基于改进的优势关系下的不完备区间值信息系统评估模型

优势粗糙集方法是研究不完备区间值信息系统的一种重要方法。针对当前不完备区间值信息系统研究中存在的问题,提出了两种新的优势关系,即上限优势关系和近似优势关系。在此基础上,研究了对象评估和不确定性度量问题,给出了不同优势关系间的区别与联系,最后利用具体算例加以说明。

基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集

在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。

不完备区间值信息系统的粗糙集约简算法

探讨不完备区间值信息系统的属性约简问题。定义了一种相似联系度容差关系,基于此关系建立了拓展粗糙集模型。然后通过定义双参数分配约简和同异反可辨识矩阵,给出了基于同异反可辨识矩阵的双参数分配约简算法。所建模型可根据不同的用户需求和数据集的分布特点对参数进行动态调整,更符合实际。最后给出了数值例子,并分析了不同参数值对约简结果的影响。

不完备区间值信息系统的安全评估

针对不完备区间值信息系统(IIIS)多属性群决策的"瓶颈"问题,讨论基于广义优势关系粗糙集的不完备区间值信息的处理方法,并改进分类质量的概念,在结合层次分析法形成一致性判断矩阵的基础上,确定群决策中各决策者的权重,实现对IIIS的综合安全评估。实例分析说明了该方法的有效性和实用性。

基于相似联系度不完备区间值信息系统的属性约简

为了处理属性值之间大多数相交但不具备包含关系的不完备区间值信息系统,定义了一种相似联系度容差关系。基于此关系建立了拓展粗糙集模型,并引入极大相容类技术提高近似精度。通过定义新的同异反可辨识矩阵,给出了基于同异反可辨识矩阵的属性约简算法。所建模型可根据不同的用户需求和数据集的分布特点对参数进行动态调整,更符合实际。数值例子验证了模型和算法的有效性和可行性。

不完备区间值决策系统的三支决策模型及增量式规则获取算法

在现实应用中,区间值数据会因为测量、干扰或信息传输等噪声影响导致数据出现缺失值,而且这些数据随着时间推移呈现动态递增趋势,忽略或删除这些数据很有可能导致有用信息的丢失而出现决策误判。为此,针对这一问题,提出面向不完备区间值决策系统的三支决策模型和增量式规则获取算法。首先定义不完备区间值数据的量化相似容差关系,构造出基于不完备区间值决策系统的三支决策模型;其次从两个层级分析对象集动态规则获取策略,提出增量式规则获取算法;最后,通过一组UCI数据集对该算法进行验证。实验结果表明,该算法不仅能减少误划分损失获得更高的划分精度,而且在运行时间上也具有较大优越性。

不完备区间值信息系统的优化决策规则获取

在不完备信息系统中,定义了一种新的优势关系,提出了优势关系的支配集与被支配集的相对约简以及优化决策规则获取,利用布尔推理理论求得优势关系的支配集与被支配集的相对约简,从而得到优化决策规则。

不完备区间值信息系统的优化决策规则获取

我国的经济社会不断发展,网络信息技术水平不断提升。就目前来看,我国网络信息技术的应用范围越加广泛,对信息的获取更加便捷。在信息系统中有很多不完备区间,在不完备区间中定义优势关系、获取优化决策规则的难度相对较大,需要应用布尔理论进行推导。本文将具体探讨不完备区间值信息系统的优化决策规则获取问题,希望能为相关人士提供一些参考。

不完备区间值信息系统中基于相容-相似关系的模糊粗糙集方法

区间值信息系统是单值信息系统的推广模型.区间值是描述影响观测对象值的一种表示方法.然而,在实际应用中,由于遗漏、测量误差、数据传输、介质噪声等多种因素的影响,区间值往往会出现缺失值.如果忽略或丢弃包含缺失值的数据,则必须丢弃大量信息.主要针对不完备区间值信息系统,提出一种基于相容-相似关系的模糊粗糙集方法.在此基础上,推广了模糊近似算子的定义,研究了不确定性度量问题.

双精度容差关系的粗糙集拓展模型及约简

研究了不完备区间值信息系统,提出新的改进模型.首先给出了基于相离度的相似度定义,使得模型可以处理属性值大多数相交但不具备包含关系以及含多个连续值的情形.其次,将容差关系进行拓展,提出了基于相似度和相似率的双精度容差关系,进而建立了适用于不完备区间值信息系统的粗糙集拓展模型.再次,为解决双精度容差关系在划分论域时的不足,提高近似精度,又求出了双精度极大相容类,据此来得到上下近似集,并给出了极大分类约简算法.最后,通过实例分析验证模型和算法的有效可行性.结果表明,所提出的粗糙集拓展模型适用的不完备区间值数据类型更为广泛,可用于处理一般的不完备区间值信息系统,拓展了粗糙集的适用范围.

基于可能度容差关系的多粒度粗糙决策分析方法

在不完备区间值决策信息系统中,针对可能度容差关系和多粒度决策粗糙集的各自优点,提出一种基于可能度容差关系的多粒度决策粗糙模型。首先提出可能度的概念,定义新的容差关系;然后构建了基于可能度容差关系的乐观和悲观多粒度决策粗糙集模型,给出模型的上下近似,并对相关性质和定理进行证明;最后以实例验证了模型的有效性与适用性。结果表明,通过调整属性相似度阈值ω,可使模型具有一定的容错能力和很强的分类能力。