灰色信息系统基于集中有序关系下的知识约简

属性约简是粗糙集理论进行知识获取的核心问题之一。针对现实信息系统中属性值取值不确定的情况,结合灰色系统理论对集中有序关系进行扩展,建立了灰色信息系统中趋于某个标准值的一种偏好关系,并以集中有序关系下的优势度为启发式信息,给出了属性的重要性度量,在此基础上提出了适合于属性值为连续灰数的信息系统的属性约简算法,给出了约简的实际操作方法,并通过实例验证了算法的可行性。

不完备集中有序信息系统的属性约简

针对现有集中有序关系模型对不完备信息处理的局限性,利用先验概率对属性取值进行估计,重新定义了对象间的优势度,对集中有序关系进行扩展.引入知识粒度的概念,以知识粒度的变化作为属性重要性的度量,提出了适合于不完备集中有序信息系统的属性约简算法.研究结果表明:建立了不完备信息系统中趋于某个标准值的一种偏好关系,约简算法切实可行.

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。