不完备勾股模糊信息系统的三支冲突分析

本文考虑了不完备情况下的勾股模糊信息系统,并结合三支决策思想将三支冲突分析模型引入不完备勾股模糊信息系统中。首先,定义了不完备勾股模糊信息系统,同时根据勾股模糊数另一表达形式定义了+/−区域角与可能含有未知值的勾股模糊数的未知值数量函数。其次,根据差异性矩阵,定义了可能含有未知值的勾股数之间的冲突度计算方式,建立起不完备勾股模糊信息系统中的代理人之间关系的三划分模型。最后,根据对多事件的态度取值的聚合算子,在不完备勾股信息系统中建立了对代理集的三划分模型。

不完备模糊目标信息系统粗集模型与知识约简

在不完备信息系统和模糊目标信息系统的基础上,将不完备近似空间和模糊目标信息系统有机地结合起来,提出了不完备模糊目标信息系统的概念;同时还给出了不完备模糊目标信息系统的粗糙集模型,该模型是完备模糊目标信息系统和经典目标信息系统粗糙集模型的推广。还给出了系统知识约简的一些相关概念及其辨识矩阵的知识约简方法。

不完备模糊决策信息系统的粗集模型与精度约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统概念及其粗集模型的基础上,本文提出了不完备模糊决策信息系统的概念,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型,它既不同于不完备近似空间上的信息系统又不同于完备空间上的模糊决策信息系统。该模型是完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广。文中还给出了系统的精度约简概念及其约简算法。

基于全序优势关系的不完备模糊信息系统及其属性约简

针对具有优势关系的不完备模糊决策信息系统,在分析了现有的两种优势关系的优缺点的基础上,利用属性值的概率分布原理提出了一种新的全序优势关系,这种关系合理地改进了扩展优势关系,克服了限制优势关系不能对论域中所有对象进行比较的缺点,并进一步给出了基于全序优势关系的上下近似表达式,相对约简的定义和具体的计算方法。最后用实例说明这种方法的有效性。

基于相容关系的不完备模糊目标信息系统的分配约简

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容,本文在不完备模糊目标信息系统中,提出了分配约简的概念,给出了分配约简的判定定理、相应的辨识矩阵,最后给出了计算分配约简的算法,并通过实例说明了算法的有效性。这种约简是完备的目标信息系统的分配约简的推广,同时也是不完备单模糊目标信息系统的(α,β)精度约简的推广。

不完备模糊信息系统

以不完备模糊信息系统为研究对象,建立了其中的模糊相容关系及模糊粗糙上、下近似集。在此基础上,探讨了论域上的模糊覆盖问题并提出了覆盖的3种运算形式;定义了2种新的模糊粗糙熵以讨论不完备模糊信息系统中的不确定性因素,证明了不确定因素的变化与度量强度之间的重要关系;建立了一种度量部分模糊知识依赖的新方法,获得了一些新的定理结果证明。

不完备区间值模糊信息系统的粗糙集理论

考虑到模糊信息系统的不完备性和信息值的不确定性,讨论了不完备区间值模糊信息系统的粗糙集理论,给出了粗糙近似算子的性质。研究了不完备区间值模糊信息系统上的知识发现,提出了基于不完备区间值决策表的决策规则和属性约简,最后给出算例。

应用粗糙模糊度的不完备信息系统属性约简

粗糙集理论能有效地处理不精确、不一致、不完整等不完全数据信息,可以对数据信息进行分析和推理,发掘隐含知识,揭示潜在规律。属性约简是粗糙集理论的重要研究课题。在现实生活中,由于各种条件限制,信息的不完备现象广泛存在,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用。文中引入粗糙模糊度度量,定义了一种新的知识熵。在此基础上,提出了一种基于信息观下粗糙模糊度的不完备信息系统属性约简算法。通过仿真实验说明了该算法的有效性和较好的时间优越性。

基于相似关系的不完备模糊决策信息系统知识约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统及其粗糙集模型的基础上,提出了不完备模糊决策信息系统的概念,并基于相似关系及其粗糙集模型,给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型.该模型是不完备信息系统,完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广.还给出了该系统的知识约简及其算法.

基于极大相容块的不完备模糊目标信息系统的近似约简

在不完备模糊目标信息系统中引入了极大相容块的概念,定义了上下近似,并通过精确度的计算得到上下近似的定义具有合理性,同时提出了近似一致集的概念,给出了相关的粗糙集模型,以及该模型的近似约简概念及辨识矩阵的近似约简方法.

一种不完备模糊目标信息系统的精度属性约简算法

信息不完备并且目标是模糊的信息系统在很多实际问题中存在.本文把J.W.Guan等人提出的完备信息系统下的可辨识矩阵属性约简算法推广到信息不完备并且目标模糊的领域.通过容差关系的上近似集和下近似集重新设计了属性约简的精度算法,最后用实例验证算法的可行性.

在不完备信息系统中上、下近似的模糊化

在不完备信息系统中,对象存在不确定性。基于对象的不确定性,讨论一种不完备信息系统中上、下近似的模糊化,即,上、下近似是论域上的一对模糊集合。一方面,在不完备信息系统中,集合的上、下近似由相似关系确定;另一方面,由于"*"的存在,使得对象具有不确定性。因此,首先定义了对象的不确定性程度和对象之间的相似度;然后利用对象之间的相似度,通过逻辑关系和相应的函数运算,分别给出了对象隶属于上、下近似集合的隶属度,形式地,该过程可理解为上、下近似集合的模糊化。实例分析说明在不完备信息系统中,考察对象对于上、下近似的隶属度能更直观、合理地反应对象隶属于某一集合的上、下近似的情况。

不完备信息系统中的模糊度的性质及其应用

从一种新的粗糙集中诱导出不完备信息系统的模糊度,讨论了模糊度的性质并通过例子指出了它的应用。

基于最大相容类的不完备模糊目标信息系统规则提取

本文通过分析不完备信息系统中M.Kryszkiewicz相容关系及最大相容类,提出了基于最大相容类的不完备模糊目标信息系统的粗糙集模型,进一步讨论了利用粗糙隶属函数获得决策规则的方法,并通过实例说明了方法是可行的。

应用近似模糊熵的不完备信息系统属性约简

属性约简是Rough集理论的重要研究内容,基于信息熵的属性约简是一种有效的属性约简方法。在实际应用中,获取的信息系统通常是不完备的。针对这种问题,在容差关系下对个体进行分类时,基于属性子集redu与CAttr(属性全集)-redu之间的内在联系,定义了一种新的知识熵,提出了一种新的应用近似模糊熵的不完备信息系统属性约简算法(newS算法),其时间复杂度是O(|C|~2∑mi=1(kpi)2)。最后,在ROSE和UCI data中的6个数据集上进行了实验仿真,结果表明newS算法是可行的,并且在同等约简效果下与其他算法相比具有更高的属性约简效率。

基于可辨识矩阵的不完备模糊目标信息系统的属性约简

粗糙集理论是用来解决不确定性的新的数学工具,其中属性的约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题.J.W.Guan等提出了信息系统下的矩阵算法.本文则是把这种算法推广到信息不完备并且目标是模糊的领域.通过容差关系的上近似集和下近似集重新设计了算法,最后用实例验证算法了算法的可行性.

勾股模糊H平均算法及其云计算系统选择

研究勾股模糊数信息环境下内在关联度的多属性选择策略问题。首先,定义了实现模糊集模并模或功能的勾股模糊数运算;其次,将模糊H平均用于设计聚合算子,提出了勾股模糊H平均(PFHM)算法,并讨论了勾股模糊H平均算法的3个特征性质及应用实例;然后,构建了新的勾股模糊多属性决策模型,该模型将实际问题属性评价值信息转化为勾股模糊数决策矩阵,通过PFHM信息集成算法进行计算,以得分度和精确度量化数据关联性,有效扩展了决策的应用范围;最后,将构建的模型应用于云计算系统选择,通过案例验证了其有效性。

基于不完备信息系统的三角模糊数决策粗糙集

在不完备信息系统中,针对用区间值表示一个未知参量时,整个区间内取值机会被认为是均等的,得到的结果可能会产生过大误差的问题,将三角模糊数引入到决策粗糙集中,提出了一种基于不完备信息系统的三角模糊数决策粗糙集。首先,定义了一种描述不完备信息的相似关系;然后,针对不完备信息系统中的缺失值,利用三角模糊数来获取损失函数,构建了三角模糊数决策粗糙集模型;实例表明,本文提出的方法不仅能够弥补用区间数表示的不足,而且可以突出可能性最大的主值,从而减少分类误差。

不完备信息系统的直觉模糊决策粗糙集

在不完备信息系统中把缺失值视为已知属性值集合的幂集,根据集合的性质定义了不完备信息系统中对象间的相似度和相异度,它们可以分别看作直觉模糊关系的隶属度和非隶属度,由此可以得到新的直觉模糊相似关系以及直觉模糊相似关系的截关系。用直觉模糊相似关系的截关系代替经典决策粗糙集模型中的等价关系,得到一种基于不完备信息系统的直觉模糊三支决策方法,并分别讨论了悲观者、中立者、乐观者的决策规则。最后通过实例验证了该方法的合理性和有效性。

广义不完备直觉模糊信息系统的属性约简

给出了广义不完备直觉模糊信息系统的概念,并把特征关系引入广义不完备直觉模糊信息系统,在此基础上构建了广义不完备直觉模糊信息系统与决策表的辨识矩阵,进而分别讨论属性约简和相对约简.