区间值模糊目标信息系统的规则提取

在区间值信息系统中定义了一种新的变精度相容关系,研究了这种相容关系诱导的极大变精度相容类;提出了基于极大变精度相容类的区间值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,最后通过实例说明了方法的可行性.

区间值犹豫模糊信息系统中的信息熵研究

借鉴已有处理区间值犹豫模糊集中犹豫模糊元素中元素个数不等问题的研究方法,对区间值犹豫模糊集进行了处理,使区间值犹豫模糊集中犹豫模糊元素中元素个数达到相等,方便了区间值犹豫模糊集中运算和关系的定义.基于区间值犹豫模糊二元关系,给出了区间值犹豫模糊粒度结构概念和区间值犹豫模糊粒的基数概念,讨论了区间值犹豫模糊粒度结构上的三种偏序关系.基于区间值犹豫模糊粒的基数概念,结合Shannon熵给出了区间值犹豫模糊信息熵、联合熵、条件熵概念,讨论了区间值犹豫模糊信息熵的偏序性,并通过实例验证了有关概念的和定理的正确性.

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。

集值模糊目标信息系统的近似分配约简

基于集值信息系统上的变精度相容关系,定义了集值模糊目标信息系统的模糊目标在给定相容水平下的上近似与下近似,提出了一定截集水平下的上近似分配约简与下近似分配约简概念,这种约简是单值目标模糊信息系统上精度约简概念的推广,同时也是经典目标信息系统上近似分配约简概念的推广.进一步,在集值模糊目标信息系统引入区分矩阵与区分函数,给出了计算上近似分配约简与下近似分配约简的方法.

基于区间值直观模糊信息的信息管理系统综合评价的研究

基于区间值直观模糊信息的信息管理系统评价是一项多属性决策问题。本文基于区间值直观模糊信息识别原理,对信息管理系统的多个备选构建方案,开展多属性决策研究。首先利用区间值直觉模糊对各个备选方案的聚集区间值直觉模糊信息进行加权平均,然后根据得分函数以及精确度函数对其进行排名并选出最优。最后还给出了一个基于区间值直观模糊的信息管理系统的实例。

区间值模糊决策序信息系统的分布约简

因信息系统的复杂性和不确定性,对象的属性值难以用精确的数值来表达,而是采用区间形式表示。针对这一问题,对区间值进一步模糊化,并引进优势关系,建立了不协调区间值模糊序决策信息系统。通过分布约简和最大分布约简来简化知识的表达,找出二者之间的关系,得到了分布约简和最大分布约简的判定定理以及可辨识属性集和可辨识矩阵;提供了不协调的区间值模糊序信息系统的分布约简和最大分布约简的具体方法;结合投资风险这一具体案例的求解分析,进一步阐述了对分布约简研究的意义,丰富了区间值模糊序决策信息系统中的粗糙集方法。

区间值模糊决策序信息系统的部分一致约简

实际问题中,事物的一些属性值介于某个范围之间,常被用来刻画信息系统中的不确定信息。为了表达这种情况,属性值通常用模糊区间来表示,这种信息系统就是区间值模糊信息系统。本文通过在带有决策的区间值模糊信息系统中引入优势关系,建立区间值模糊决策序信息系统。在此基础上构造部分一致函数来简化知识的表达,并获得部分一致约简的判定定理,通过可辨识属性集和可辨识矩阵提供不协调的区间值模糊序信息系统的部分一致约简的具体方法,并结合投资风险这一具体案例的求解分析,进一步阐述了对部分一致约简研究的意义,丰富了区间值模糊序决策信息系统中的粗糙集方法。

优势-等价关系下区间值目标信息系统的分布约简

在优势-等价关系下区间值目标信息系统中,首先描述了分布约简和最大分布约简的概念,随之给出了二者之间的关系,相继讨论分布约简的判定定理以及对应的辨识矩阵,提出在优势-等价关系下的区间值目标信息系统分布约简的详细计算方法。

区间值信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.传统的知识约简主要针对单值信息系统,但在许多实际问题中,信息系统中的数据往往以区间值的形式存在,因此,区间值信息系统的知识约简研究具有重要意义.现有工作中,论域的分类结果存在冗余度大、误分率高等问题.针对上述问题,在区间值信息系统中引入了α-极大相容类的概念,并提出了新的粗糙上下近似算子,α-极大相容类的采用有效地提高了分类和粗糙近似精度.最后,给出了区间值信息系统知识约简的定义和相应区分函数的计算方法,为区间值信息系统的知识获取提供了一条新的途径.

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。

模糊集值信息系统中的决策规则获取研究

以集值信息系统为研究对象,提出了一种使用参数控制对象间相似程度的自反二元关系。接着,将集值信息系统拓展为模糊的形式,研究了其中的决策规则获取方法,进行了实例分析。

区间值信息系统的决策属性约简

借助于属性区间值的相似程度在区间值信息系统上定义了一种具有变精度的相容关系,讨论了在这种相容关系下决策区间值信息系统的决策属性约简与决策属性相对约简,并得到了求决策属性约简与决策属性相对约简的具体操作方法。

优势关系下的区间值信息系统及其属性约简

针对区间值信息系统,提出一种新的优势关系,并定义了基于这种优势关系的信息系统的上、下近似集。通过可辨识矩阵的方法,提出了区间值信息系统的属性约简方法。通过实例验证该属性约简方法简便易行。

具有模糊信息的多目标系统解模糊决策方法

对于具有模糊信息的多目标系统提出了一种模糊多目标决策方法。首先利用专家意见通过模糊算法集结各方案的模糊综合评价值 ,然后改变传统方法中对模糊数进行排序的做法 ,利用一种解模糊算法 ,直接对模糊综合评价值实行解模糊来进行方案优选 ,方法直观、简单 ,易于实现。

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。

区间值信息系统在变精度相容关系下的属性约简

借助于属性区间值的相似程度在区间值信息系统上定义了一种具有变精度的相容关系,讨论了在这种变精度相容关系下区间值信息系统的属性约简与判定,并得到了区间值信息系统上属性约简的具体操作方法,还讨论了相似水平对区间值信息系统的属性约简的影响。

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。

模糊目标信息系统上的知识约简方法

模糊目标信息系统(fuzzy objective information systems,简称FOISs)在许多实际应用中存在,这种系统上的知识简化不能采用Pawlak信息系统上的约简方法.因此,提出了模糊目标信息系统上的a分布约简、a最大分布约简、a分配约简、粗糙分布约简,并给出了它们的性质以及与Pawlak信息系统上约简的关系,同时也给出了这些约简的判定定理、对应的可辨识矩阵、约简公式.这些约简推广了Pawlak信息系统上的知识约简方法,为模糊目标信息系统上的知识发现和基于粗糙模糊规则的模糊概念分类器提供了新的低复杂性手段.

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。

区间值信息系统的启发式属性约简

针对区间值信息系统中的属性约简问题,引入α-极大相容类的概念,定义区间值信息系统的属性间依赖度和信息熵,提出相应属性内(外)重要度的度量方法,给出一种统一的启发式属性约简算法,通过实验验证该算法的有效性,并分析不同相似水平α对约简结果的影响。