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不完备序信息系统的模型扩展及其属性约简

南京大学学报（自然科学版） 2015年第2期51卷 430-437页

作者：莫京兰吕跃进李金海广西科技大学鹿山学院基础教学部柳州545616 广西大学数学与信息科学学院南宁530004 昆明理工大学理学院昆明650500

粗糙集理论是一种处理不精确、不确定和不完备知识的有效数学工具.经典粗糙集是基于完备信息系统建立的,然而现实世界中不完备信息系统也是经常遇到的.因此,不完备序信息系统的粗糙集模型推广及其属性约简是基本的研究内容.对于有遗漏... 详细信息

粗糙集理论是一种处理不精确、不确定和不完备知识的有效数学工具.经典粗糙集是基于完备信息系统建立的,然而现实世界中不完备信息系统也是经常遇到的.因此,不完备序信息系统的粗糙集模型推广及其属性约简是基本的研究内容.对于有遗漏型的未知属性值的不完备序信息系统,广义扩展优势关系与限制扩展优势关系都不能合理比较论域中任意两个对象间的优势关系.针对这个缺点,基于属性值的概率分布原理,提出β优势关系及其粗糙集扩展模型;在此基础上,从矩阵角度给出基于β优势关系的近似约简的概念及约简方法.然后,通过实例分析表明β优势关系的有效性和优越性.最后,在UCI数据集上进行仿真实验,实验结果说明基于β优势关系的不完备序信息系统,可以获得更加合理的近似精度.

关键词：粗糙集不完备序信息系统优势关系概率分布相对约简

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不完备序信息系统的证据特征及属性约简

计算机工程与应用 2018年第21期54卷 43-47,200页

作者：郑娜王加阳中南大学信息科学与工程学院长沙400083

不完备有序信息系统粗糙集模型是经典粗糙集的扩展,利用优势关系代替等价关系能很好地处理含未知属性值和带有偏好关系的数据。研究了不完备序信息系统的证据特征,给出了不完备序上、下近似算子,并证明了二者分别与证据理论中的似然函... 详细信息

不完备有序信息系统粗糙集模型是经典粗糙集的扩展,利用优势关系代替等价关系能很好地处理含未知属性值和带有偏好关系的数据。研究了不完备序信息系统的证据特征,给出了不完备序上、下近似算子,并证明了二者分别与证据理论中的似然函数、信任函数相对应。进而提出了不完备序信息系统的R~≥约简、信任约简以及似然约简的概念,探讨了它们之间的一致性,证明了R~≥约简与信任约简是等价的,均是保持信任函数和的最小属性集合,得出了似然约简协调集必为R~≥约简协调集的结论。

关键词：不完备序信息系统证据特征属性约简信任约简似然约简

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不完备序信息系统与决策系统若干问题研究

不完备序信息系统与决策系统若干问题研究

作者：韦碧鹏广西大学

学位级别：硕士

由于粗糙集理论可以处理具有不确定性信息的优势,故它已受到国内外很多专家以及学者的重视.本文主要研究不完备序信息系统与决策系统的粗糙集理论,其主要内容从以下几个方面说明： 1.为了研究不完备序信息系统与序决策系统内部结构的不... 详细信息

由于粗糙集理论可以处理具有不确定性信息的优势,故它已受到国内外很多专家以及学者的重视.本文主要研究不完备序信息系统与决策系统的粗糙集理论,其主要内容从以下几个方面说明： 1.为了研究不完备序信息系统与序决策系统内部结构的不确定性,建立了知识粒度、信息熵、粗糙度、优势类差量、优势类差量粗糙度的信息度量,得到知识粒度和信息熵具有互补的性质以及优势类差量粗糙度能够更精确地度量不完备序信息系统结构的不确定性.从而可以有效地衡量系统中属性的重要性,进而对其进行排序. 2.研究不完备序决策系统的规则提取算法,一方面,提出了广义优势决策函数的概念,得到了广义优势决策函数区分矩阵的约简算法和提取出肯定的序决策规则;另一方面,通过不确定性优势矩阵的给出,得到了不完备序信息系统的核值,最终提取出否定的序决策规则.从而可以有效地对不完备序系统进行决策. 3.为了弥补容差优势关系和限制优势关系的不足,提出了α优势关系,针对α优势关系的粗糙集模型,提出了其优势区分矩阵和优势决策区分矩阵的概念,得到了其属性约简算法;再者,为了提高a优势关系中不完备序信息系统属性约简的效率,从相对优势类差量的角度对属性重要性进行度量,得到了其启发式约简算法.

关键词：粗糙集理论不完备序信息系统不完备序决策系统属性约简规则提取

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不完备序信息系统的集对优势度粗糙集模型

聊城大学学报（自然科学版） 2017年第1期30卷 97-101页

作者：黄丽萍闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

不完备序信息系统粗糙集模型是经典粗糙集模型的扩展,它能进一步处理含未知属性值和具有优势关系的数据.针对相似优势关系条件过于宽松而限制扩展优势关系条件又过于严格的缺点,引入集对分析思想,提出了集对优势度粗糙集模型.它可以通... 详细信息

不完备序信息系统粗糙集模型是经典粗糙集模型的扩展,它能进一步处理含未知属性值和具有优势关系的数据.针对相似优势关系条件过于宽松而限制扩展优势关系条件又过于严格的缺点,引入集对分析思想,提出了集对优势度粗糙集模型.它可以通过调整参数,达到较理想的分类,克服了现有不完备序信息系统优势关系的不足.并以实例分析验证了集对优势度粗糙模型的有效性.最后,在UCI数据集上进行仿真实验,通过实验进一步说明集对优势度粗糙模型可以获得更优的分类效果.

关键词：粗糙集不完备序信息系统限制优势关系对优势度

区间颗粒下不完备序信息系统的优化决策规则获取

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河南科技 2014年第7X期33卷 183-184页

作者：姜洪冰鲍爱娜济南大学泉城学院基础教学部山东蓬莱265600 济南大学泉城学院商学院山东蓬莱265600

在不完备序决策信息系统中,结合区间知识颗粒,进而导出区间决策规则,然后给出相应的属性约简,并构造相应的判定定理及区分函数求法,来获取优化的区间决策规则,使得决策规则的条件属性部分的描述更加清楚、简洁。

关键词：不完备序信息系统区间知识颗粒区分函数优化决策规则

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基于粒度度量的不完备序信息系统约简算法

信息与电脑（理论版） 2012年第9期 104-105页

作者：史进玲许昌学院国际教育学院河南许昌461000

在不完备序信息系统中,引入了序关系的定义,通过将不完备序信息系统转换为扩展序值表,讨论了扩展序值表中知识的粒度大小,定义了知识的粒度度量方法,证明了知识的粒度度量随着知识划分变大而单调增加的定理,给出了相关的性质,提出了一... 详细信息

在不完备序信息系统中,引入了序关系的定义,通过将不完备序信息系统转换为扩展序值表,讨论了扩展序值表中知识的粒度大小,定义了知识的粒度度量方法,证明了知识的粒度度量随着知识划分变大而单调增加的定理,给出了相关的性质,提出了一种新的基于粒度度量的不完备序信息系统约简算法,并通过实例验证了算法的有效性。

关键词：不完备序信息系统粒度度量属性重要性属性约简

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基于包含度的不完备序信息系统属性约简的一种算法

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2012年第2期30卷 270-272,277页

作者：郭永平中国人民银行嘉峪关市中心支行甘肃嘉峪关735100

在不完备序信息系统中,通过引入包含度的概念,对属性重要度进行了定义;在此基础上,提出了一种基于包含度的属性约简算法;最后,通过实例分析表明,该算法能得到不完备序信息系统的一个约简.

关键词：粗糙集不完备序信息系统优势关系包含度属性约简

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基于最大优势链的序信息系统知识获取

基于最大优势链的序信息系统知识获取

作者：吴方刚江西财经大学

学位级别：硕士

本文以知识获取为目的,以粗糙集理论为工具,基于最大优势链理论,分别研究了序信息系统与序决策系统的知识约简和规则获取。主要内容如下:首先,基于优势关系构造了优势链理论。优势关系与等价关系相比放松了很多限制,但是由于优势关系的... 详细信息

本文以知识获取为目的,以粗糙集理论为工具,基于最大优势链理论,分别研究了序信息系统与序决策系统的知识约简和规则获取。主要内容如下:首先,基于优势关系构造了优势链理论。优势关系与等价关系相比放松了很多限制,但是由于优势关系的要求太宽松,容易将实际不满足条件的对象误判为同一个优势类,导致优势集中的对象间不存在优势关系,这势必将影响现有的基于优势关系的粗糙分析方法的效果。针对优势关系在实际应用中的局限性,本文提出了最大优势链的概念,进一步加强了优势关系的限制条件,使得优势类中的对象两两之间具备优势关系。在给出最大优势链定义的基础上,进一步给出了最大优势链的性质及其证明,并给出了最大优势链的求解算法与程序。进而基于最大优势链,构造了具有更高精度的粗糙集上下近似。其次,研究了完备序信息系统与完备决策系统知识发现。基于提出的最大优势链,对完备信息系统进行知识获取。通过辨识矩阵法,我们构造了新的辨识矩阵与辨识函数,实现了对序信息系统的约简。与传统的优势关系相比,基于最大优势链构造的辨识矩阵,更加简化。这意味着可以为知识获取提供一种更有效率的计算,特别是针对大型序信息系统。基于最大优势链,对完备决策系统进行规则获取。利用辨识矩阵法,我们构造新的更加简化的辨识矩阵与辨识函数,实现了对序决策系统的约简。与传统的优势关系相比,经实例对比,最大优势链下的规则获取效率更高。最后,研究了不完备序信息系统与不完备决策系统知识发现。把最大优势链方法引入到不完备条件下,分别研究了不完备序信息系统与不完备决策系统的属性约简与知识获取。构造出的辨识矩阵更加简化与直观,对不完备序信息系统与不完备决策系统的约简效率有明显的提高,因此,该方法在处理较大规模系统时较有优势。

关键词：不完备序信息系统优势关系辨识矩阵最大优势链

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基于置信优势关系的粗糙集近似模型

控制与决策 2014年第7期29卷 1325-1329页

作者：苟光磊王国胤利节吴迪西南交通大学信息科学与技术学院成都610031 中国科学院重庆绿色智能技术研究院重庆401122 重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

不完备有序信息处理是现实生活中的常见问题.多种拓展优势关系及其粗糙集模型被提出并用于解决不完全的偏好决策问题,但均未考虑序关系特性,与现实语义存在矛盾.对此,提出一种置信优势关系及其粗糙集近似模型,讨论了基于置信优势关系的... 详细信息

不完备有序信息处理是现实生活中的常见问题.多种拓展优势关系及其粗糙集模型被提出并用于解决不完全的偏好决策问题,但均未考虑序关系特性,与现实语义存在矛盾.对此,提出一种置信优势关系及其粗糙集近似模型,讨论了基于置信优势关系的粗糙集模型与已有模型的关系.与现有的拓展关系相比,该置信优势关系满足序关系特性,避免了语义上的矛盾.定理证明和实例分析表明,置信优势关系粗糙集近似模型的近似精度和分类精度更优.

关键词：不完备序信息系统粗糙集拓展优势关系置信优势关系