检索结果-内蒙古大学图书馆

在信息爆炸的今天，如何准确的获取、分析和处理信息已成为信息技术领域的热点问题。在处理数据时，我们经常会遇到不确定的信息，或者模糊的信息，这时就需要对现有的信息作出准确的判断。尤其是当信息量很大的时候，就需要我们对数据进行约简以及正确分类。Rough集理论和Fuzzy集理论就是作为处理不确定和模糊的信息而产生的理论。本文以***的扩张原理为基础定义了两个论域间的模糊覆盖变换和逆模糊覆盖变换的概念，并研究了它们的基本性质。作为Fuzzy Rough集模型的一种拓展，本文以模糊覆盖变换和逆模糊覆盖变换为基础定义了模糊覆盖信息系统及其同态的概念。对同态条件下模糊覆盖信息系统的一些不变性质做了研究，并通过实例加以说明。这些结论不仅在数据挖掘，属性约简，分类等问题中具有潜在的应用价值，而且可以在神经网络、管理学、医疗、金融和气象等诸多领域中得到广泛应用。

关键词：粗糙集覆盖粗糙集模糊覆盖模糊信息系统同态

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信息系统的知识发现与覆盖粗集的模糊性

信息系统的知识发现与覆盖粗集的模糊性

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作者：魏荣山东大学

学位级别：硕士

本论文讨论了基于模态逻辑的证据理论在信息系统的知识发现中的应用与基于覆盖广义粗集的模糊性。研究内容分为两大部分：第二、三章讨论了基于模态逻辑的证据理论在几种不同的信息系统中描述、提取规则的应用；第四章讨论了基于覆盖广... 详细信息

本论文讨论了基于模态逻辑的证据理论在信息系统的知识发现中的应用与基于覆盖广义粗集的模糊性。研究内容分为两大部分：第二、三章讨论了基于模态逻辑的证据理论在几种不同的信息系统中描述、提取规则的应用；第四章讨论了基于覆盖广义粗集的模糊性。第二章讨论了在经典信息系统、模糊信息系统、Vague信息系统等几种不同信息系统中利用基于模态逻辑的证据理论方法来描述、提取决策规则及其证据合成的问题。第三章讨论了在模糊信息系统、Vague信息系统中，对于一给定的新的研究对象利用模糊真值限制的方法对其进行推理判断。第四章定义了基于覆盖广义粗集的模糊性度量，给出一种度量表示并讨论此种模糊性度量的性质；又定义了正负域覆盖广义粗集的模糊度。

关键词：粗集信息系统模糊信息系统 Vague信息系统模态逻辑

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不完备信息系统中多粒度粗糙集理论与约简研究

不完备信息系统中多粒度粗糙集理论与约简研究

引用

作者：翟永健南京理工大学

学位级别：博士

粗糙集理论是一种能够卓有成效地分析和处理不精确、不完整、以及不一致信息的数学工具。该理论与证据理论、模糊集理论和概率论等其它处理不确定性问题的方法相比,独特之处在于不需要提供解决问题所需的数据集以外的先验知识。经过二... 详细信息

粗糙集理论是一种能够卓有成效地分析和处理不精确、不完整、以及不一致信息的数学工具。该理论与证据理论、模糊集理论和概率论等其它处理不确定性问题的方法相比,独特之处在于不需要提供解决问题所需的数据集以外的先验知识。经过二十多年的发展和演变,该理论已经被广泛应用于机器学习、金融数据分析、近似推理、数据挖掘、专家系统、决策分析、图像处理、医疗诊断等诸多领域。目前粗糙集研究的热点方向包括,粗糙集模型拓展的研究、知识获取与约简、知识的不确定性度量等,其中知识获取方法和约简算法是粗糙集理论研究中的关键问题。由于经典粗糙集理论是建立在不可分辨关系(等价关系)上的,要求过于严格,缺乏灵活性和普遍性,因此研究粗糙集的各种扩展模型对于粗糙集理论和应用的发展具有极其重要的意义。目前在完备信息系统中多粒度粗糙集、优势关系粗糙集、变精度粗糙集以及模糊集等理论都已有学者作了深入的研究。但是仅仅从以上单一方向研究得出的结论不可避免的在精确性和普适性方面存在缺陷。本文主要针对不完备信息系统中的各种扩展粗糙集模型及其约简进行了系统而又深入的研究。其主要工作及创新点为： (1)针对乐观多粒度粗糙集的下近似决策过于宽松,而悲观多粒度粗糙集的下近似决策又过于严格的缺点,将多粒度粗糙集、变精度粗糙集和不完备信息系统三种思想和研究方法的融合,建立变精度多粒度粗糙集模型。以容差关系为基础,在变精度粗糙集和多粒度粗糙集的基础上,提出了变精度多粒度粗糙集的概念,分别包括变精度乐观多粒度粗糙集和可变精度悲观多粒度粗糙集。这两种变精度多粒度粗糙集模型都是基于容差关系的变精度粗糙集和多粒度粗糙集的拓展形式。分别采用分辨矩阵和启发式算法,对新提出的变精度多粒度粗糙集的约简效率问题进行分析,并得出结论：随着阀值β的不断增大,变精度乐观多粒度约简的约简率大致呈下降趋势,但并没有随着β值的单调增加,约简率有严格的单调下降；相比于变精度乐观多粒度约简来说,变精度悲观多粒度约简的约简率更高；变精度乐观多粒度约简与变精度悲观多粒度约简之间并不存在必然的包含关系。 (2)针对现有粗糙集系统未在不完备信息系统中同时考虑属性值之间存在的序关系以及属性之间的多粒度关联问题,将多粒度粗糙集、优势关系粗糙集和不完备信息系统三种思想和研究方法的融合,建立优势关系多粒度粗糙集模型。将多粒度的基本思想引入不完备信息系统中,采用一族优势关系来对模糊概念进行逼近,提出了乐观和悲观多粒度粗糙模糊集模型,新提出的模型是经典多粒度粗糙集模型和基于优势关系的粗糙模糊集模型的拓展,使得多粒度方法能够在优势关系下对模糊信息进行有效的处理。对基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集中的约简效率问题进行比较,并得出结论：基于限制优势关系的约简率普遍要高于基于扩展优势关系的约简率；悲观多粒度刍上近似分布约简在实际工程中是不可取的一种约简形式。 (3)针对现有模糊粗糙集系统只是基于一个模糊二元关系意义下展开讨论的,这些方法与模型并未考虑到分布式模糊信息处理,将多粒度粗糙集、优势关系粗糙集和模糊信息系统三种思想和研究方法的融合,建立优势关系多粒度模糊粗糙集模型。提出了基于优势关系的多粒度粗糙模糊集模型,并对新提出模型的性质进行了讨论；分析了在模糊信息系统中,借助多粒度的思想,获取逻辑连接词为“或”的决策规则；对基于优势关系的乐观和悲观多粒度粗糙模糊集中的约简问题进行研究,并得出结论：在基于优势关系的多粒度框架下,相对于乐观下近似来说,采用悲观下近似方法可以得到更小的下近似；相对于乐观上近似来说,采用悲观上近似方法可以得到更大的上近似,即乐观的近似精度要大于悲观的近似精度。

关键词：粗糙集不完备信息系统多粒度粗糙集优势关系粗糙集模糊信息系统约简

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信息系统在同态下的不变特征及其相关结论

信息系统在同态下的不变特征及其相关结论

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作者：刘媛媛广西民族大学

学位级别：硕士

基于粗糙集理论的信息系统是Pawlak提出的,该理论的一些应用,如规则提取、不确定决策、分类与特征提取等都与信息系统有关.信息系统的约简是信息系统研究的一个重要问题,另一个重要问题是研究信息系统之间的联系.从数学的角度看,信息系... 详细信息

基于粗糙集理论的信息系统是Pawlak提出的,该理论的一些应用,如规则提取、不确定决策、分类与特征提取等都与信息系统有关.信息系统的约简是信息系统研究的一个重要问题,另一个重要问题是研究信息系统之间的联系.从数学的角度看,信息系统之间的联系可理解为信息系统之间的映射,其作用在于可通过研究较简单的象信息系统来达到研究较复杂的原信息系统的目的,原信息系统可看作是编码系统,而象信息系统可视为解码系统.同态是一种特殊的映射,本文研究了信息系统在同态下的不变特征,主要内容包括以下两个方面:第一,知识库在同态下的不变特征.知识库是特殊的关系信息系统,运用关系信息系统的知识,我们得到了知识库在同态下的一些不变特征和逆不变特征,如知识的依赖性、知识约简、协调族和必要关系等.第二,模糊信息系统在同态下的不变特征.模糊信息系统是一类模糊环境下的信息系统,我们得到了模糊信息系统在同态下的一些不变特征和逆不变特征,如协调族、约简和核等.并且把模糊信息系统中的模糊集分为必要模糊集、相对必要模糊集和不必要模糊集三类.

关键词：信息系统关系信息系统知识库模糊信息系统同态约简

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基于依赖空间的信息系统的属性约简

基于依赖空间的信息系统的属性约简

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中国系统工程学会第十八届学术年会

作者：舒畅成都理工大学数学教学系

知识是人类认识客观世界的结果,同时也是指导人们行为的准则,在知识经济的时代里,知识是社会发展的重要动力,是决定生产力发展的主要因素。人们有各种获得知识与发现知识的手段,而其中最重要的一种手段是从数据中发现知识,称为数据库中... 详细信息

知识是人类认识客观世界的结果,同时也是指导人们行为的准则,在知识经济的时代里,知识是社会发展的重要动力,是决定生产力发展的主要因素。人们有各种获得知识与发现知识的手段,而其中最重要的一种手段是从数据中发现知识,称为数据库中的知识发现(KDD).

关键词：依赖空间模糊信息系统集值信息系统属性约简同余关系

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基于模糊积分的多模糊决策树融合

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计算机研究与发展 2009年第3期46卷 470-477页

作者：翟俊海王熙照张素芳河北大学数学与计算机学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北省信息工程学校数学教研室河北保定071000

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用... 详细信息

给定一个模糊信息系统,可能找到多个重要的模糊属性子集,而且这些重要的模糊属性子集对决策有不同的贡献,会产生不同的影响.如果仅选择其中一个模糊属性子集进行决策,即使是最重要的一个,也会丢失隐含在其他重要的模糊属性子集中的可用信息.为了充分利用模糊信息系统中每个重要的模糊属性子集所提供的信息,提出了一种基于模糊积分的多模糊决策树融合方法.这种方法分3个步骤:1)通过模糊等价关系找到几个重要的模糊属性子集;2)对每个模糊属性子集,利用模糊ID3算法生成一棵模糊决策树;3)用模糊积分融合几棵模糊决策树.实验结果证明了用多模糊决策树融合方法比单模糊决策树分类效果更好.

关键词：模糊信息系统模糊决策树模糊ID3算法模糊熵模糊积分信息融合

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优势模糊粗糙模型及其在审计风险评估中的应用

引用

控制与决策 2009年第6期24卷 899-902页

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

针对模糊信息系统,建立基于优势关系的粗糙集模型,并给出该模型的多种知识约简定义.通过构造分辨函数,得到了求解优势模糊粗糙集模型的最大分布约简算法.最后将该模型应用于审计风险评估,得到了较为合理的评估规则.

关键词：优势关系模糊信息系统粗糙集约简审计风险评估

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