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不完备目标信息系统中基于差异关系的粗糙集

南京理工大学学报 2010年第4期34卷 415-419页

作者：魏利华唐振民丁辉吴刚南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 嘉兴学院数学与信息工程学院浙江嘉兴314001 德雷塞尔大学信息科学与技术学院美国费城PA19104

针对建立在等价关系上的传统粗糙集对差异关系研究不足的情况,基于差异关系对传统粗糙集模型进行了扩展。在不完备目标信息系统中定义差异关系并基于这种差异关系扩充粗糙集模型。等价关系反映事物共性,差异关系反映事物个性,基于差异... 详细信息

针对建立在等价关系上的传统粗糙集对差异关系研究不足的情况,基于差异关系对传统粗糙集模型进行了扩展。在不完备目标信息系统中定义差异关系并基于这种差异关系扩充粗糙集模型。等价关系反映事物共性,差异关系反映事物个性,基于差异关系的粗糙集可用于约简否定规则。文中定义了一种差异关系,证明了基于差异关系的下、上近似集的主要性质,建立了相应的近似约简模型,最后给出了近似约简的判定定理和计算方法。

关键词：不完备目标信息系统等价关系差异关系下近似集上近似集近似约简

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由子基生成的内部算子和闭包算子

数学进展 2006年第4期35卷 476-484页

作者：李进金漳州师范学院数学系漳州福建363000

本文研究粗糙集与拓扑空间的关系,统一地使用拓扑空间中的集合关于子基的内部和闭包来研究粗糙集理论和覆盖广义粗糙集理论中的下近似集和上近似集,以及由它们导出的关于子基的开集,导集,闭集,边界．研究这两个概念及由它们导出的相关... 详细信息

本文研究粗糙集与拓扑空间的关系,统一地使用拓扑空间中的集合关于子基的内部和闭包来研究粗糙集理论和覆盖广义粗糙集理论中的下近似集和上近似集,以及由它们导出的关于子基的开集,导集,闭集,边界．研究这两个概念及由它们导出的相关概念的性质不仅对于粗糙集理论,而且对于拓扑学本身都有重要的理论和实际应用意义．

关键词：拓扑子基下近似集上近似集内部闭包

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一种新的基于粗糙集理论的WSN分簇算法

计算机应用研究 2009年第1期26卷 121-123,126页

作者：罗俊薛胜军赵娟娟谈冉武汉理工大学计算机科学与技术学院武汉430063

利用粗糙集理论解决不确定性问题的优势,首次将粗糙集理论应用到无线传感器网路分簇算法中,提出了一种新的分簇算法:CRSWSN。主要从簇的形成和簇头的产生两个方面进行研究,并结合粗糙集的相关理论给出了详细的设计方案,成功地解决传统... 详细信息

利用粗糙集理论解决不确定性问题的优势,首次将粗糙集理论应用到无线传感器网路分簇算法中,提出了一种新的分簇算法:CRSWSN。主要从簇的形成和簇头的产生两个方面进行研究,并结合粗糙集的相关理论给出了详细的设计方案,成功地解决传统分簇算法的弊端。最后预测了粗糙集理论在无线传感器网路中的发展趋势。

关键词：粗糙集上近似集下近似集无线传感器网路簇簇头模糊集

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一种改进的属性核计算方法

计算机工程与应用 2006年第13期42卷 57-59页

作者：徐凤生德州学院计算机系山东德州253023

属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,其核心任务是得到属性集的核。论文对目前求核方法存在的问题进行了分析,提出了一种改进的属性核计算方法,并证明了方法的正确性。该方法适用于任何决策表(相容的或不相容的)。

关键词：粗糙集上近似集下近似集属性核关键属性

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粗糙集与FI代数

计算机工程与科学 2009年第4期31卷 134-136页

作者：陈世联淮阴工学院计算科学系

在粗糙集的代数刻画方面,一个重要方法是在偶序对构成的集合中,通过定义基本运算,寻找刻画偶序对所构成集合的代数结构。本文在偶序对构成的集合中定义二元运算→,证明了偶序对所构成的集合构成FI代数,并给出几个简单性质。

关键词：粗糙集上近似集下近似集 FI代数

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一种新的基于粗糙集模型的决策树算法

计算机工程 2008年第3期34卷 9-11页

作者：高静徐章艳宋威杨炳儒北京科技大学信息工程学院北京100083

在基于粗糙集模型的决策树生成算法中,由于分类的精确性,导致生成算法在对实例进行划分时往往过于细化,无法避免少数特殊实例对决策树造成的不良影响,使得生成的决策树过于庞大,不便于理解,同时也降低了其对未来数据的分类和预测能力。... 详细信息

在基于粗糙集模型的决策树生成算法中,由于分类的精确性,导致生成算法在对实例进行划分时往往过于细化,无法避免少数特殊实例对决策树造成的不良影响,使得生成的决策树过于庞大,不便于理解,同时也降低了其对未来数据的分类和预测能力。针对上述问题,该文给出一个新的基于粗糙集模型的决策树生成算法,引入了抑制因子。对即将扩张的结点,除了常用的终止条件外,再加入一个终止条件:若样本的抑制因子大于给定的阈值,便不再扩展该结点。有效地避免了划分过细的问题,也不会生成过于庞大的决策树,便于用户理解。

关键词：决策树 ID3算法粗糙集抑制因子上近似集下近似集

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一种基于粗糙集的K-Means聚类算法

计算机工程与应用 2006年第20期42卷 141-142,146页

作者：冯征天津大学管理学院天津300072

在传统的硬聚类过程中,得到的簇中数据对象是确定的,然而在现实世界,边界数据是不能被准确划分到任何一个簇的。粗糙集是处理这种边界不确定性的工具,基于此提出了一种基于粗糙集的K-Means聚类算法,这种算法生成的簇包括上近似集和下近... 详细信息

在传统的硬聚类过程中,得到的簇中数据对象是确定的,然而在现实世界,边界数据是不能被准确划分到任何一个簇的。粗糙集是处理这种边界不确定性的工具,基于此提出了一种基于粗糙集的K-Means聚类算法,这种算法生成的簇包括上近似集和下近似集,可以处理边界对象。试验证明,这种算法是有效的。

关键词：聚类粗糙集上近似集下近似集 K均值

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一种改进的可区分矩阵与求核方法

计算机工程与科学 2009年第2期31卷 53-55页

作者：徐凤生李天志李海军德州学院计算机系山东德州253023

本文针对Hu方法存在的问题,提出了一种改进的可区分矩阵与求核方法,并证明了该方法的正确性。该方法不仅克服了Hu方法的不足,而且指出了Hu方法出错的根本原因。

关键词：粗糙集上近似集下近似集属性核

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一种基于粗糙集的社区结构发现算法

计算机工程 2011年第14期37卷 41-43页

作者：朱文强伏玉琛苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006 江苏省现代企业信息化应用支撑软件工程技术研发中心江苏苏州215104

提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法。将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念。将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模... 详细信息

提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法。将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念。将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模块度确定理想的社区结构。在Zachary Karate Club模型和College Football Network模型上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。

关键词：社区结构节点关联度粗糙集上近似集下近似集