可变精度优势关系下的析取集值有序信息系统

集值信息系统是单值信息系统的一种推广,按照语义可划分为合取集值信息系统和析取集值信息系统两类。本文分析了析取集值信息系统中已有的4种优势关系的局限性,提出了一种可变精度优势关系,定义了可变精度优势关系下的析取集值有序信息系统,扩展了经典粗糙集理论。然后,在析取集值有序信息系统中引入了一种对象排序的新方法,该方法利用对象在信息系统中的整体优势度来对对象进行排序。最后,通过风险投资实例说明本文方法可以用于处理析取集值有序信息系统中的决策规则获取问题。

集中有序集值信息系统

集值信息系统是完备信息系统的一种推广,按照语义可划分为合取集值信息系统和析取集值信息系统。属性偏好关系也有两种:属性递增偏好有序和属性递减偏好有序。提出一种新的属性偏好关系,建立了一种新的优势关系。这种优势关系能够表示一类属性偏好既不是递增有序也不是递减有序,而是趋近于某个标准值的情形,称这样的优势关系为属性集中有序,它可应用于某些集值信息系统。

集值决策信息系统的知识约简与规则提取

本文用集值信息系统描述不完备信息系统。在集值信息系统中定义了两种不同的关系:相容关系和优势关系,给出了两种不同关系下集合的上下近似概念及其性质。研究了集值决策信息系统在两种不同关系下的广义决策约简,得到了广义决策约简的判定定理和辨识矩阵,从而得到了约简的具体操作方法。最后,基于两种关系从集值决策信息系统提取了最优广义决策规则,并进行了讨论。

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。

集值信息系统的知识约简与属性特征

定义了集值信息系统中的一种新的关系,讨论了在这种关系下集值信息系统的知识约简问题,给出了集值信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵,得到了计算约简的具体方法;讨论了集值信息系统中3种不同类型的属性特征及每一种属性的判定定理。

优势关系下的集值序值信息系统

集值序值信息系统分为合取/析取集值序值信息系统,分别深入分析了合取/析取集值序值信息系统已有优势关系的局限性,并对其不合理情形进行了讨论,进而提出了对对象进行更好划分的新优势关系。在此基础上,分别构建了优势关系下的合取/析取集值序值信息系统的粗集模型,并通过典型例子验证了该方法的有效性。

集值决策信息系统的知识约简与属性特征

本文定义了集值决策信息系统中的一种新的关系,给出了在这种关系下协调集值决策信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵,从而得到了知识约简的具体操作方法,并讨论了在属性约简中起不同作用的属性分类及其特征。定义了不协调集值决策信息系统的分配协调集,给出了一种将不协调集值决策信息系统转化为广义协调近似空间的方法,并证明了不协调集值决策信息系统的分配协调集就是广义协调近似表示空间的协调集。

基于集对分析的多值信息系统粗集模型及其约简

多值信息系统同时反映了信息的不确定性和不完备性.利用集对联系度定义了多值信息系统的上、下近似运算,并对这种情况下的决策表进行分析,根据该模型的特点提出了α分布约简和α分配约简.

集值信息系统基于优势关系下的知识约简

在集值信息系统中,把所有属性看成是一种准则,然后利用属性集值的取值分布定义了两种不同的优势关系,它们都是经典信息系统上优势关系的推广。针对这两种优势关系,给出了集值信息系统的知识约简与对象的相对约简的判定,定义了基于区分矩阵的区分函数,并利用布尔推理方法得到了这两种优势关系下的知识约简与对象的相对约简的具体操作方法。

基于集值信息系统的多粒度粗糙集

多粒度方法是粗糙集理论中的一种新的数据处理模式。为了使多粒度方法适用于不完备信息系统,在相似关系的基础上,提出了基于集值信息系统的多粒度粗糙集模型,包括乐观和悲观两种不同的形式,不仅分析了两种模型的基本性质以及它们之间度量的关系,而且研究了决策规则获取的方法。最后将基于集值信息系统的多粒度粗糙集应用于信息系统安全审计风险判断,为信息系统安全审计的有效判断提供决策支持。

集值信息系统在相容关系下的属性约简

借助于属性集值的相似程度在集值信息系统上定义了一种新的相容关系,给出了这种相容关系下集值信息系统的属性约简与判定,得到了集值信息系统属性约简的具体操作方法,并讨论了相似水平对集值信息系统的属性约简的影响。

基于属性集值不完备信息系统的Rough集方法

论文使用基于一般关系的Rough集理论和方法,研究了具有“属性集值”的不完备信息系统。通过研究由属性集值产生的不完备信息系统上的三种基本关系相容关系、非对称相似关系和拟序关系,建立了相应Rough近似集合的某种“单调”关系。在此基础上,讨论了系统属性约简及其实现算法。

集值信息系统基于变精度相容关系的知识约简

借助于属性集值的相似程度在集值信息系统上定义了一种变精度相容关系,给出了这种变精度相容关系下目标协调集值信息系统的知识约简与判定,并讨论了相容水平对目标协调集值信息系统的知识约简的影响。

基于集值决策属性的集值信息系统

定义了决策属性也是集合子集的集值决策信息系统,给出了基于集值决策属性的协调集值决策信息系统的定义,得到了协调集值决策信息系统属性约简的判定定理和辨识矩阵,并讨论了在属性约简中起不同作用的属性分类及其特征。定义了不协调集值决策信息系统的分配协调集,给出了基于集值决策属性的不协调集值决策信息系统属性约简的方法。

集值信息系统中的粗糙集扩展模型

通过分析研究现有集值信息系统上定义的两种关系(相容关系和优势关系),在集值信息系统中引入相容度和包含度的概念,定义了基于相容度α的相容关系和基于包含度β的优势关系,提出了基于这两种关系的粗糙集扩展模型,并分析比较了该模型与现有模型之间的关系。通过对相容度和包含度的调节和控制,可以将现有集值信息系统中定义的两种关系有效地统一起来。最后,通过对一个具体实例的分析,进一步解释和说明了这些关系之间的联系。

集值信息系统基于极大变精度相容类的属性约简

集值信息系统中对象的属性集值一般不唯一,基于集值信息系统上的变精度相容关系,给出了极大变精度相容类及其对应的粗糙集模型的定义,并以极大变精度相容类为基础,讨论了集值信息系统的属性约简及其相应的区分函数计算方法.

集值信息系统中的模糊优势关系粗糙集

以集值信息系统为研究对象,考虑对象之间的优势程度,提出了模糊优势关系的概念;将模糊的方法引入优势关系粗糙集理论,给出了基于模糊优势关系的粗糙集模型并讨论了其相关性质,为从集值决策系统中获取决策规则提供了新的理论基础与操作手段。通过实例验证了所提方法的可行性和有效性。

一种基于概念格的集值信息系统中的知识获取方法

以集值信息系统为研究背景,以概念格为理论基础,提出了一种基于概念格的集值信息系统中的知识获取方法。该模型首先将复杂的集值信息系统转化为形式上更加简单的单值背景,然后借助概念格理论,重点探讨了基于相容关系的粒化模型和集值系统中的格代数结构,该代数结构可以将论域中的所有覆盖以格的形式有机结织起来。此外,探讨了集值信息系统中的约简、核等问题。本文有助于拓展概念格的应用范围,同时也为集值信息系统的分析和处理提供了一种有益思路。

集值信息系统的粗糙集扩展模型

通过分析研究现有集值信息系统下定义的二元关系,基于集合包含度在集值信息系统中引入相似度概念,定义了一种基于相似度的α-相容关系,提出基于α-相容关系的粗糙集扩展模型,并分析比较了该模型与现有粗糙集扩展模型之间的关系。最后,给出实例加以验证。

形式概念分析与集值信息系统

形式概念分析与粗糙集理论是两种有效的知识发现工具,已在各个领域获得成功应用。本文给出了一种将形式背景转化为集值信息系统的方法,证明了形式背景分析中的对象粒协调集与由该形式背景导出的集值信息系统的协调集是等价的,并且分析了形式背景中三种不同类型的对象粒属性特征。最后给出了形式背景中属性粒的概念及相关结论。