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基于属性值变化的动态覆盖系统中近似集增量算法

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系统工程与电子技术 2017年第7期39卷 1660-1668页

作者：徐怡程燕安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230601

在实际应用中,属性值的改变会导致覆盖信息系统中某一个覆盖发生变化,此时使用非增量的方法计算集合的上下近似集的时间开销较大。因此,针对属性值变化产生的动态覆盖信息系统,提出基于矩阵的增量方法计算集合的上下近似集。首先,给出... 详细信息

在实际应用中,属性值的改变会导致覆盖信息系统中某一个覆盖发生变化,此时使用非增量的方法计算集合的上下近似集的时间开销较大。因此,针对属性值变化产生的动态覆盖信息系统,提出基于矩阵的增量方法计算集合的上下近似集。首先,给出增量的方法计算动态覆盖的两种特征矩阵。然后,基于给定的两种特征矩阵分别给出计算集合上下近似集的增量算法,通过实例说明了算法的计算过程。最后,通过仿真实验验证了本文所提算法的有效性。

关键词：粗糙集动态覆盖信息系统近似集特征矩阵增量方法

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对象集变化时近似集动态维护的矩阵方法

计算机研究与发展 2013年第9期50卷 1992-2004页

作者：王磊李天瑞刘清黎敏南昌工程学院信息工程学院南昌330099 西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 南昌大学信息工程学院南昌330031

目前粗糙集模型中概念的上、下近似集的计算方法大多是基于静态信息系统的.而实际的信息系统是随时间动态变化的,通常包括对象集、属性集和属性值3种类型的粒度变化,这些变化必然引起概念近似集的动态变化.如何快速、有效地更新概念的... 详细信息

目前粗糙集模型中概念的上、下近似集的计算方法大多是基于静态信息系统的.而实际的信息系统是随时间动态变化的,通常包括对象集、属性集和属性值3种类型的粒度变化,这些变化必然引起概念近似集的动态变化.如何快速、有效地更新概念的近似集是基于粗糙集的动态知识更新中的热点研究问题之一.而利用既有知识的增量式更新方法是一种有效的近似集动态更新方法.在信息系统动态变化的客观环境下,以矩阵作为表达和运算工具从一个全新的视角研究信息系统的论域随时间变化时,变精度粗糙集模型中概念的上、下近似集的增量式更新方法,并构造出近似集增量式更新的矩阵算法,随后分析了算法的时间复杂度。进一步,在MATLAB平台上开发出增量式更新和非增量式更新近似集的两种矩阵算法的程序,最后在UCI的6个数据集上测试了两种矩阵算法的性能并将实验结果进行比较,结果表明增量式更新的矩阵算法可行、简洁和高效.

关键词：信息系统变精度粗糙集近似集增量更新矩阵

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基于代价敏感的粗糙集近似集与粒度寻优算法

控制与决策 2020年第9期35卷 2070-2080页

作者：张清华刘凯旋高满重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

粗糙集的近似集用已有知识粒对不确定性目标概念进行近似描述,但在构建近似集时并没有考虑数据的代价信息这一实际因素.对此,首先分析在构建粗糙集的近似集时考虑代价信息的必要性;然后,从代价敏感角度构建误分类代价的粗糙集近似集模型... 详细信息

粗糙集的近似集用已有知识粒对不确定性目标概念进行近似描述,但在构建近似集时并没有考虑数据的代价信息这一实际因素.对此,首先分析在构建粗糙集的近似集时考虑代价信息的必要性;然后,从代价敏感角度构建误分类代价的粗糙集近似集模型,并分析该模型下求得的近似集的相关性质.为了在多粒度空间中寻找一个合适的粒度空间来对不确定性目标概念进行近似描述,使误分类代价与测试代价之和尽可能小,给出属性代价贡献率的定义,并提出一种代价敏感的粒度寻优算法.实验结果表明,所提出算法能适用于现有代价认知场景,并在给定代价场景下求出合理的层次粒度空间结构以及不确定性目标概念的近似集.

关键词：粗糙集近似集代价敏感多粒度粒度寻优

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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

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粗糙集的近似集

软件学报 2012年第7期23卷 1745-1759页

作者：张清华王国胤肖雨重庆邮电大学系统理论及其应用研究中心重庆400065 计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电大学) 重庆400065

粗糙集是1982年由Pawlak教授提出的解决集合边界不确定的重要方法,它通过两个精确的上、下近似集作为边界线来刻画目标集合(概念)X的不确定性,但它没有给出如何用已知的知识基(知识粒)来精确或近似地描述边界不确定的目标集合(概念)X的... 详细信息

粗糙集是1982年由Pawlak教授提出的解决集合边界不确定的重要方法,它通过两个精确的上、下近似集作为边界线来刻画目标集合(概念)X的不确定性,但它没有给出如何用已知的知识基(知识粒)来精确或近似地描述边界不确定的目标集合(概念)X的方法.首先给出了集合之间的相似度概念,然后分析了分别用上近似集R(X)和下近似集R(X)作为目标集合(概念)X近似描述的不足,提出了在已有知识基(粒)空间下寻找目标集合(概念)X的近似集的方法,并分析了用R0.5(X)作为X(概念)的近似集的优越性.最后讨论了不同知识粒度空间下R0.5(X)与X的相似度随知识粒度的变化关系.从新的角度提出了目标集合(概念)X近似集的构造方法,促进了粗糙集模型的发展.

关键词：粗糙集近似集粒计算知识空间相似度

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优势关系多粒度粗糙集中近似集动态更新方法

中国科学技术大学学报 2017年第1期47卷 40-47页

作者：胡成祥赵国柱滁州学院计算机与信息工程学院安徽滁州239000

随着数据的不断变化,从信息系统中获取有用的信息,可有效地为决策提供依据.为此在多粒度环境下,优势关系多粒度粗糙集中粒度增加时,分析了优势关系乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集近似集动态更新的定理和相关性质,提出了一种优势关... 详细信息

随着数据的不断变化,从信息系统中获取有用的信息,可有效地为决策提供依据.为此在多粒度环境下,优势关系多粒度粗糙集中粒度增加时,分析了优势关系乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集近似集动态更新的定理和相关性质,提出了一种优势关系多粒度粗糙集模型中,当粒度结构动态增加时,近似集更新的算法.该算法的基本思想是不需要重新计算粒度结构变化时信息系统的优势类、下近似集和上近似集,只需根据新增粒度结构的相关信息计算所有对象的优势类;然后根据优势关系乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集中动态更新近似集的相关定理计算近似集,提高了更新效率.通过与传统的静态算法做比较,验证了本算法的有效性.

关键词：优势关系多粒度粗糙集动态更新近似集

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计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法

模式识别与人工智能 2017年第2期30卷 162-170页

作者：王澍李天瑞西南交通大学信息科学与技术学院成都611756

优势关系粗糙集克服经典粗糙集无法处理偏序关系数据的缺陷,而减少近似集的计算时间可以提高数据处理的效率.基于此种情况,文中提出计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法,在对象和属性同时增加时,能快速计算优势关系粗糙集的近似集.算... 详细信息

优势关系粗糙集克服经典粗糙集无法处理偏序关系数据的缺陷,而减少近似集的计算时间可以提高数据处理的效率.基于此种情况,文中提出计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法,在对象和属性同时增加时,能快速计算优势关系粗糙集的近似集.算法改进近似集相关参数的定义,通过尽可能少的参数求出近似集,简化计算过程,提高算法运算速度,节省内存.实验表明,文中算法具有较快的运算速度,尤其当数据量增大或数据类别增多时效果更明显.

关键词：粗糙集优势关系粗糙集近似集快速算法

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基于经典粗糙集的近似集动态获取方法

数据采集与处理 2015年第6期30卷 1332-1340页

作者：胡成祥赵瑞斌滁州学院计算机与信息工程学院滁州239000

信息系统中的数据是动态变化的,根据动态变化的信息系统获取有用的信息,成为数据处理中的关键问题。针对该问题,分别讨论了信息系统中属性增加和减少时,近似集的动态获取方法。通过对信息系统中原有的等价类进行划分,避免了对论域的重... 详细信息

信息系统中的数据是动态变化的,根据动态变化的信息系统获取有用的信息,成为数据处理中的关键问题。针对该问题,分别讨论了信息系统中属性增加和减少时,近似集的动态获取方法。通过对信息系统中原有的等价类进行划分,避免了对论域的重新划分,提高了动态更新近似集的效率,通过讨论等价类与原有近似集之间的关系,给出了信息系统动获取之后的近似集与原来近似集之间的相关定理,提出了在经典粗糙集模型中,属性增减时近似集动态获取方法。实验结果验证了该方法的正确性和有效性,而且效率优于原始的方法。

关键词：知识发现近似集动态更新

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基于矩阵的粗糙集近似集快速计算算法

计算机工程 2023年第5期49卷 22-28页

作者：徐怡侯迪安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601 安徽大学物质科学与信息技术研究院合肥230031

在粗糙集理论中,上、下近似集的计算是核心问题。矩阵能提供一种高效的方法来计算粗糙集模型中概念的上、下近似集,但是在目前的矩阵方法中,论域中每个对象都要与论域中全部对象进行运算,从而导致较大的时间代价。为提高使用矩阵计算近... 详细信息

在粗糙集理论中,上、下近似集的计算是核心问题。矩阵能提供一种高效的方法来计算粗糙集模型中概念的上、下近似集,但是在目前的矩阵方法中,论域中每个对象都要与论域中全部对象进行运算,从而导致较大的时间代价。为提高使用矩阵计算近似集时的效率,提出一种快速计算上、下近似集的矩阵方法。对于一个给定的概念,基于概念的外延和概念补集的外延构建一个局部关系矩阵,对局部关系矩阵和单位矩阵进行矩阵运算得到正域和边界域布尔矩阵,对局部关系矩阵的转置和单位矩阵进行矩阵运算得到负域和边界域布尔矩阵。在该矩阵方法中,只需要根据局部关系矩阵就可以计算近似集,即论域中每个对象不必和论域中全部对象进行运算就可以被划分到相应的区域,使得算法的运算次数相比传统矩阵算法大幅减少,从而降低时间成本。在8个公开数据集上的实验结果表明,与4种传统的矩阵算法相比,该矩阵算法的运行速度至少提升70%,可以有效提高近似集计算效率。

关键词：粗糙集近似集单位矩阵局部关系矩阵矩阵运算