检索结果-南通市图书馆

L水平相似关系下不完备区间值信息表的三支决策

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

陕西师范大学学报（自然科学版） 2023年第1期51卷 87-100页

作者：于倩倩李小南西安电子科技大学数学与统计学院陕西西安710071

推广了不完备信息表的三支决策模型。首先,根据决策者的风险偏好,定义一个L水平相似关系用以度量区间值信息表上不同对象间的相似程度。其次,从不完备信息表中存在的缺失值的两种语义出发,利用区间数获取损失函数进而通过贝叶斯最小风... 详细信息

推广了不完备信息表的三支决策模型。首先,根据决策者的风险偏好,定义一个L水平相似关系用以度量区间值信息表上不同对象间的相似程度。其次,从不完备信息表中存在的缺失值的两种语义出发,利用区间数获取损失函数进而通过贝叶斯最小风险决策理论求得三划分所需要的阈值。最后,将三支决策模型推广到由区间值不完备信息和损失函数矩阵组成的混合区间值信息表上,并且研究了模型的性质。

关键词：区间值模糊集三支决策不完备信息表 L水平相似关系决策理论粗糙集

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于不完备区间值信息表的三支决策研究

基于不完备区间值信息表的三支决策研究

作者：于倩倩西安电子科技大学

学位级别：硕士

三支决策是粗糙集理论的自然推广。而区间值为模糊概念的隶属度提供了一个合理的范围,能够更加灵活地描述模糊信息。因此本文将区间值与三支决策结合,研究了不完备区间值信息表的三支决策以及数据更新时三支决策模型的改进。具体内容如... 详细信息

三支决策是粗糙集理论的自然推广。而区间值为模糊概念的隶属度提供了一个合理的范围,能够更加灵活地描述模糊信息。因此本文将区间值与三支决策结合,研究了不完备区间值信息表的三支决策以及数据更新时三支决策模型的改进。具体内容如下:1.提出基于不完备区间值信息表的三支决策模型。首先根据决策者的风险偏好,本文定义了一个L水平相似关系用以度量区间值信息表上不同对象间的相似程度。其次将区间值和损失函数结合起来,利用基于区间值损失函数的决策理论粗糙集确定了阈值的计算方法,进而建立了不完备区间值信息表的三支决策模型。最后本文将这种方法推广到更一般的不完备离散区间值信息表上,建立了一个统一的三支决策模型。2.研究基于属性更新的三支决策模型的改进。首先,我们构造了一个关系矩阵用于研究新旧信息表的相似度矩阵之间的关系,在L水平相似关系下得到了更新后的L水平相似类,并且给出了一个相似度矩阵的更新算法。其次我们根据条件概率函数的性质,得到了新旧信息表三划分的联系。最后进一步研究了基于属性更新的不完备区间值信息表上三支决策模型的改进。3.讨论基于对象集更新的三支决策模型的改进。首先根据变化的对象与新区间值信息表的决策集X’以及旧表的决策集X之间的四种关系。其次在这四种情境下具体分析了新旧表的三划分的变化情况,导出了新信息表的三划分规则。最后在假设信息表对应的区间值损失函数矩阵不变的情况下,研究了基于对象集更新时不完备区间值信息表的三支决策模型的改进。综上,本文研究了基于风险偏好的L水平相似关系下不完备区间值信息的三支决策理论,并讨论了属性更新和对象集更新时相应三支决策模型的改进方法。本文的研究推广了三支决策,同时也为三支决策模型在属性更新和对象更新情况下的改进提供了新方法。

关键词： L水平相似关系不完备信息表区间值三支决策属性更新

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于模糊粗集的不完备信息表属性约简新算法

计算机工程与应用 2005年第35期41卷 15-16,22页

作者：邱卫根罗中良广东工业大学计算机学院广州510090 佛山科技学院广东佛山528000

模糊粗糙集结合了粗集和模糊集的优点,是一种有效的数据处理理论,尤其在不完备信息表数据处理中。论文对Krysckiewcz容差关系模型加以改进,充分考虑信息表中属性取值的规律,构造模糊的二元不可分辨关系,运用模糊粗糙集理论,推广属性依... 详细信息

模糊粗糙集结合了粗集和模糊集的优点,是一种有效的数据处理理论,尤其在不完备信息表数据处理中。论文对Krysckiewcz容差关系模型加以改进,充分考虑信息表中属性取值的规律,构造模糊的二元不可分辨关系,运用模糊粗糙集理论,推广属性依赖性度量概念,给出了属性约简算法,并通过一个实例验证了它的有效性,为不完备信息表的数据处理提供了一些解决问题的思路。

关键词：不完备信息表模糊粗糙集容差关系属性约简模糊核

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种不完备信息表的预处理方法

北京科技大学学报 2006年第9期28卷 902-906页

作者：鄂旭高学东邵良杉叶柏青辽宁工学院计算机系锦州121001 北京科技大学管理学院北京100083 辽宁工程技术大学管理学院阜新123000

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问... 详细信息

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究.应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化.数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的.

关键词：不完备信息表粗糙集信息熵属性约简离散化

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于信息表的IS-概念格构建

基于信息表的IS-概念格构建

作者：王莹莹河北师范大学

学位级别：硕士

概念格,又称为Galois格,它是根据数据集中对象与属性之间的二元关系建立的一种概念层次结构.概念格的每个结点都是一个形式概念,由两部分组成:内涵（即概念的描述）和外延（即内涵所覆盖的对象）.从形式背景中生成概念格的过程实质上是... 详细信息

概念格,又称为Galois格,它是根据数据集中对象与属性之间的二元关系建立的一种概念层次结构.概念格的每个结点都是一个形式概念,由两部分组成:内涵（即概念的描述）和外延（即内涵所覆盖的对象）.从形式背景中生成概念格的过程实质上是概念聚类的过程.另外,概念格通过Hasse图生动简洁地体现了这些概念之间的泛化和特化关系,是数据分析和知识处理的有力工具,已被广泛应用于知识工程、机器学习、模式识别、专家系统、计算机网络、数据分析、决策分析、数据挖掘等领域.在概念格的研究中形式背景的属性通常只取两个值,所以对于多属性值的信息表,一般要借助正向尺度化方法将其先转化为形式背景后,再由所导出的形式背景构造概念格.本文则探究利用内涵-外延观的思想由信息表直接构造概念格的方法,主要工作如下:（1）在完备信息表上,通过定义对象集的极大描述公式和公式的意义集,构建IS-概念格,并给出求完备信息表上所有IS-概念的算法及IS-概念格的属性约简.（2）在不完备信息表上,由于有些对象在一些属性下的取值不是确定的一个值,所以定义方法也有一些区别.公式的意义集为对象区间集,通过定义对象区间集的极大描述公式和公式的意义集,构建不完备信息表上的IS-概念格,并给出不完备信息表上IS-概念格的属性约简算法.（3）给出了形式背景中的概念格和信息表上的IS-概念格之间的联系.

关键词：完备信息表概念格属性约简不完备信息表区间集

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于新型关系矩阵的数据填补方法

计算机工程 2011年第19期37卷 28-31页

作者：金成美鄂旭穆海军李岩辽宁工业大学电子与信息工程学院辽宁锦州121001 辽宁工程技术大学资源与环境学院辽宁阜新123000 辽宁工程职业技术学院辽宁铁岭112000 中国铁通锦州分公司辽宁锦州121000

研究不完备信息系统,分析容差关系、非对称相似关系、限制容差关系的局限性,提出一种基于新型关系矩阵的数据填补方法。新型关系矩阵完整地记录了各对象之间条件属性以及决策属性的异同情况,以此挖掘对象间的潜在联系,并进行空缺值的填... 详细信息

研究不完备信息系统,分析容差关系、非对称相似关系、限制容差关系的局限性,提出一种基于新型关系矩阵的数据填补方法。新型关系矩阵完整地记录了各对象之间条件属性以及决策属性的异同情况,以此挖掘对象间的潜在联系,并进行空缺值的填补处理,填补的结果不会破坏系统的协调性。数据集测试结果验证了该方法的有效性。

关键词：新型关系矩阵不完备信息表粗糙集数据填补冲突避免

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

缺失数据填补方法研究

缺失数据填补方法研究

作者：金成美辽宁工业大学

学位级别：硕士

不完备数据是在当今许多进行的实验研究领域和调查研究领域中普遍存在着的问题。不完备数据会增加分析任务的难度,造成结果偏倚,在一定程度上降低了统计工作的效率。特别是在完全观测与不完全观测存在着系统差异的情况下,运用常规的统... 详细信息

不完备数据是在当今许多进行的实验研究领域和调查研究领域中普遍存在着的问题。不完备数据会增加分析任务的难度,造成结果偏倚,在一定程度上降低了统计工作的效率。特别是在完全观测与不完全观测存在着系统差异的情况下,运用常规的统计学方法对不完备数据集做出的分析结论会存在严重的局限性,是不能替代完全观测的。而数据清理技术的新发展,使得运用更为先进的方法成为可能。数据挖掘,也称之为数据库中知识发现,是一个可以从海量数据中智能地和自动地抽取一些有用的、可信的、有效的和可以理解的模式的过程。缺失数据填补是数据挖掘的重要研究内容之一。本文就是针对不完备数据的填补处理这一内容展开的,主要工作如下: 1.介绍课题研究背景、国内外研究现状以及缺失数据分类机制;系统阐述了缺失数据填补算法的工作原理和实现方式;2.通过估计参数的相对误差大小比较了四种目前比较有前景的缺失数据处理方法的效果;3.本文的研究重点是新型关系矩阵模型,新型关系矩阵完整地记录了各对象之间条件属性以及决策属性的异同情况,以此挖掘对象间的潜在联系,并进行空缺值的填补处理。填补的结果不会破坏系统的协调性;4.针对本文算法进行了两组相关实验。实验一分别采用均值法、条件均值法以及本文算法处理UCI中的三个数据集,对比恢复率;实验二主要考察本文算法在不同缺失率下的填补准确性,研究包括七种缺失程度的数据。

关键词：数据填补新型关系矩阵不完备信息表粗糙集冲突避免

粗糙集理论中的数据预处理及决策表约简方法研究

在线全文

同方学位论文库

学校读者我要写书评

暂无评论

粗糙集理论中的数据预处理及决策表约简方法研究

作者：黎东英福州大学

学位级别：硕士

1982年,波兰学者Z.Pawlak提出了粗糙集理论,它是一种分析不精确、不一致、不完整等各种不完备信息的数学工具。利用粗集理论处理的主要问题包括:数据简化、数据相关性的发现、数据意义的评估、由数据产生决策算法等。对不完... 详细信息

1982年,波兰学者Z.Pawlak提出了粗糙集理论,它是一种分析不精确、不一致、不完整等各种不完备信息的数学工具。利用粗集理论处理的主要问题包括:数据简化、数据相关性的发现、数据意义的评估、由数据产生决策算法等。对不完备信息系统的处理是数据预处理的一个重要内容,而在知识获取时往往面临的是不完备信息系统,即存在部分对象属性值未知情况,针对这种情况,本文探讨了对不完备信息系统的处理方法。许多学者对连续属性的离散化方法进行了深入的研究,其中包括S方法、H方法、L方法。基于离散化后等价类太多而无法提高系统的聚类能力的考虑,本文提出了一种数据泛化方法,它利用决策表相容性的反馈信息对经过初次离散化的信息系统进行处理,该方法提高了规则的统计意义及解释能力。数据约简是粗集理论中的一个重要研究课题,数据约简要求在保持知识库的分类和决策能力不变的条件下,删除不相关或不重要的知识,知识的约简一般包括属性的约简和属性值的约简。本文探讨了一种基于差异表的约简方法,它不需要对决策表中的记录进行逐行考察,每次从差异表中抽取出最重要的属性值加入到结果集合中,最后由结果集合得到约简的规则。Pawlak提出的粗集模型处理的分类必须是完全正确的或肯定的,但在实际应用中,数据中包含噪音是难免的。为了提高在实际应用中对噪音数据的适应能力,Ziarkio提出了可变精度粗集理论,本文把可变精度粗集理论应用在一个判断地区综合发展程度的系统,实现了抗噪音的干扰,同时也大大简化了原始数据集。

关键词：粗糙集数据泛化不完备信息表差异表