一种属性变化局部变精度邻域粗糙集动态算法

传统的邻域粗糙集模型对混合型数据的抗噪能力和计算效率低下,基于矩阵理论建立了一种属性动态变化的局部变精度邻域粗糙集模型。在局部对角矩阵和中间矩阵的更新规律的基础上,构建了混合信息系统局部变精度邻域粗糙集下近似的动态更新机制,提出了一种新的属性变化的局部变精度邻域粗糙集动态算法。通过实验分析可知:所提出的动态算法具有较高的计算效率和良好的稳健性。

基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中,为了融合可变精度粗糙集和多粒度粗糙集的各自优点,提出一种基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于容差关系的可变精度乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集的相关性质。通过对可变精度多粒度粗糙集和经典多粒度粗糙集的对比分析,结果表明,基于容差关系的不完备可变精度多粒度粗糙集拥有更高的近似精度,实例分析的结果也验证了该理论的可行性。

基于限制容差关系变精度的β多粒度粗糙集

由于容差关系要求相对比较宽松,所以建立基于限制容差关系变精度的β多粒度粗糙集模型,并讨论它们的性质.最后,通过例子说明此模型在一定程度上提高了近似精度.

基于变精度粗糙集的分层知识粒度

本文在研究变精度粗糙集模型中的近似、分类质量与知识粒度关系的基础上,提出了利用嵌套的等价关系集,可以构造基于不同置信阈值β、不同级别分类质量γ的分层知识粒度,并设计了相应的算法,最后以实例构造了分层知识粒度结构图。

可变精度多粒度粗糙集模型

可变精度粗糙集和多粒度粗糙集都是在不可分辨关系的基础上对经典粗糙集进行扩展.为了融合这两种扩展模型各自的优点,在多粒度环境中,构建了可变精度多粒度粗糙集,其中包括可变精度多粒度乐观近似和可变精度多粒度悲观近似两种形式.讨论了可变精度多粒度粗糙集的相关性质,并对可变精度多粒度粗糙集和经典的多粒度粗糙集进行了对比分析.最后得出结论,在多粘度框架下,采用变精度的方法,可以进一步提高近似精度.

不完备系统中的变精度多粒度粗糙集

以不完备信息系统为研究对象,将变精度粗糙集方法与多粒度粗糙集方法进行融合,构建了基于容差关系的可变精度乐观和悲观多粒度粗糙集模型。这两种可变精度多粒度粗糙集模型都是基于容差关系的可变精度粗糙集与多粒度粗糙集的拓展形式。对可变精度多粒度粗糙集的基本性质进行了讨论,为采用粗糙集方法处理不完备信息系统提供了新的技术手段。

基于相似关系的变精度多粒度粗糙集

在不完备信息系统中基于相似关系,引入了可变精度和多粒度粗糙集,进而提出一种基于相似关系的变精度多粒度粗糙集模型。研究了基于相似关系的变精度多粒度粗糙集的相关性质和关系。随后讨论了基于相似关系变精度多粒度粗糙集的约简问题,提出了一种基于属性重要度的启发式分布约简算法,实例分析的结果验证了该方法的可行性。

不完备系统中基于多粒度的变精度粗糙集方法

多粒度方法是近年来新兴起的一种数据处理模型。为了使多粒度方法适用于不完备信息系统,借鉴非对称相似关系和可变精度的基本思想,提出了基于多粒度的变精度粗糙集模型,其分别包括乐观和悲观两种不同的形式。对这些模型的基本性质进行了讨论,并在多粒度框架下,将变精度方法与严格包含的方法进行了对比分析,最后通过实例分析,说明了如何在不完备信息系统中根据所提出的多粒度变精度粗糙集模型来获取"或"决策规则。

多粒度广义L-模糊可变精度粗糙集

为了更有效地处理不精确性问题,将模糊变精度粗糙集与多粒度相结合,成为研究的热点.在不可交换的广义剩余格的基础上,定义了基于L-模糊近似空间的广义L-模糊可变精度粗糙集中的左下(右下)和左上(右上)近似算子.然后,结合多粒度,给出了基于不可交换的广义剩余格的多粒度L-模糊可变精度粗糙集及其近似算子,研讨了它们的一些性质.该研究在变精度粗糙集研究中具有一定的理论价值,提供了一种新方法,能更加精确地解决实际中的不精确性问题.

基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型

传统变精度多粒度粗糙集模型是基于单一变精度阈值的,而多粒度粗糙集模型是从多角度和多层次处理数据,数据往往是多源的或者是分布式的,其噪音数据的含量也各不相同。因此,不同知识粒度层次所应具有的变精度阈值也不相同,这使得现有的模型难以适应多粒度环境。为克服上述缺点,提出了基于多重阈值的变精度多粒度粗糙集模型,该模型使得不同知识粒度层次的变精度阈值可独立调整,更符合多粒度粗糙集模型的数据特征。该模型更好地结合了多粒度粗糙集模型和变精度粗糙集模型,可从多角度分析解决问题又兼具更灵活的容错能力。

基于下近似分布粒度熵的变精度悲观多粒度粗糙集粒度约简

将下近似分布约简引入变精度悲观多粒度粗糙集,定义了变精度悲观多粒度粗糙集的下近似分布粒度熵,基于下近似分布粒度熵定义了变精度悲观多粒度粗糙集粒度的重要度,并设计了基于下近似分布粒度熵的悲观多粒度粗糙集启发式粒度约简算法,通过实例验证了算法的有效性。

变精度多粒度粗糙集的约简研究

首先以容差关系为基础,在变精度粗糙集和多粒度粗糙集的基础上,提出了变精度多粒度粗糙集的概念,分别包括变精度乐观多粒度粗糙集和可变精度悲观多粒度粗糙集;其次,为了讨论变精度多粒度粗糙集的约简问题,给出了变精度乐观多粒度近似质量和变精度悲观多粒度近似质量的定义,并对这两种近似质量的基本性质进行了讨论。借助这两种近似质量,分别定义了变精度乐观多粒度约简和变精度悲观多粒度约简,并设计了两个启发式算法以求得这两种约简。最后在UCI的4个不完备数据集上实现了约简的算法,并对约简的结果和约简率进行了分析与讨论。

基于相容关系的变精度多粒度粗糙集模型

在含有缺失数据的不完备信息系统中,将变精度粗糙集模型和多粒度粗糙集模型融合,得到基于相容关系的变精度多粒度粗糙集模型,该模型是不完备系统中变精度粗糙集模型和多粒度粗糙集模型的泛化.变精度多粒度粗糙集比经典多粒度粗糙集具有更高的近似精度.

基于变精度粗糙集的多粒度最简规则获取方法

传统的决策表规则提取需先进行属性约简再进行值约简,过程中存在大量冗余计算,并且当数据包含一定不确定性时效果不佳。为此,提出一种最简规则获取方法,将属性约简与值约简过程合二为一,使用变精度粗糙集模型,从属性多粒度的角度分析,按粒度的大小将决策表转换成不同的知识空间,并利用矩阵简单直观的特点,在不同的知识空间内定义粒矩阵、粒关系矩阵等概念,通过充分挖掘隐含在β粒关系矩阵中的启发式信息Sω,确定属性约简顺序,实现对不同粒度知识空间下最简规则的快速获取;设置覆盖率α为终止条件,以概率方法加快算法收敛速度。最后,从实例分析以及与现有算法进行UCI测试对比两方面对算法进行了验证,实验结果证明了所提算法的正确性与有效性。

基于代数角度的变精度多粒度粗糙集的约简

多粒度粗糙集及变精度粗糙集分别从不同角度对Pawlak粗糙集进行了改进,其中属性约简是Pawlak粗糙集的重要研究方向之一。文中提出基于包含度的变精度多粒度粗糙集,并探讨其性质;给出三种基于代数角度的变精度多粒度粗糙集的约简的定义,并研究了其性质。

基于三角范数的变精度悲观多粒度粗糙集模型

多粒度粗糙集模型是目前粗糙集模型研究的热点方向之一。在更一般的情形下,提出了基于三角范数的变精度悲观多粒度粗糙集模型。根据S-范数和T-范数的定义,建立了一种新的基于三角范数的变精度悲观多粒度上下近似模型,并对其性质进行研究;对以上模型进行修正,并对修正模型的性质进行研究;结合实例,验证了模型的合理性。

变精度多粒度粗糙集近似集更新的矩阵算法

随着信息大爆炸时代的到来,数据集的巨大化和数据集结构的复杂化已经成为近似计算中不能忽视的问题,而动态计算是解决这些问题的一种行之有效的途径。对现有的应用于经典多粒度粗糙集动态近似集更新方法进行了改进,提出了应用于变精度多粒度粗糙集(VPMGRS)的向量矩阵近似集计算与更新方法。首先,提出了一种基于向量矩阵的VPMGRS近似集静态计算算法;其次,重新考虑了VPMGRS近似集更新时的搜索区域,并根据VPMGRS的性质缩小了该区域,有效地提升了近似集更新算法的时间效率;再次,根据新的搜索区域,在VPMGRS近似集静态计算算法的基础上提出了一种新的VPMGRS近似集更新的向量矩阵算法;最后,通过实验验证了所提算法的有效性。

一般关系下的变精度粗糙集模型

通过分析一般关系下基本粗糙集模型的不足,定义了一般关系下的多数包含关系,借助引入的 误差参数α(0≤α<1/2),给出了一般关系下的变精度粗糙集模型．在该模型中,当α=0时,退化为一般关 系下的基本粗糙集模型(Z．Pawlak模型);当|Rs(x)|·α=k时(|Rs(x)|表示元素x后继邻域Rs(x)之基 数,k为非负整数),退化为常见的程度粗糙集模型．通过它与一般关系下基本粗糙集模型(Z．Pawlak模 型)的比较,可以看出,在引入误差参数α后,能够使尽可能多的有用信息被提取、挖掘．从而克服了基 本粗糙集模型中由于要求绝对精确的包含关系而使大量有用信息丢失的现象,并讨论了所给模型的一 些性质．最后,在所给模型基础上讨论了一种广义近似空间中集合的相对可辨性、近似依赖和属性约 简．

变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.

变精度粗糙集模型及其应用研究

介绍了广义粗糙集模型和Ziarko变精度粗糙集模型,找出了它们的不足;借助引入的误差参数β(0≤β<0.5),给出了基于后继邻域的一般二元关系下变精度粗糙集模型的β上近似、β下近似、3边界和β负域的定义以及β近似质量和β粗糙性测度定义;详细讨论了β上、下近似算子的性质、该模型与其他粗糙集模型的关系以及一般二元关系下两种变精度粗糙集模型的关系;最后,举例说明了该模型在信息处理中的应用。