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基于粒度树的多尺度决策表属性约简算法研究

基于粒度树的多尺度决策表属性约简算法研究

作者：赵琳西安石油大学

学位级别：硕士

粗糙集理论是处理不确定性信息的有效工具,属性约简是其中的重要研究内容之一。经典粗糙集的属性约简算法不需要先验知识,仅利用数据本身所提供的信息就可以发现问题的规律并进行属性约简。但它具有一定的局限性,例如:不能处理多尺度决... 详细信息

粗糙集理论是处理不确定性信息的有效工具,属性约简是其中的重要研究内容之一。经典粗糙集的属性约简算法不需要先验知识,仅利用数据本身所提供的信息就可以发现问题的规律并进行属性约简。但它具有一定的局限性,例如:不能处理多尺度决策表、不能处理不完备决策表等。基于此,本研究以粗糙集理论为基础,针对多尺度决策表和广义多尺度决策表提出相应的属性泛化约简算法。根据上述背景,本文进行了以下研究:(1)以粒度树中切割的概念为出发点,对多尺度决策表进行属性泛化约简。首先,根据多尺度决策表的特点,提出了基于层次聚类的粒度树构造方法;其次,根据粒度树及切割的概念,得到全局切割空间,并根据序贯三支决策的思想,对全局切割空间进行更新,得到所有满足一致性的全局切割;最后,结合代价理论,得到了代价最优的全局切割及其对应的属性泛化约简。(2)将属性泛化约简的概念推广至广义多尺度决策表中,对其进行尺度选择和属性泛化约简。首先,将搜索最优尺度视为一个优化问题,利用序贯三支决策的思想得到广义多尺度决策表的最优尺度;其次,根据得到的最优尺度重新构造广义多尺度决策表以及相应的粒度树,并根据启发式算法得到相应的属性泛化约简;最后,将广义多尺度决策表的概念扩展至不完备情形,并提出了针对不完备广义多尺度决策表的属性泛化约简算法。综上,本文面向属性泛化约简任务,根据粒度树中切割的概念,结合序贯三支决策以及代价理论,为不同类型的决策表设计了新的属性泛化约简算法,并通过实验验证了所提算法的有效性。本文提出的算法可以拓展多尺度决策表的理论框架并扩展多尺度决策表的应用范围。

关键词：多尺度决策表粒度树属性约简粗糙集

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基于决策属性粒度树提取决策规则

河北师范大学学报（自然科学版） 2020年第4期44卷 288-294页

作者：赵思雨钱婷宋笑雪咸阳师范学院数学与信息科学学院陕西咸阳712000 西北大学概念认知与智能研究中心陕西西安710127 西安石油大学理学院陕西西安710065 咸阳师范学院计算机学院陕西咸阳712000

粒计算通过粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效地解决问题.利用属性粒度树,将粒计算与决策形式背景的规则提取理论相结合.首先将决策属性进行粒化,给出多粒度决策形式背景的定义;其次研究了粒化前后决策形式背景协调性的关系... 详细信息

粒计算通过粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效地解决问题.利用属性粒度树,将粒计算与决策形式背景的规则提取理论相结合.首先将决策属性进行粒化,给出多粒度决策形式背景的定义;其次研究了粒化前后决策形式背景协调性的关系;最后在假设粒化前后决策形式背景协调的前提下,研究了粒化前后决策规则之间的关系.

关键词：粒计算粒度树决策形式背景决策规则

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三支概念背景下属性粒化效率的度量

计算机工程与科学 2024年第4期46卷 725-733页

作者：张晓燕王佳一西南大学人工智能学院重庆400715

三支概念分析是三支决策与形式概念分析结合的产物,该理论相对于形式概念分析最大的进步是可以同时研究形式背景中“共同具有”和“共同不具有”的信息。属性粒化是一种基于粒度树与剪枝将属性分解为子属性,形成新属性集合的理论。而由... 详细信息

三支概念分析是三支决策与形式概念分析结合的产物,该理论相对于形式概念分析最大的进步是可以同时研究形式背景中“共同具有”和“共同不具有”的信息。属性粒化是一种基于粒度树与剪枝将属性分解为子属性,形成新属性集合的理论。而由于同一粒度树上剪枝众多,如何选择剪枝,确定最优的粒化方向以进行进一步运算成为保证属性粒化效率的关键问题。通过理论推导,证明了原三支概念与属性粒化得到的新三支概念存在紧密的内在联系,以此作为度量属性粒化效率的基础。首先,基于属性粒化层次的关系,将属性粒化层次分为存在偏序关系的属性粒化层次和不存在偏序关系的属性粒化层次。进一步,给到细化系数的含义,并分别阐述了细化系数在2种属性粒化层次中的度量作用,从而达到度量不同属性粒化效率的目的。

关键词：三支概念属性粒化多粒度细化系数粒度树

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具有多尺度决策的信息系统的最优全局剪枝选择

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南京大学学报（自然科学版） 2023年第1期59卷 12-21页

作者：于子淳吴伟志浙江海洋大学信息工程学院舟山316022 浙江省海洋大数据挖掘与应用重点实验室浙江海洋大学舟山316022

作为人工智能领域的一个重要方向,粒计算在数据挖掘和知识发现方面的研究呈现较大的优势.针对具有多尺度决策的信息系统的知识获取问题,利用粒度树与剪枝来研究具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题.首先介绍了粒度树与剪枝的概... 详细信息

作为人工智能领域的一个重要方向,粒计算在数据挖掘和知识发现方面的研究呈现较大的优势.针对具有多尺度决策的信息系统的知识获取问题,利用粒度树与剪枝来研究具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题.首先介绍了粒度树与剪枝的概念,每个属性和决策都有一个粒度树,每个粒度树都有许多不同的局部剪枝,代表特定属性下的尺度选择.不同属性和决策的一个局部剪枝组合形成全局剪枝,从而产生一个混合尺度决策表.其次,给出具有多尺度决策的信息系统基于粒度树与剪枝的最优全局剪枝选择的概念.最后将全局剪枝选择与最优尺度选择进行比较研究,还设计了一个算法来验证该方法的有效性.

关键词：粒度树剪枝具有多尺度决策的信息系统粗糙集

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不完备多尺度决策信息系统的局部泛化约简

模糊系统与数学 2022年第6期36卷 79-88页

作者：贺晓丽刘华丽钱婷西安石油大学理学院陕西西安710065 西北大学概念认知与智能研究中心陕西西安710127

在不完备多尺度决策信息系统中,研究面向单个对象的局部泛化约简方法。所提的局部泛化约简方法融合了不同特征的不同尺度上的信息,且保持了广义决策值的一致性。在协调的不完备多尺度决策信息系统中,证明了两种泛化约简方法的一致性,给... 详细信息

在不完备多尺度决策信息系统中,研究面向单个对象的局部泛化约简方法。所提的局部泛化约简方法融合了不同特征的不同尺度上的信息,且保持了广义决策值的一致性。在协调的不完备多尺度决策信息系统中,证明了两种泛化约简方法的一致性,给出了相应的的局部泛化约简算法。在不协调多尺度决策信息系统中,研究了其详细性质,并通过实例说明两种泛化约简的区别。

关键词：不完备信息系统多尺度不完备信息系统粒度树剪枝局部泛化约简

多尺度决策的信息系统基于证据理论的知识获取

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多尺度决策的信息系统基于证据理论的知识获取

作者：于子淳浙江海洋大学

学位级别：硕士

粒计算在数据挖掘与知识发现方面具有别样的优势,在当今人工智能领域中它是一个重要的研究方向。对于粒计算,粗糙集理论在其研究过程中起到了很大的作用。随着时代发展,粗糙集理论已经在数据挖掘,模式识别与人工智能等领域中取得了可观... 详细信息

粒计算在数据挖掘与知识发现方面具有别样的优势,在当今人工智能领域中它是一个重要的研究方向。对于粒计算,粗糙集理论在其研究过程中起到了很大的作用。随着时代发展,粗糙集理论已经在数据挖掘,模式识别与人工智能等领域中取得了可观的成果。解决不确定性问题的另一个方法是证据理论,粗糙集与证据理论之间有着紧密的联系,证据理论可以用来分析信息系统中的知识获取问题。本学位论文研究多尺度决策的信息系统基于证据理论的知识获取,主要内容如下:首先,针对多尺度决策的信息系统的知识获取问题,提出用证据理论研究多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题。介绍了多尺度决策的信息系统的概念;定义了多尺度决策的信息系统中的尺度选择的概念,阐明了尺度选择的全体构成了一个格结构;将多尺度决策的信息系统中的最优尺度选择的特征用证据理论中的信任与似然函数来刻画。其次,在多尺度决策的信息系统中引入粒度树和剪枝的概念来研究最优尺度选择问题。介绍了粒度树与剪枝的概念,每个属性和决策都有一个粒度树,每个粒度树都有许多不同的局部剪枝,代表特定属性下的尺度选择方法,不同属性和决策的一个局部剪枝形成全局剪枝,从而产生一个混合尺度决策表;给出基于粒度树与剪枝的多尺度决策的信息系统中全局剪枝选择的概念,阐明全局剪枝选择的全体构成一个格结构;将全局剪枝选择与最优尺度选择进行比较,并设计了一个算法。最后,在多尺度决策的信息系统中结合证据理论来研究最优全局剪枝选择问题。将多尺度决策的信息系统中的最优全局剪枝选择的特征用证据理论中的信任与似然函数来刻画。

关键词：粒计算多尺度决策的信息系统证据理论粒度树剪枝

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大数据价值计算研究

计算机时代 2023年第11期 146-150页

作者：马文胜侯锡林辽宁科技大学电子与信息工程学院辽宁鞍山114051 辽宁科技大学工商管理学院

研究大数据最核心、最基本的价值数值。首先将大数据“粒化”,建立“粒度树”。然后考虑每个粒及每个粒集合的使用情况,将使用情况分为三种:“正则使用”、“必然使用”、“相关使用”。取它们对于粒及项目的平均值作为大数据的“正则... 详细信息

研究大数据最核心、最基本的价值数值。首先将大数据“粒化”,建立“粒度树”。然后考虑每个粒及每个粒集合的使用情况,将使用情况分为三种:“正则使用”、“必然使用”、“相关使用”。取它们对于粒及项目的平均值作为大数据的“正则价值”、“必然价值”、“相关价值”的数值。给出大数据最核心、最基本的价值数值的有效计算方法,并给出多个应用实例。

关键词：大数据价值粒度树使用关系价值模型

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基于多尺度决策表的最优尺度选择方法研究

基于多尺度决策表的最优尺度选择方法研究

作者：胡梦婷西安石油大学

学位级别：硕士

粒计算是当前人工智能领域中一种新的概念和计算范式,是一种研究基于多层次粒结构的思维方式、问题求解方法与信息处理模式。根据不同的应用需求,选择最合适的尺度层面进行数据分析成为粒计算的一个重要研究课题。现有的多尺度决策信息... 详细信息

粒计算是当前人工智能领域中一种新的概念和计算范式,是一种研究基于多层次粒结构的思维方式、问题求解方法与信息处理模式。根据不同的应用需求,选择最合适的尺度层面进行数据分析成为粒计算的一个重要研究课题。现有的多尺度决策信息表的最优尺度选择方法,存在以下两个限制性特征:（1）对于同一属性,所有对象的最优尺度层次相同;（2）对于同一对象,在不同属性下具有相同的最优尺度层次。本学位论文提出了一种基于属性粒度树的最优尺度选择的新方法,研究了融合不同属性的不同尺度的规则提取方法,特点是同一条决策规则中的属性具有不同的尺度;对于同一属性,在不同的决策规则下具有不同的尺度,使得最优尺度更加精确,简化规则。首先,将形式背景下的属性粒度树方法引入到了多尺度决策信息表,给出了多尺度决策信息表中属性粒度树的概念,研究了其详细性质。在粒度树中,引入了能描述属性粒度层次的剪枝概念,探讨了不同剪枝之间的偏序关系。定义了基于全局剪枝的混合尺度信息表的概念,并研究了它的性质。给出了协调和不协调完备多尺度决策信息表最优全局剪枝的判别条件,并用证据理论描述了最优全局剪枝的性质,还用算法进行实现。同时,研究了已有最优尺度方法和本论文最优尺度方法的内在联系与区别。最后,给出了基于最优全局剪枝的混合尺度决策信息表中的属性约简和规则提取方法,并通过实例进行了说明。

关键词：粒计算粒度树剪枝多尺度最优尺度