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。

基于Rough集方法的Web网页智能搜索

智能化搜索是当今商务网站制作搜索引擎的一个发展方向 ,它的特点就是迎合每个用户的兴趣 ,将尽量精确的有关网页页面展现在用户面前。粗糙集理论是一种处理含糊和不精确性问题的新型数学工具 ,特别对于数据挖掘和知识发现更是提供了一个完备的理论基础。本文首先对Rough集理论中上、下近似集和近似精度的基本概念进行了描述 ,然后引用了Rough集中的上、下近似集及其近似精度的理论 ,利用简化的WWW模型 ,将所搜索到的网页形成一棵用户兴趣树 ,再对此棵树上的网页结点进行约简 。

连续不确定决策系统及其扩展Rough集分析

连续不确定决策表可视为一种多值表元决策表。利用Fuzzy集理论可将多值表元决策表转换为带有隶属度的单一表元决策表;并在此基础上,给出了扩展信息表和决策表的定义,提出了对多值表元决策表中决策概念下近似及边界的计算方法,为利用规则推导算法产生知识提供了确定的输入。