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。

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。

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。

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。

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.