检索结果-内蒙古大学图书馆

中国工程科学 2006年第7期8卷 47-53页

作者：杨习贝杨静宇吴陈傅凡南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 江苏科技大学电子与信息学院江苏镇江212003

以不完备模糊信息系统为研究对象,建立了其中的模糊相容关系及模糊粗糙上、下近似集。在此基础上,探讨了论域上的模糊覆盖问题并提出了覆盖的3种运算形式;定义了2种新的模糊粗糙熵以讨论不完备模糊信息系统中的不确定性因素,证明了不确... 详细信息

以不完备模糊信息系统为研究对象,建立了其中的模糊相容关系及模糊粗糙上、下近似集。在此基础上,探讨了论域上的模糊覆盖问题并提出了覆盖的3种运算形式;定义了2种新的模糊粗糙熵以讨论不完备模糊信息系统中的不确定性因素,证明了不确定因素的变化与度量强度之间的重要关系;建立了一种度量部分模糊知识依赖的新方法,获得了一些新的定理结果证明。

关键词：不完备模糊信息系统模糊相容关系模糊粗糙集模糊覆盖模糊粗糙熵模糊知识依赖

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基于全序优势关系的不完备模糊信息系统及其属性约简

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计算机应用 2012年第5期32卷 1303-1306,1350页

作者：曾雪兰孙兴星于莹莹广西大学数学与信息科学学院南宁530004

针对具有优势关系的不完备模糊决策信息系统,在分析了现有的两种优势关系的优缺点的基础上,利用属性值的概率分布原理提出了一种新的全序优势关系,这种关系合理地改进了扩展优势关系,克服了限制优势关系不能对论域中所有对象进行比较的... 详细信息

针对具有优势关系的不完备模糊决策信息系统,在分析了现有的两种优势关系的优缺点的基础上,利用属性值的概率分布原理提出了一种新的全序优势关系,这种关系合理地改进了扩展优势关系,克服了限制优势关系不能对论域中所有对象进行比较的缺点,并进一步给出了基于全序优势关系的上下近似表达式,相对约简的定义和具体的计算方法。最后用实例说明这种方法的有效性。

关键词：粗糙集不完备模糊信息系统优势关系相对约简

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不完备模糊信息系统中的模糊分类

引用

计算机与信息技术 2007年第11期 12-14,18页

作者：侯雷杨习贝徐州工程学院江苏徐州221008 南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094

考虑既有模糊属性,又有不确定属性值的不完备模糊信息系统,采用两种不同的数据补齐方式来讨论对象之间的相似程度,建立了一种新的模糊容差关系以对不完备模糊信息系统中的对象进行模糊分类。在此基础上,新定义了不完备模糊信息系统中模... 详细信息

考虑既有模糊属性,又有不确定属性值的不完备模糊信息系统,采用两种不同的数据补齐方式来讨论对象之间的相似程度,建立了一种新的模糊容差关系以对不完备模糊信息系统中的对象进行模糊分类。在此基础上,新定义了不完备模糊信息系统中模糊知识的粗糙熵,并进行了相关性质的探讨。

关键词：不完备模糊信息系统模糊容差关系熵

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不完备模糊信息系统的VPRS模型

不完备模糊信息系统的VPRS模型

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中国系统工程学会模糊数学与模糊系统专业委员会第十四届学术会议

作者：陈秀李克典 (漳州师范学院数学与信息科学系，福建漳州 363000)

本研究在不完备信息系统与模糊集的基础上,将VPRS模型引入不完备模糊信息系统，并讨论它的性质与精度约简。

关键词：不完备模糊信息系统变精度粗糙集精度约简

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基于信息熵的不完备模糊信息系统属性约简

基于信息熵的不完备模糊信息系统属性约简

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作者：汤乔安徽工业大学

学位级别：硕士

粗糙集理论是一种处理不精确、不相容与不完全知识的数学工具。属性约简是粗糙集理论的一个重要组成部分,对于具有清晰的目标和完善的信息系统,许多研究已经给出了相应的属性约简方法。然而,现实世界中广泛存在的信息不完备和模糊现象,... 详细信息

粗糙集理论是一种处理不精确、不相容与不完全知识的数学工具。属性约简是粗糙集理论的一个重要组成部分,对于具有清晰的目标和完善的信息系统,许多研究已经给出了相应的属性约简方法。然而,现实世界中广泛存在的信息不完备和模糊现象,限制了经典粗糙集理论在实际问题中的典型应用。因此,研究不完备模糊信息系统的属性约简具有非常重要的意义。本文分别以不完备模糊条件信息系统和不完备模糊目标信息系统为研究对象,以粗糙集和模糊集相结合的理论为工具,研究基于信息熵的不完备模糊信息系统属性约简。本文主要的研究内容如下:(1)针对条件属性值中存在缺失和浮点型数据的现象,提出了不完备模糊条件信息系统的概念,继而提出了一个新的二元关系来划分条件属性,并且对条件信息熵加以改进,给出改进信息熵的计算方法;在此基础上提出基于改进信息熵的不完备模糊条件信息系统的属性约简算法,同时给出相应的决策规则提取方法,最后通过理论分析和实例验证了算法的可行性。(2)将完备信息系统中基于信息熵的属性约简算法拓展到不完备模糊目标信息系统,扩展信息熵的计算公式,利用限制容差关系计算扩展信息熵并给出相应的算法;在此基础上设计基于扩展信息熵的不完备模糊目标信息系统属性约简算法并证明该算法的高效性,同时给出相应的决策规则提取方法,理论分析和实例验证了算法的可行性。

关键词：粗糙集不完备模糊信息系统属性约简信息熵

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基于信息熵的不完备模糊信息系统属性约简

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铜陵学院学报 2014年第6期13卷 111-114页

作者：汤乔杨思春安徽工业大学安徽马鞍山243002

现实世界中广泛存在的信息不完备和模糊现象,限制了粗糙集理论在实际问题中的典型应用,目前在不完备模糊领域中基于分辨矩阵的算法时间复杂度较高,无法满足大规模数据的快速属性约简。针对这个原因,将完备信息系统中基于信息熵的快速属... 详细信息

现实世界中广泛存在的信息不完备和模糊现象,限制了粗糙集理论在实际问题中的典型应用,目前在不完备模糊领域中基于分辨矩阵的算法时间复杂度较高,无法满足大规模数据的快速属性约简。针对这个原因,将完备信息系统中基于信息熵的快速属性约简算法推广到不完备模糊信息系统,通过相容关系及基于相容关系的近似集,给出计算条件信息熵的方法;在此基础上,设计出基于信息熵的不完备模糊信息系统的属性约简算法。理论分析和实例结果表明了该算法的可行性和较好的时间优越性。

关键词：不完备模糊信息系统属性约简相容关系信息熵

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粗糙集模型拓展及相关知识约简的研究

粗糙集模型拓展及相关知识约简的研究

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作者：陈秀漳州师范学院

学位级别：硕士

粗糙集理论是一门处理不精确、不确定信息的数学理论，是波兰数学家Pawlak教授于1982年提出的，是一种新的知识获取方法，目前已被广泛应用于机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现以及专家系统等领域。但是，实践应... 详细信息

粗糙集理论是一门处理不精确、不确定信息的数学理论，是波兰数学家Pawlak教授于1982年提出的，是一种新的知识获取方法，目前已被广泛应用于机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现以及专家系统等领域。但是，实践应用表明经典粗糙集理论存在一定的局限性，因此，对Pawlak粗糙集理论的推广一直是粗糙集理论研究的主流方向.本文对粗糙集模型的拓展及相关知识约简主要作了如下研究工作：\n 首先，在不完备信息系统与模糊集的基础上，讨论了基于限制量化容差关系的不完备模糊信息系统，将VPRS模型引入不完备模糊信息系统，并讨论它的性质与精度约简，是不完备信息系统的粗糙集理论的扩充,更具一般性。\n 其次，通过在广义双向s-粗集中引入变精度参数，提出了变精度广义双向s-粗集模型，同时提出了变精度广义双向s-粗集，定义了广义双向s-粗集中的多数包含关系，借助引入误差参数α(0<α≤0.5)，给出了变精度广义s-粗集模型及其有关性质定理.通过实例分析并验证了动态系统中由于属性集合的动态迁移特性与变精度参数变化所产生的广义s-粗集的上、下近似,边界和分类近似精度的变化关系。\n 最后，在集值决策信息系统中提出了一种新的基于变精度参数分类的二元关系，即变精度相容关系，可以通过改变精度参数值来使分类更合理。同时，讨论了基于这种二元关系下的集值信息系统的知识约简、分配约简及其属性特征，并给出了可辨识矩阵和基于矩阵的属性约简算法。

关键词：粗糙集模型相关知识约简 VPRS模型不完备模糊信息系统集值信息系统

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粗糙集模型拓展及相关知识约简研究

粗糙集模型拓展及相关知识约简研究

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作者：陈秀漳州师范学院

学位级别：硕士

粗糙集理论是一门处理不精确、不确定信息的数学理论,是波兰数学家Pawlak教授于1982年提出的,是一种新的知识获取方法,目前已被广泛应用于机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现以及专家系统等领域。但是,实践应用表... 详细信息

粗糙集理论是一门处理不精确、不确定信息的数学理论,是波兰数学家Pawlak教授于1982年提出的,是一种新的知识获取方法,目前已被广泛应用于机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现以及专家系统等领域。但是,实践应用表明经典粗糙集理论存在一定的局限性,因此,对Pawlak粗糙集理论的推广一直是粗糙集理论研究的主流方向.本文对粗糙集模型的拓展及相关知识约简主要作了如下研究工作: 首先,在不完备信息系统与模糊集的基础上,讨论了基于限制量化容差关系的不完备模糊信息系统,将VPRS模型引入不完备模糊信息系统,并讨论它的性质与精度约简,是不完备信息系统的粗糙集理论的扩充,更具一般性。其次,通过在广义双向s-粗集中引入变精度参数,提出了变精度广义双向s-粗集模型,同时提出了变精度广义双向s-粗集,定义了广义双向s-粗集中的多数包含关系,借助引入误差参数α(0≤α< 0.5),给出了变精度广义s-粗集模型及其有关性质定理.通过实例分析并验证了动态系统中由于属性集合的动态迁移特性与变精度参数变化所产生的广义s-粗集的上、下近似,边界和分类近似精度的变化关系。最后,在集值决策信息系统中提出了一种新的基于变精度参数分类的二元关系,即变精度相容关系,可以通过改变精度参数值来使分类更合理。同时,讨论了基于这种二元关系下的集值信息系统的知识约简、分配约简及其属性特征,并给出了可辨识矩阵和基于矩阵的属性约简算法。

关键词：粗糙集不完备模糊信息系统变精度 s-粗集集值信息系统约简

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基于优势关系的不完备模糊粗糙集模型扩展及应用研究

基于优势关系的不完备模糊粗糙集模型扩展及应用研究

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作者：孙兴星广西大学

学位级别：硕士

粗糙集理论是一种新型的数据分析的工具,可以用来处理不精确、不确定、模糊的、不完备等类型的数据,而且,不需要任何先验信息.现己在数据挖掘,金融管理,故障诊断,医药化工等领域得到了成功的应用.本文针对带有优势关系的不完备模糊信息... 详细信息

粗糙集理论是一种新型的数据分析的工具,可以用来处理不精确、不确定、模糊的、不完备等类型的数据,而且,不需要任何先验信息.现己在数据挖掘,金融管理,故障诊断,医药化工等领域得到了成功的应用. 本文针对带有优势关系的不完备模糊信息系统,在研究了现有的两种类型的优势关系的优点缺点的基础上,通过属性值的概率分布原理提出了一种新的全序优势关系,这种优势关系科学地合理地改进了扩展优势关系的近似质量和近似精度,同时也成功地克服了限制优势关系不能对论域中所有对象进行比较的缺点.接着,本文进一步给出了基于全序优势关系的下近似和上近似的表达式,两种相对约简的定义和具体的求取相对约简的方法.最后通过实例说明这种方法的有效性. 属性约简是粗糙集研究的核心内容之一,基于区分矩阵的属性约简算法是常用的属性约简方法之一.针对如何求取信息系统的区分矩阵构造的区分函数的极小析取范式问题,本文提出了一种新的基本原理简单,步骤易懂,操作简便的易于编程实现的逐项求取极小析取范式的算法,并通过定理证明了这种方法所获得的一定是极小析取范式.这种方法可以求取信息系统的所有约简.而且,对于对象不断增加的动态信息系统,这种算法也是适用的.最后,通过实例说明了这种方法是正确有效的. 提出一个粗糙集扩展模型,最终目的是为了导出决策规则,帮助决策者更好地做出决策.本文针对基于优势关系的不完备模糊信息系统的规则提取问题,首先在分析了目前规则获取方法的基础上,提出了基于全序优势关系的两种类型"at least"和"at most"类型的决策规则.接着,本文进一步讨论了,对所获取的决策规则进行规则简化的问题,即,值约简.最后,通过实例分析表明本文所提出的规则获取及简化的方法是正确有效的.

关键词：粗糙集不完备模糊信息系统优势关系相对约简区分矩阵极小析取范式规则提取

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