检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2015年第8期30卷 1531-1536页

作者：蒋瑜成都信息工程大学软件工程学院成都610225

差别矩阵为粗糙集属性约简提供了很好的思路,但差别矩阵中存在冗余的重复和父集元素.为了消除这些冗余元素,提出一棵有序树:差别信息树,该树能消除差别矩阵中的重复元素,同时在大多数情况下也能完全消除父集元素,实现对差别矩阵中非空... 详细信息

差别矩阵为粗糙集属性约简提供了很好的思路,但差别矩阵中存在冗余的重复和父集元素.为了消除这些冗余元素,提出一棵有序树:差别信息树,该树能消除差别矩阵中的重复元素,同时在大多数情况下也能完全消除父集元素,实现对差别矩阵中非空元素的压缩存储.为了验证差别信息树的有效性,提出一种属性约简完备算法,并使该算法的时间复杂度降为O(∣C∣∣U∣2).

关键词：粗糙集差别矩阵属性约简差别信息树

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区间值序信息系统中差别信息树的属性约简

引用

计算机科学与探索 2019年第6期13卷 1062-1069页

作者：杨蕾张晓燕徐伟华重庆理工大学理学院重庆400054 西南大学数学与统计学院重庆400715

属性约简是粗糙集领域的一个热门研究课题,而差别矩阵是获得属性约简的有效方法。然而,差别矩阵含有重复元素,增加了获得约简所需要的时间。差别信息树的提出解决了差别矩阵含有重复元素的问题,实现了对差别矩阵中非空元素的压缩存储。... 详细信息

属性约简是粗糙集领域的一个热门研究课题,而差别矩阵是获得属性约简的有效方法。然而,差别矩阵含有重复元素,增加了获得约简所需要的时间。差别信息树的提出解决了差别矩阵含有重复元素的问题,实现了对差别矩阵中非空元素的压缩存储。但是差别信息树是在等价关系下的差别矩阵的基础上提出的,并没有考虑序决策信息系统的情况。在区间值序信息系统的背景下提出了基于可分辨矩阵的差别信息树,解决了可分辨矩阵中存在冗余元素的问题,实现了对可分辨矩阵中非空元素的压缩存储。得到了该树的相关性质定理并对其进行了验证,并在此基础上给出区间值序信息系统的基于差别信息树的完备的属性约简方法。最后给出了实证分析,验证了该方法的可行性以及有效性。

关键词：区间值序信息系统差别信息树压缩储存属性约简

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差别信息树的属性约简与多源多粒度粗糙集方法研究

差别信息树的属性约简与多源多粒度粗糙集方法研究

引用

作者：杨蕾重庆理工大学

学位级别：硕士

近年来,随着信息科技的进步和统计技术的发达,人类面临的数据量、信息量显著增加。合理的处理来自生物医学、经济金融、人工智能等领域的海量复杂数据并从中挖掘有价值的知识显得尤为重要。粗糙集理论中的属性约简技术能够在保持原有知... 详细信息

近年来,随着信息科技的进步和统计技术的发达,人类面临的数据量、信息量显著增加。合理的处理来自生物医学、经济金融、人工智能等领域的海量复杂数据并从中挖掘有价值的知识显得尤为重要。粗糙集理论中的属性约简技术能够在保持原有知识库的分类能力不变的基础上删除其中无价值的(冗余的)知识。区分矩阵是获得属性约简的一个重要媒介。然而,区分矩阵中存在很多重复的信息。这就导致了储存成本的增加。差别信息树(DIT)很好的解决了区分矩阵中存在重复信息的问题。值得注意的是有关DIT的研究都是建立在等价关系的基础上,没有考虑数据之间的偏好序关系,并且通过DIT只能获得信息系统的一个约简。本文将区间值序信息系统(Iv OIS)作为研究背景,首先研究了优势关系下DIT的构建,在此基础上提出了相应的属性约简方法。然后引入核属性与属性重要度对优势关系下的差别信息树进行改进,进而提出了基于改进差别信息树(IDIT)的属性约简方法。最后,为了解决多源模糊信息系统(Ms FIS)中的知识发现问题,本文通过结合多粒度的思想研究了Ms FIS的多粒度粗糙集模型及其不确定性。本文的主要创新分为以下三点。1.在IvOIS的背景下,结合区分矩阵和DIT的相关理论知识,提出了基于可区分矩阵的DIT的构建方法,从而实现了优势关系下DIT的构建。进一步地研究了优势关系下DIT的相关定理。最后以此为基础提出了一种新的完备属性约简方法,丰富了属性约简的研究成果。2.考虑到核属性与属性重要度在求取属性约简的过程中起着至关重要的作用,本文在Iv OIS中研究了基于核属性、属性重要度的IDIT的构建方法,进一步提出了基于IDIT的知识约简方法。与此同时,本文研究发现通过构建不同属性顺序下的IDIT可以找到Iv OIS的所有约简。3.在MsFIS的背景下,结合粒度计算的相关知识,将每个信源看作是一个粒度。首先定义了Ms FIS的支持特征函数。然后通过所定义的支持特征函数提出了适用于Ms FIS的三种多粒度粗糙集模型,同时研究了所提模型的相关性质。其次,为了研究Ms FIS的不确定性,本文提出了五种计算Ms FIS不确定性的度量并设计了一个相应的算法。最后,本文使用四个数据集对算法进行了验证。实验结果表明,Ms FIS的广义多粒度粗糙集模型在实际应用中具有更广泛的适用性。

关键词：差别信息树多源模糊信息系统多粒度粗糙集模型区间值序信息系统属性约简

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基于优化可辨识矩阵和改进差别信息树的属性约简算法

引用

计算机科学 2020年第3期47卷 73-78页

作者：徐怡唐静昕安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230601

运用可辨识矩阵表示信息系统中所有对象的区分信息,为研究属性约简提供了新方向。然而,传统的可辨识矩阵在构造结束后才利用核属性消除冗余元素项,忽略了核属性在矩阵构建过程中的作用。针对这一问题,文中做了以下研究:1)优化可辨识矩... 详细信息

运用可辨识矩阵表示信息系统中所有对象的区分信息,为研究属性约简提供了新方向。然而,传统的可辨识矩阵在构造结束后才利用核属性消除冗余元素项,忽略了核属性在矩阵构建过程中的作用。针对这一问题,文中做了以下研究:1)优化可辨识矩阵的构造方式,在计算任意两个对象的区分信息之前,先判断核属性上的取值是否相等,如果不相等,则直接将对应元素项记为Φ,忽略对其他条件属性的判断;2)提出属性加权重要度的概念,综合考虑每个条件属性占可辨识矩阵中非空元素项的比率(称为宏观重要度)与每个属性对区分对象的贡献程度(称为微观重要度),并通过例子说明了该度量方法的合理性;3)针对优化后的矩阵仍然存在大量冗余元素和空集这一缺陷,结合差别信息树的概念提出基于优化可辨识矩阵和属性加权重要度的差别信息树。按照属性加权重要度对优化可辨识矩阵中所有非空元素项进行排序,使得重要度高的属性被更多的节点共享;且在构建过程中将不包含核属性的元素项映射到树中的一条路径上,而包含核属性的元素项则被直接忽略。最后,提出基于优化可辨识矩阵和改进差别信息树的约简算法HSDI-tree。在UCI的5个数据集上分别比较了HSDI-tree算法与CDI-tree,DI-tree和IDI-tree算法的约简结果和节点个数,实验结果表明HSDI-tree算法能有效找到最小属性约简且空间压缩能力更好。

关键词：粗糙集属性重要度可辨识矩阵属性约简差别信息树

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序决策信息系统中基于差别信息树的分配约简

引用

郑州大学学报（理学版） 2019年第2期51卷 84-89页

作者：杨蕾张晓燕徐伟华重庆理工大学理学院重庆400054 西南大学数学与统计学院重庆400715

差别信息树是在等价关系下差别矩阵的基础上提出的,并没有考虑序决策信息系统的情况.在差别信息树的基础上提出了基于分配可辨识矩阵的差别信息树,研究了该差别信息树的相关性质,分析了基于分配可辨识矩阵的差别信息树的时间和空间复杂... 详细信息

差别信息树是在等价关系下差别矩阵的基础上提出的,并没有考虑序决策信息系统的情况.在差别信息树的基础上提出了基于分配可辨识矩阵的差别信息树,研究了该差别信息树的相关性质,分析了基于分配可辨识矩阵的差别信息树的时间和空间复杂度,进而给出了适用于不协调序决策信息系统的分配约简方法.

关键词：分配可辨识矩阵差别信息树序决策信息系统分配约简

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基于云模型及粗糙集的民航主数据识别方法研究

基于云模型及粗糙集的民航主数据识别方法研究

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作者：张亚中国民航大学

学位级别：硕士

随着民航信息化程度的提高,各个部门都建立了各自的信息系统,而且各部门相互之间的联系越来越密切,致使一个突出的问题日益明显,即,各部门之间信息交流有障碍。由于各个部门对数据都有一套自己的命名方式与存储规则,故在交流的过程中会... 详细信息

随着民航信息化程度的提高,各个部门都建立了各自的信息系统,而且各部门相互之间的联系越来越密切,致使一个突出的问题日益明显,即,各部门之间信息交流有障碍。由于各个部门对数据都有一套自己的命名方式与存储规则,故在交流的过程中会出现信息不对称,形成大量冗余信息,甚至影响最后的决策。因此,怎样识别出在多个系统间使用并且唯一的核心数据,即主数据,并且搭建主数据管理平台,进而实现民航信息系统的公共主动服务,是如今民航信息化快速发展中急需解决的问题。在对民航主数据进行识别过程中,第一步就是确定民航主数据识别指标,这些指标存在数量大且含有冗余信息的问题,基于此,提出了一种基于优化区分矩阵及改进差别信息树的指标约简方法。首先在区分矩阵的基础上提出了优化方法。若核指标个数多或者在早期出现,则优化后的方法可以一定程度上降低创建矩阵所花费的时间。然后,在区分矩阵的基础上提出了指标加权重要度的定义,并利用实例验证了此计算过程的合理性。最后,因为优化后的区分矩阵依然含有一定数量的冗余数据与空集,所以在优化区分矩阵与指标加权重要度的基础上提出改进差别信息树,同时基于优化区分矩阵及改进差别信息树,提出了指标约简算法。实验结果表明,提出的算法在压缩能力上大大超过已有算法。针对民航主数据识别指标的模糊性与不确定性特点及权重确定缺乏客观性的问题,提出了一种基于云模型及粗糙集的民航主数据识别方法。首先,根据民航主数据的特点,选取最具代表性的7个识别指标并将其划分为5个等级;其次,利用正向云发生器生成各识别指标隶属于各主数据等级的综合云模型,计算各实体隶属于各主数据等级的隶属度;最后,引入粗糙集理论计算各识别指标的权重,结合隶属度计算各实体隶属于各主数据的确定度,以最大确定度作为该实体的主数据等级。实验表明,该方法所得结果与预期结果一致,验证了该方法的有效性,为主数据识别提供了新思路。

关键词：指标约简差别信息树云模型粗糙集民航主数据识别

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不协调区间值信息系统的α-上、下近似约简

不协调区间值信息系统的α-上、下近似约简

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作者：张晓雨浙江海洋大学

学位级别：硕士

粗糙集理论和方法已广泛应用于数据挖掘、知识发现和人工智能等领域,它是处理不确定性信息的一种有效方法。属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一,关于区间值信息系统中的属性约简,已有学者提出不同类型的约简概念,但是这些概念之... 详细信息

粗糙集理论和方法已广泛应用于数据挖掘、知识发现和人工智能等领域,它是处理不确定性信息的一种有效方法。属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一,关于区间值信息系统中的属性约简,已有学者提出不同类型的约简概念,但是这些概念之间的关系尚未理清,本文将讨论五种属性约简之间的关系和局部α-上近似约简问题。利用辨识矩阵计算属性约简是一种典型的方法,但该方法不仅占用大量的计算机空间,而且含有冗余的信息。差别信息树(DI-Tree)可以压缩辨识属性集的存储空间,解决信息冗余的问题。本学位论文研究基于α-容差关系的不协调区间值信息系统中的α-上、下近似约简的问题,主要内容如下:首先,研究不协调区间值决策系统中基于α-容差关系的属性约简问题。针对一种常用的α-容差关系,给出保持全部决策类的下近似不变的α-下近似约简和保持全部决策类的上近似不变的α-上近似约简的定义,证明α-上近似约简与已有的α-广义决策约简和α-不确定性保持约简的等价性,以及α-下近似约简与已有的α-确定性保持约简的等价性。讨论α-上近似约简和α-下近似约简之间的关系,并用例子加以说明。其次,研究不协调区间值决策系统中基于α-容差关系的局部α-上近似约简问题。给出保持部分决策类的α-上近似不变的属性约简和相应辨识矩阵的定义,证明多种形式的局部α-上近似协调集判定定理。针对属性约简,探究不同类型属性的特征刻画。通过引入辨识函数的概念,得到基于辨识矩阵的局部α-上近似约简的计算方法。最后,研究不协调区间值决策系统中基于差别信息树的局部α-上近似约简问题。给出基于差别信息树的局部α-上近似约简的计算方法。为了消灭超集,定义改进差别信息树(IDI-Tree)和最简差别信息树(SDI-Tree),并给出基于改进差别信息树的一个局部α-上近似约简的计算方法,和基于最简差别信息树的所有的局部α-上近似约简的计算方法。

关键词：区间值决策系统 α-容差关系 α-上近似约简 α-下近似约简差别信息树

来源：评论

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