检索结果-内蒙古大学图书馆

本文提出了一种基于集对指标的城乡一体化评价模型,通过将城乡一体化系统作为一个模糊信息系统进一步加以研究,构建了基于TOPSIS法改进的集对分析模型,用以实现对确定不确定性系统的同异反评价,克服了以往评价方法中指标设计存在的缺陷以及评价结果解释能力较差的不足。实证研究的结果不仅给出了当前国内各地城乡一体化整体水平偏低地区差距偏大的基本判断,而且还对城乡一体化阶段划分标准进行了探讨,并分析了该系统不同阶段同异反联系度分量的演变规律。

关键词：城乡一体化模糊信息系统 TOPSIS法集对分析

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基于粗糙集与包含度的模糊信息系统研究及应用

基于粗糙集与包含度的模糊信息系统研究及应用

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作者：罗英四川大学

学位级别：硕士

评估决策是通过评估信息的加工形成综合排序的一种选择行为,己在企业、教育、科技管理中得到了广泛应用。在评估决策系统中,不确定性由于信息与数据的增加变得十分显著。粗糙集理论是在对不确定和不完全信息的分类和数据处理实践中由Paw... 详细信息

评估决策是通过评估信息的加工形成综合排序的一种选择行为,己在企业、教育、科技管理中得到了广泛应用。在评估决策系统中,不确定性由于信息与数据的增加变得十分显著。粗糙集理论是在对不确定和不完全信息的分类和数据处理实践中由Pawlak提出来的。粗糙集理论最初在人工智能的某些分支,例如推理,自动分类,模式识别,学习算法等的研究中是很重要的。近年来,随着粗糙集理论的发展,粗糙集理论推动了分类理论,聚类分析,度量理论,决策支持等理论的研究和应用。粗糙集理论的关键是建立两个被称为下、上近似的子集来近似表示论域上的任意集合。粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点,目前主要集中在决策规则提取算法,属性约简算法,粗糙集基本并行算法,以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中,属性约简算法和规则提取算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。包含度是各种不确定性推理方法的概括。它是包含关系的定量描述,它包容了“关系”的不确定性。包含度理论同模糊集理论相辅相成,成为研究不确定性的重要工具。由于现实世界中信息的不确定性,信息系统的条件属性和目标属性都有可能是模糊的,因此,本文结合粗糙集与包含度的概念,在模糊信息系统中进行评估决策。首先,本文将包含度概念引入到粗糙集理论中,建立了包含度与粗糙集数据分析中的度量之间的关系,证实了粗糙集数据分析中的有关度量均可归结为包含度。然后,通过以下步骤将这两个概念同时用于模糊信息系统中:1)利用Pawlak粗糙集理论和表现定理得到一个新的粗糙模糊集模型;2)利用包含度给出决策规则的提取和属性约简的方法;3)结合遗传算法在决策规则与条件属性已知的情况下给出目标属性值。本文的研究结果在DRP系统下的经销商管理模块得到很好的应用,有效地辅助了企业决策者选择和评估经销商。

关键词：粗糙集包含度模糊信息系统不确定决策遗传算法

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基于模糊信息系统的模糊β-覆盖粗糙集模型研究

基于模糊信息系统的模糊β-覆盖粗糙集模型研究

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作者：吴凡江南大学

学位级别：硕士

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简导出问题的决策或分类规则。该理论从等价关系开始对研究对象进行分类,并从分类中捕获完整度高的信息。其两个核心原则是近似算子和精度度量,它们为决策者提供有关边界... 详细信息

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简导出问题的决策或分类规则。该理论从等价关系开始对研究对象进行分类,并从分类中捕获完整度高的信息。其两个核心原则是近似算子和精度度量,它们为决策者提供有关边界区域结构和大小的所需数据。从数学的角度看,粗糙集研究对象是集合;从编程的角度看,粗糙集研究对象是矩阵,但仅仅是一些特殊的矩阵;从人工智能的角度来看,粗糙集研究对象是决策表。要评价一个具体对象,首先应该给出赖以评价该对象的若干因素,即评价因素或者评价指标。在实际应用中,评价的对象往往受到各种不确定因素的影响而具有模糊性,因此将模糊理论与经典评价方法两者结合已成为热点。针对数据的大容量、多样性以及时效性等特点,将信息系统自然延伸到模糊信息系统中,通过对数据分类处理的多样性规则,从而融合多级模糊信息。本文提出了几种新型的模糊β-覆盖粗糙集模型,新模型可以在实际应用中从多个角度分析和解决实际问题,减少非必要因素的干扰,规避风险,从而做出更准确的决策。本文的研究内容及主要结果如下: (1)为了利用更精准的模糊决策方法进行模糊寻优,基于模糊信息系统,结合模糊β-邻域和模糊互补β-邻域的概念,改进了经典粗糙集模型,将模糊覆盖、覆盖粗糙集理论以及模糊信息系统三者综合,构建了两种基于模糊信息系统的σ型模糊β-覆盖粗糙集模型和τ型模糊β-覆盖粗糙集模型,并构造了一种(σ,τ)型二元模糊β-覆盖粗糙集模型。新模型的提出可以综合乐观和悲观两方面,提高了决策的精准性,从而更好地分析和解决实际问题。 (2)模糊信息系统是信息系统的自然延伸。本文构建的(σ,τ)型二元模糊β-覆盖粗糙集模型,采用更精确的模糊决策方法进行模糊优化。首先,从模糊映射、一致性、兼容性以及属性约简的知识研究了σ型模糊β-覆盖粗糙集模型和τ型模糊β-覆盖粗糙集模型的性质。其次,通过引入四种上下近似算子,给出了(σ,τ)型二元模糊β-覆盖粗糙集模型的矩阵表示,便于计算机处理大型且复杂的数据。相较早期模糊覆盖粗糙集模型,杨斌提出的模型直接利用模糊β-邻域确定集合的上下近似值,牛鑫丽提出的模型直接利用模糊互补β-邻域确定集合的上下近似值。前人的模型在一定程度上限制了上下近似值的最大和最小走向,为避免因所考虑邻域的不完整性而导致属性约简的损失,故将孪生近似算子推广到模糊信息系统中,综合模糊β-邻域和模糊互补β-邻域两方面构建新模型,可以更好且全面地分析人们在决策中的情况,减小属性约简带来的误差,从而做出更全面的评价。最后,给出了(σ,τ)型二元模糊β-覆盖粗糙集模型的算法和实例,论证了(σ,τ)型二元模糊β-覆盖粗糙集模型的应用价值和优越性。

关键词：模糊β-覆盖模糊β-邻域模糊粗糙集模糊信息系统矩阵表示

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模糊信息系统引论

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知识工程 1992年第1期 24-26页

作者：姚敏

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模糊信息系统及其相应的关系数据库

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华侨大学学报（自然科学版） 1993年第4期14卷 518-522页

作者：洪国彬华侨大学计算机科学(电脑)系

从模糊信息系统的角度出发,对于各种类型的模糊关系数据库的现状,系统地进行归类、分析、同时也通过一些例子说明利用目前的RDB来实规模糊数据库所存在的难点和问题。

关键词：模糊信息系统模糊关系数据库

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模糊信息系统两种属性约简算法

模糊信息系统两种属性约简算法

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2006北京地区高校研究生学术交流会

作者：姚平梁静国陈培友哈尔滨工程大学哈尔滨工程大学黑龙江科技学院经济管理学院

Paw lak教授所提出的经典Rough集理论主要是钟对经典信息系统,利用不可分辨关系这种等价关系对对象进行上近似和下近似分类。对于模糊信息系统的处理,需要对经典Rough集理论进行扩充, 本文运用模糊粗糙集理论,推广了属性依赖度和包含度... 详细信息

Paw lak教授所提出的经典Rough集理论主要是钟对经典信息系统,利用不可分辨关系这种等价关系对对象进行上近似和下近似分类。对于模糊信息系统的处理,需要对经典Rough集理论进行扩充, 本文运用模糊粗糙集理论,推广了属性依赖度和包含度的概念,分别给出了基于依赖度和包含度的算法, 并通过一个实例验证了算法的有效性。

关键词：模糊信息系统模糊粗糙集依赖度包含度属性约简

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基于粗糙集理论的模糊信息系统知识发现研究

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学术动态（成都） 2008年第1期 40-42页

作者：秦克云西南交通大学数学系

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基于优势关系的直觉模糊信息系统的属性约简

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运筹与模糊学 2011年第1期1卷 1-5页

作者：杜文胜胡宝清赵彦武汉大学数学与统计学院武汉暨南大学信息科学技术学院数学系广州

近几年来出现了许多用粗糙集理论处理信息系统的方法,但是对直觉模糊信息系统还没有做出相关的讨论。本文首先在直觉模糊信息系统与决策信息表中定义了优势关系,然后引入了基于此优势关系的约简与相对约简的概念,并通过辨识矩阵及辨识... 详细信息

近几年来出现了许多用粗糙集理论处理信息系统的方法,但是对直觉模糊信息系统还没有做出相关的讨论。本文首先在直觉模糊信息系统与决策信息表中定义了优势关系,然后引入了基于此优势关系的约简与相对约简的概念,并通过辨识矩阵及辨识函数得到求解约简与相对约简的具体方法。

关键词：优势关系属性约简直觉模糊集模糊信息系统

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全序优势关系下不完备模糊信息系统的多粒度粗糙集

全序优势关系下不完备模糊信息系统的多粒度粗糙集

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第七届中国智能计算大会

作者：吴莉莎曾雪兰陈青梅广西大学数学与信息科学学院南宁530004

多粒度粗糙集是近年来粗糙集理论中兴起的一个研究方向,本文将多粒度粗糙集引入基于全序优势关系的不完备模糊信息系统,分别建立了乐观多粒度粗糙集模型和悲观多粒度粗糙集模型,并讨论它们的相关性质.通过对比单粒度和多粒度空间中的近... 详细信息

多粒度粗糙集是近年来粗糙集理论中兴起的一个研究方向,本文将多粒度粗糙集引入基于全序优势关系的不完备模糊信息系统,分别建立了乐观多粒度粗糙集模型和悲观多粒度粗糙集模型,并讨论它们的相关性质.通过对比单粒度和多粒度空间中的近似精度,得到了随着粒度的增加,近似精度会越来越大的结论.关于全序优势关系下不完备模糊信息系统的多粒度粗糙集的约简及规则提取将是下一步要研究的问题。

关键词：模糊信息系统多粒度粗糙集全序优势关系近似精度

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