.这将有助于正态云模型在双向认知计算以及不确定性信息处理方面的发展和应用.

关键词：双向认知计算 p阶正态云不确定性确定度概率密度函数

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基于q近邻的不完备数据三支决策聚类方法

计算机科学与探索 2016年第6期10卷 875-883页

作者：苏婷于洪重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

聚类是数据挖掘的重要技术之一,在许多实际应用领域,由于数据获取限制,数据误读,随机噪音等原因会造成大量的缺失数据,形成数据集的不完备性,而传统的聚类方法无法直接对这类数据集进行聚类分析。针对数值型数据,提出了一个基于三支决... 详细信息

聚类是数据挖掘的重要技术之一,在许多实际应用领域,由于数据获取限制,数据误读,随机噪音等原因会造成大量的缺失数据,形成数据集的不完备性,而传统的聚类方法无法直接对这类数据集进行聚类分析。针对数值型数据,提出了一个基于三支决策的不完备数据聚类方法。首先找到不完备数据对象的q个近邻,使用q个近邻的平均值填充缺失的数据;然后在"完备的"数据集上使用基于密度峰值的聚类方法得到簇划分,对每个簇中含有不确定性的数据对象,使用三支决策的思想将其划分到边界域中。三支决策聚类结果采用区间集形式表示,通常一个簇被划分成正域、负域和边界域部分,可以更好地描述软聚类结果。在UCI数据集和人工数据集上的实验结果展示了算法的有效性。

关键词：不完备数据三支决策聚类 q近邻