检索结果-南通市图书馆

计算机科学与探索 2019年第6期13卷 1062-1069页

作者：杨蕾张晓燕徐伟华重庆理工大学理学院重庆400054 西南大学数学与统计学院重庆400715

属性约简是粗糙集领域的一个热门研究课题,而差别矩阵是获得属性约简的有效方法。然而,差别矩阵含有重复元素,增加了获得约简所需要的时间。差别信息树的提出解决了差别矩阵含有重复元素的问题,实现了对差别矩阵中非空元素的压缩存储。... 详细信息

属性约简是粗糙集领域的一个热门研究课题,而差别矩阵是获得属性约简的有效方法。然而,差别矩阵含有重复元素,增加了获得约简所需要的时间。差别信息树的提出解决了差别矩阵含有重复元素的问题,实现了对差别矩阵中非空元素的压缩存储。但是差别信息树是在等价关系下的差别矩阵的基础上提出的,并没有考虑序决策信息系统的情况。在区间值序信息系统的背景下提出了基于可分辨矩阵的差别信息树,解决了可分辨矩阵中存在冗余元素的问题,实现了对可分辨矩阵中非空元素的压缩存储。得到了该树的相关性质定理并对其进行了验证,并在此基础上给出区间值序信息系统的基于差别信息树的完备的属性约简方法。最后给出了实证分析,验证了该方法的可行性以及有效性。

关键词：区间值序信息系统差别信息树压缩储存属性约简

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区间值序信息系统中多粒度粗糙集模型及应用研究

区间值序信息系统中多粒度粗糙集模型及应用研究

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作者：雷凉西南大学

学位级别：硕士

大数据在每一个智能行业和领域都发挥着重要作用。面对不断更新的海量数据,如何从中获取有价值的信息,是目前亟须解决的问题。粗糙集作为一种处理不确定性知识的重要工具,目前已经广泛运用于数据挖掘、机器学习等领域中。然而,传统的粗... 详细信息

大数据在每一个智能行业和领域都发挥着重要作用。面对不断更新的海量数据,如何从中获取有价值的信息,是目前亟须解决的问题。粗糙集作为一种处理不确定性知识的重要工具,目前已经广泛运用于数据挖掘、机器学习等领域中。然而,传统的粗糙集模型要求数据是精确且完备的,对于区间值数据的处理具有一定的局限性。区间值序信息系统作为单值信息系统的重要扩展类型,是处理不确定数据的重要模型。本文以区间值序信息系统为研究对象,研究了多粒度粗糙集建模及对象排序问题。主要研究内容概述如下:(1)在区间值序信息系统中,基于优势关系构建单粒度粗糙集模型并研究了其基本性质。优势关系比较区间值序信息系统中任意两个对象的优劣关系时不仅考虑到了区间值中点的大小关系,而且考虑到了区间值半径的大小关系。很好地解决了两个区间值无法比较的问题。然后,将该单粒度粗糙集模型推广到多粒度视角下,重建多粒度粗糙集模型,并将决策理论引入多粒度粗糙集模型。最后用对比验证多粒度粗糙集模型的有效性。(2)在区间值序系统中,将传统的对象排序方法推广到多粒度视角下,并基于此对象排序方法,结合多元线性回归模型,建立一个可预测对象排序的模型。在新对象加入到序信息系统中,可利用该模型,预测出新增对象的排序得分,根据排序得分可获得新增对象在序信息中的排序。并通过实验证明了该方法的有效性。(3)对智能手机市场的实证分析,运用本文提出的理论和方法对智能手机市场进行分析。首先将决策属性中的畅销作为概念集合,使用多粒度粗糙集的上、下近似对概念集合进行描述,获得了在消费者不同偏好下,一定畅销和不一定畅销的智能手机品牌。然后,在所有偏好下对智能手机品牌的畅销程度进行了排序,用是否畅销对其进行分类。

关键词：多粒度粗糙集区间值序信息系统对象排序粒计算优势关系

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差别信息树的属性约简与多源多粒度粗糙集方法研究

差别信息树的属性约简与多源多粒度粗糙集方法研究

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作者：杨蕾重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息科技的进步和统计技术的发达,人类面临的数据量、信息量显著增加。合理的处理来自生物医学、经济金融、人工智能等领域的海量复杂数据并从中挖掘有价值的知识显得尤为重要。粗糙集理论中的属性约简技术能够在保持原有知... 详细信息

近年来,随着信息科技的进步和统计技术的发达,人类面临的数据量、信息量显著增加。合理的处理来自生物医学、经济金融、人工智能等领域的海量复杂数据并从中挖掘有价值的知识显得尤为重要。粗糙集理论中的属性约简技术能够在保持原有知识库的分类能力不变的基础上删除其中无价值的(冗余的)知识。区分矩阵是获得属性约简的一个重要媒介。然而,区分矩阵中存在很多重复的信息。这就导致了储存成本的增加。差别信息树(DIT)很好的解决了区分矩阵中存在重复信息的问题。值得注意的是有关DIT的研究都是建立在等价关系的基础上,没有考虑数据之间的偏好序关系,并且通过DIT只能获得信息系统的一个约简。本文将区间值序信息系统(Iv OIS)作为研究背景,首先研究了优势关系下DIT的构建,在此基础上提出了相应的属性约简方法。然后引入核属性与属性重要度对优势关系下的差别信息树进行改进,进而提出了基于改进差别信息树(IDIT)的属性约简方法。最后,为了解决多源模糊信息系统(Ms FIS)中的知识发现问题,本文通过结合多粒度的思想研究了Ms FIS的多粒度粗糙集模型及其不确定性。本文的主要创新分为以下三点。1.在IvOIS的背景下,结合区分矩阵和DIT的相关理论知识,提出了基于可区分矩阵的DIT的构建方法,从而实现了优势关系下DIT的构建。进一步地研究了优势关系下DIT的相关定理。最后以此为基础提出了一种新的完备属性约简方法,丰富了属性约简的研究成果。2.考虑到核属性与属性重要度在求取属性约简的过程中起着至关重要的作用,本文在Iv OIS中研究了基于核属性、属性重要度的IDIT的构建方法,进一步提出了基于IDIT的知识约简方法。与此同时,本文研究发现通过构建不同属性顺序下的IDIT可以找到Iv OIS的所有约简。3.在MsFIS的背景下,结合粒度计算的相关知识,将每个信源看作是一个粒度。首先定义了Ms FIS的支持特征函数。然后通过所定义的支持特征函数提出了适用于Ms FIS的三种多粒度粗糙集模型,同时研究了所提模型的相关性质。其次,为了研究Ms FIS的不确定性,本文提出了五种计算Ms FIS不确定性的度量并设计了一个相应的算法。最后,本文使用四个数据集对算法进行了验证。实验结果表明,Ms FIS的广义多粒度粗糙集模型在实际应用中具有更广泛的适用性。

关键词：差别信息树多源模糊信息系统多粒度粗糙集模型区间值序信息系统属性约简

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基于α优势关系的多粒度建模及对象排序方法

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海南热带海洋学院学报 2023年第2期30卷 73-83页

作者：张晓燕雷凉徐伟华西南大学人工智能学院重庆400715

为了探讨在多粒度视角下区间值序信息系统中数据分类和样本排序的问题,在区间值序信息系统中建立了α优势关系,研究了该优势关系导出的区间值信息系统多粒度粗糙集,进一步建立了排序预测模型,探索了其重要性质,给出了区间值数据分类的... 详细信息

为了探讨在多粒度视角下区间值序信息系统中数据分类和样本排序的问题,在区间值序信息系统中建立了α优势关系,研究了该优势关系导出的区间值信息系统多粒度粗糙集,进一步建立了排序预测模型,探索了其重要性质,给出了区间值数据分类的新方法。利用该预测模型,可解决用区间值序信息系统对新增对象计算排序得分时产生过于复杂的问题。最后,用实验分析验证了模型的可行性。

关键词：区间值序信息系统多粒度粗糙集对象排序

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基于α-优势关系的区间值概率粗集模型及应用

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阜阳师范学院学报（自然科学版） 2011年第3期28卷 1-5页

作者：何其慧罗文刚王翠翠孙丽毛军军安徽经济管理学院安徽合肥230059 威宁县龙街镇龙街中学贵州威宁553109 安徽大学数学科学学院安徽合肥230039 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

区间值序信息系统是单值序信息系统的一种扩充。首先在区间值序信息系统中引出一种新的定义属性对象xj优于xi的概率Pjai,进而在此基础定义α-优势关系和优势类,从而定义了一种新的基于α-优势关系的概率粗糙集模型,继而通过相对熵赋权... 详细信息

区间值序信息系统是单值序信息系统的一种扩充。首先在区间值序信息系统中引出一种新的定义属性对象xj优于xi的概率Pjai,进而在此基础定义α-优势关系和优势类,从而定义了一种新的基于α-优势关系的概率粗糙集模型,继而通过相对熵赋权得到多属性决策问题的综合评价的最优解,最后对皖江城市带的经济发展的5年数据做定量分析,该实例有效地证明了该方法的合理性和科学性。

关键词：区间值序信息系统 α-优势关系粗糙集相对熵定量分析

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