检索结果-内蒙古大学图书馆

清华大学学报（自然科学版） 2003年第9期43卷 1233-1235,1264页

作者：陈德刚刘民吴澄李法朝清华大学自动化系北京100084

模糊粗糙集理论是一种处理不确定性信息的重要的数据挖掘方法。为了建立模糊信息系统的约简建立理论基础,该文首先利用三角范数及其余范数给出了模糊集合近似算子的一般形式,进而定义了上、下可定义模糊集合,证明了它们分别构成完全分配... 详细信息

模糊粗糙集理论是一种处理不确定性信息的重要的数据挖掘方法。为了建立模糊信息系统的约简建立理论基础,该文首先利用三角范数及其余范数给出了模糊集合近似算子的一般形式,进而定义了上、下可定义模糊集合,证明了它们分别构成完全分配格,并对其结构进行了刻画。在此基础上定义了模糊信息系统及其约简,讨论了它与经典的信息系统的约简的关系,为进一步研究模糊信息系统及其约简理论奠定了基础,同时也丰富了模糊集理论。

关键词：模糊粗糙集理论模糊信息系统代数结构数据挖掘三角范数余范数模糊集合约简

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模糊信息系统知识约简的分辨函数法

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系统工程与电子技术 2008年第11期30卷 2164-2166页

作者：黄兵胡作进周献中南京审计学院信息科学学院江苏南京210029 南京大学工程管理学院江苏南京210093

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容。针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务。以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究。将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应... 详细信息

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容。针对不同的粗糙集模型和约简定义,给出相应的知识约简方法一直是知识约简的主要任务。以分辩函数法为代表的各种符号值信息系统知识约简方法已得到深入研究。将分辨函数引入模糊信息系统,得到相应的知识约简分辨函数法,并通过实例分析说明了该方法的具体计算步骤.这为从模糊信息系统中获取知识提供了一种有效的粗糙集方法。

关键词：模糊信息系统分辨函数粗糙集约简

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模糊信息系统上的粗糙约简

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西安交通大学学报 2005年第6期39卷 574-577,632页

作者：管涛薛亮冯博琴西安交通大学电子与信息工程学院西安710049

:基于粗糙集理论和模糊等价关系,提出了模糊信息系统(FISs)在不同粒度划分上的知识约简方法和属性重要性度量.这些约简利用了2个水平划分参数(或对象相似度)α、β,其中相对约简与属性重要性度量采用了决策类的水平集正区域公式.利用水... 详细信息

:基于粗糙集理论和模糊等价关系,提出了模糊信息系统(FISs)在不同粒度划分上的知识约简方法和属性重要性度量.这些约简利用了2个水平划分参数(或对象相似度)α、β,其中相对约简与属性重要性度量采用了决策类的水平集正区域公式.利用水平集粗糙成员函数得到分布约简与分配约简方法,它们扩展了Pawlak信息系统(PISs)上的属性约简方法,解决了FISs上的知识获取与特征选择问题.同时,基于不同粒度下的等价类,给出了FISs上可辨识属性矩阵、分布约简和分配约简的辨识公式,克服了经典方法在FISs上的不适用性.示例结果表明,在不同粒度空间上,这些约简方法产生了与全部属性具有最大程度分辨能力和规则置信度的属性子集.

关键词：模糊信息系统相对约简分布约简分配约简

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多源模糊信息系统中的属性约简

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华南理工大学学报（自然科学版） 2020年第12期48卷 144-152页

作者：李蒙蒙庞晋中陈明浩哈尔滨工业大学数学学院黑龙江哈尔滨150001 大连理工大学数学科学学院辽宁大连116024

人们从多个渠道得到大量的模糊信息,将这些信息进行融合以得到更加精确的信息就变得尤为重要。文中首先利用条件熵构造了多源模糊信息系统的融合模型,此模型通过利用新的条件熵将多个模糊信息系统最终融合成一个模糊信息表;然后利用任... 详细信息

人们从多个渠道得到大量的模糊信息,将这些信息进行融合以得到更加精确的信息就变得尤为重要。文中首先利用条件熵构造了多源模糊信息系统的融合模型,此模型通过利用新的条件熵将多个模糊信息系统最终融合成一个模糊信息表;然后利用任意两个模糊集合之间的贴进度来构造两个模糊关系之间的相似度,建立了3种模糊关系相似度。此外,基于多源模糊信息系统融合后的模糊信息表,根据3种模糊关系相似度来对融合后的模糊信息表进行属性约简,进而实现多源模糊信息系统的属性约简;最后通过实验验证了所分析与设计模型的正确性和有效性。结果表明,文中提出的多源模糊信息系统的约简方法在处理模糊数据方面具有一定的价值,丰富了知识发现的理论基础。

关键词：属性约简模糊信息系统多源信息融合粗糙集

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模糊信息系统中一种改进的模糊相容关系

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小型微型计算机系统 2014年第9期35卷 2131-2135页

作者：杨霁琳秦克云四川师范大学基础教学学院成都610068 西南交通大学数学学院成都610031

在模糊信息系统中,通常用模糊相容关系代替等价关系.在已有模糊相容关系的基础上,通过利用有序加权平均(OWA)算子聚合所有对象之间在属性集中每个属性下的差异性,从而得出了对象间在整个属性集下的一个区分度,进一步地根据区分度定义了... 详细信息

在模糊信息系统中,通常用模糊相容关系代替等价关系.在已有模糊相容关系的基础上,通过利用有序加权平均(OWA)算子聚合所有对象之间在属性集中每个属性下的差异性,从而得出了对象间在整个属性集下的一个区分度,进一步地根据区分度定义了对象的相似度,给出了一种基于对象相似度的模糊相容关系.然后,对能影响该模糊相容关系的主要两个因素:阈值和模糊量词参数进行了具体分析.最后,通过实例结果说明在模糊信息系统中,这种改进的基于对象相似度的模糊相容关系能更灵活合理的处理问题.

关键词：模糊信息系统粗糙集相似度模糊相容关系 OWA算子

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模糊信息系统中基于OWA算子的模糊粗糙集模型

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计算机科学 2016年第12期43卷 84-87页

作者：杨霁琳秦克云四川师范大学基础教学学院成都610068 西南交通大学数学学院成都610031

在模糊信息系统中,属性值并不是一个确定的值,而是一个隶属度函数。因此,通过利用有序加权平均(OWA)算子聚合对象间在每个属性上的差异,刻画出对象之间的相似性,定义对象的相似度并讨论其相关性质。借助对象相似度,通过逻辑关系和相应... 详细信息

在模糊信息系统中,属性值并不是一个确定的值,而是一个隶属度函数。因此,通过利用有序加权平均(OWA)算子聚合对象间在每个属性上的差异,刻画出对象之间的相似性,定义对象的相似度并讨论其相关性质。借助对象相似度,通过逻辑关系和相应的函数运算,分别给出了对象隶属于上、下近似集合的隶属度。最后,通过实例分析说明在模糊信息系统中,该相似度能较准确地刻画出对象的相似性,同时,对象对于上、下近似的隶属度能更直观、合理地反应对象隶属于某一集合的上、下近似的情况,且能更合理地描述这一粗糙集合。

关键词：模糊信息系统粗糙集相似度相容关系隶属度

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基于三支决策的模糊信息系统OWA算子参数选择

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数据采集与处理 2016年第6期31卷 1156-1163页

作者：杨霁琳张贤勇唐孝四川师范大学基础教学学院成都610068 四川师范大学数学与软件科学学院成都610068

在模糊信息系统中,通过有序加权平均(Ordered weighted averaging,OWA)算子计算对象相似度,可以建立λ截集的相容关系。当λ的值确定后,OWA算子中量词参数(α,β)的选取直接关系到不可区分关系的建立以及信息粒的粗细。因此合理选取参数... 详细信息

在模糊信息系统中,通过有序加权平均(Ordered weighted averaging,OWA)算子计算对象相似度,可以建立λ截集的相容关系。当λ的值确定后,OWA算子中量词参数(α,β)的选取直接关系到不可区分关系的建立以及信息粒的粗细。因此合理选取参数(α,β)是值得进一步研究的问题。本文采用粗糙集三支决策理论,研究模糊信息系统OWA算子参数选择的相关内容。基于参数的激进、中庸和消极语义,确定OWA算子(α,β)的3种常用取值;进而研究相似度、相容类、双向近似和三支区域在3种参数选择下的性质关系。最后利用实例验证分析了模糊量词参数语义解释的合理性。本文采用三支决策创新视角,得到模糊信息系统OWA算子的深入性质,为相关模糊量词参数提供语义解释与选择依据。

关键词：模糊信息系统粗糙集三支决策 OWA算子相容关系

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模糊信息系统的一种规则提取方法

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西南师范大学学报（自然科学版） 2014年第7期39卷 93-97页

作者：鲁丽萍付艳玲张伟河南财政税务高等专科学校信息工程系郑州450000 北京工业大学数学学院北京100022

该文定义了一种相似度量算子对对象间关于属性的接近程度,并基于此提出了代表一类模糊相似关系的模糊不可区分关系R:B,即关于对象的模糊不可区分关系.以此模糊相似关系为基础,在广义近似空间(U,R:αB)中定义了上、下近似算子;并引入阈值... 详细信息

该文定义了一种相似度量算子对对象间关于属性的接近程度,并基于此提出了代表一类模糊相似关系的模糊不可区分关系R:B,即关于对象的模糊不可区分关系.以此模糊相似关系为基础,在广义近似空间(U,R:αB)中定义了上、下近似算子;并引入阈值α,β,即允许一定程度的错误分类率存在,讨论了属性间的相互依赖关系,且给出应用实例.

关键词：粗糙集模糊信息系统相似度量算子模糊不可区分关系相互依赖关系

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模糊信息系统中属性约简理论与方法的拓展研究

模糊信息系统中属性约简理论与方法的拓展研究

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作者：冯楠坪成都信息工程学院

学位级别：硕士

属性约简是粗糙集理论研究的一个重要内容,也是信息系统中知识发现的热点问题,信息时代的飞速发展伴随着海量数据的不断衍生,复杂系统的数据挖掘和信息处理受到越来越多的关注。本文以模糊信息系统为研究对象,在目前已有的研究成果基础... 详细信息

属性约简是粗糙集理论研究的一个重要内容,也是信息系统中知识发现的热点问题,信息时代的飞速发展伴随着海量数据的不断衍生,复杂系统的数据挖掘和信息处理受到越来越多的关注。本文以模糊信息系统为研究对象,在目前已有的研究成果基础之上。利用粗糙集方法,结合模糊集理论和粒度分析思想,探讨模糊信息系统中的知识表示问题、对象相似性描述问题以及属性关联性刻画问题,拓展模糊信息系统中的属性约简理论与方法。全文共五章,第一章,扼要阐述课题的研究背景、现状及其研究意义,介绍本文研究中所涉及的相关基础知识。第二章,根据模糊二元相似关系分别定义条件属性相似度与决策属性相似度,建立属性相似类矩阵,在此基础上,分析条件属性和决策属性的关联特征,构造关于条件相似度与决策相似度的相对比较矩阵,给出属性协调集与属性约简集的定义,进一步结合知识的粒度,分析了属性的分辨度、关联度,由此确定条件属性对决策属性的重要度,提出一种基于相似度比较的模糊属性约简方法。第三章,利用模糊相似关系及相似类矩阵,讨论了关于模糊属性集的模糊相似类,并基于模糊相似类构建模糊信息系统中关于对象子集的上、下近似算子,由此引入条件属性集关于决策属性集的模糊正域类,分析模糊属性集的重要度,实现基于模糊正域类的属性约简算法。第四章,通过条件相似度与决策相似度,定义了关于条件属性集和决策属性集的相似截矩阵。并根据相似截矩阵,给出了模糊信息系统中属性协调集与属性约简集的定义,进而结合相似截矩阵的元素和,讨论了模糊属性约简的相关理论,提出一种基于模糊相似截矩阵的属性约简方法。第五章,总结全文。

关键词：属性约简模糊相似度属性重要度知识粒度模糊信息系统

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一类模糊信息系统的知识发现研究

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计算机科学 2004年第S2期31卷 45-46页

作者：秦克云涂文彪西南交通大学理学院数学系成都610031 南通师范学院数学系南通226007

本文讨论一类模糊信息系统的知识发现问题,其中属性按其特征进行分类并通过模糊集表示,我们通过模糊关系刻画对象的相似性程度,借助模糊集的包含度理论及信息综合算子,构造基于模糊粗糙集的知识约简与规则提取方法.

关键词：模糊粗糙集模糊信息系统包含度信息综合算子

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