在不完备信息系统中基于VPRSM的约简异常分析

属性约简问题的关键在于约简集合能否表达与原属性集完全一致的信息。分析了完备信息系统中基于变精度粗糙集模型属性约简异常出现的原因,并将其扩展到不完备信息系统中,在文献[1]的基础上,给出了不完备信息系统中基于集对分析的VPRSM的约简定义,既能保证在不完备信息系统中基于变精度约简的准确性,又能增加灵活性和容噪能力。

变精度粗糙集模型约简层次研究

分析了变精度粗糙集模型约简异常出现的原因,结合变精度粗糙集模型特征,将特定β值上的约简扩展为区间约简,并从分类质量、β相对正域和决策类三个层次分别对约简进行描述,研究了它们与约简异常之间的关系。区间约简评价因子的提出,对评价及选择区间约简有重要指导意义。

可变精度粗糙集模型区间约简

本文对可变精度粗糙集模型约简异常进行了深入研究,通过引入条件类包含度阈值的概念,描述了包含度与分类率的区间关系,分析了包含度区间的动态变化和正区域变化引起的约简异常,提出了消除异常的区间约简基本思想,并构造了区间约简算法,完善了可变精度粗糙集模型的约简.

粗糙集信度一致属性约简

为了消除现有概率粗糙集模型约简过程中出现的诸多约简异常问题,通过引入对象最大信度概念,提出了非参与带参最大决策熵属性约简模型,阐明了带参最大决策熵测度的单调性,给出了带参最大决策熵核和相对不必要属性的定义,并分析了其约简与已有概率粗糙集模型约简的关系。其次将对象置信度引入差别矩阵,构建了带参与非参信度差别矩阵,讨论了其定义与经典差别矩阵对不确定对象刻画的差异性。最后运用实例验证了方法的有效性。