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基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简被引量：1: 2024年; 由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有序信息系统下提出一种对象更新情形的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出了邻域容差优势关系,基于该二元关系建立了一种新的邻域优势粗糙集模型。其次,在其基础上定义了邻域优势条件熵,并利用邻域优势条件熵作为启发式函数设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法。然后,利用矩阵的形式重构了邻域容差优势关系和邻域优势条件熵,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态变化,基于矩阵的计算策略分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新。最后,利用邻域优势条件熵的更新机制分别提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明:(1)与非增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了3.6%,分类精度平均提升了2.4%,属性约简的效率平均提升了约10倍;(2)与同类型增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了9.0%,分类精度平均提升了2.1%,属性约简的平均效率提升了94%。因此,本文所提出增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上都有着更高的性能。; 陈宝国陈磊邓明陈金林; 关键词：属性约简增量式条件熵

基于不确定性测度的广义多尺度序信息系统的知识获取方法: 杨烨

不协调广义决策多尺度序信息系统的最优尺度选择与规则提取被引量：2: 2023年; 粒计算模拟人类思考问题的模式,在大数据挖掘和知识发现方面有独特优势。针对不协调的广义决策多尺度序信息系统的知识获取问题,利用证据理论来研究不协调的广义决策多尺度序信息系统的最优尺度选择与规则提取。首先,将优势关系引入决策多尺度信息系统中,并介绍广义决策多尺度序信息系统的相关概念;其次,通过引入不协调广义决策多尺度序信息系统的尺度组合概念,给出不同尺度组合下信息粒和集合的下近似与上近似的表示及其相互关系,并进一步定义了几种针对不同决策的不协调广义决策多尺度序信息系统的最优尺度组合概念,讨论了它们之间的关系;最后,给出了基于广义优势决策函数的辨识矩阵属性约简与规则提取方法。; 杨烨吴伟志张嘉茹; 关键词：证据理论粗糙集粒计算

区间值序信息系统中多粒度粗糙集模型及应用研究: 大数据在每一个智能行业和领域都发挥着重要作用。面对不断更新的海量数据,如何从中获取有价值的信息,是目前亟须解决的问题。粗糙集作为一种处理不确定性知识的重要工具,目前已经广泛运用于数据挖掘、机器学习等领域中。然而,传统的粗...; 雷凉; 关键词：多粒度粗糙集粒计算

直觉模糊序信息系统中优势粗糙集的研究与应用: 随着时代的信息化发展日新月异,信息处理技术不断进步,信息和数据都呈现出冗余化、规模化、复杂化等特点。面对这些无规律的、海量的、结构复杂且快速更新的数据,如何挖掘出潜藏在这些数据中的知识,并进行有效的数据分析,是大数据时代...; 侯江龙; 关键词：直觉模糊集

基于信任结构的不完备多粒度序信息系统研究: 信息技术的日新月异给人工智能与大数据带来了数据的爆炸式增长,如何在这些海量、杂乱且不精确的数据中获取有价值的信息已经成为近年来人工智能领域研究的热点问题。粗糙集理论在处理不确定数据的过程中可发现隐藏知识并揭示蕴含规律。然...; 刘星鑫; 关键词：粗糙集信任结构不确定信息信息系统

协调广义决策多尺度序信息系统的知识获取被引量：5: 2022年; 决策多尺度信息系统是一类特殊的数据集,系统中的每个对象无论在条件属性集上还是在决策属性上都可取多个尺度的标记值,并且从细粒度标记属性值到粗粒度标记属性值有一个信息粒度变换.文中针对广义决策多尺度序信息系统的知识获取问题展开研究.首先,引入尺度选择概念,一个尺度选择对应一个单尺度的序决策系统,并将优势关系引入广义决策多尺度信息系统,给出在不同尺度选择下对象集的优势类和集合的下近似和上近似的定义及其性质.然后,在协调广义决策多尺度序信息系统中定义5种最优尺度选择的概念,证明实际上只有2种不同类型的最优尺度选择,即最优尺度选择、下近似最优尺度选择、信任最优尺度选择是等价的,而上近似最优尺度选择与似然最优尺度也是等价的.最后,给出协调广义决策多尺度序信息系统的辨识矩阵约简方法,并在最优尺度选择基础上给出蕴含在协调广义决策多尺度序信息系统中的序决策规则.; 张嘉茹吴伟志杨烨; 关键词：粗糙集粒计算知识获取

直觉模糊序信息系统中双量化粗糙集模型被引量：2: 2021年; 研究经典信息系统中单量化粗糙集模型在直觉模糊序信息系统中的表达形式,建立直觉模糊序信息系统下双量化粗糙集模型,给出直觉模糊序信息系统下双量化粗糙集模型求解上近似和下近似的算法,最后通过实际案例分析构造的模型。; 汤悦李文涛徐伟华詹弢; 关键词：直觉模糊集序信息系统粗糙集

区间粗糙数序信息系统下的优势关系粗糙集模型被引量：1: 2021年; 以区间粗糙数为研究对象,提出了基于区间优势度的区间粗糙数比较公式,通过引入参数α调节决策者对区间粗糙数下近似和上近似的重视程度,以充分考虑决策者的风险偏好。在此基础上,引入优势度阈值β并定义了基于优势度的优势关系粗糙集模型,进一步给出了此模型框架下的四种排序方法。对优势度、优势关系及排序方法的相关性质进行了证明,最后通过算例验证模型与排序方法的合理性。; 翁世洲朱俊王超吕跃进; 关键词：序信息系统优势度多属性决策

不完备序信息系统下的局部双量化决策粗糙集研究被引量：2: 2020年; 针对不完备序信息系统,在双量化粗糙集和局部决策粗糙集的基础上,构建了2种局部双量化决策粗糙集(local double relative quantitative decision-theoretic rough set, LDrq-DTRS)模型,探讨了它们的正域、负域、边界域之间的包含关系,以及它们与局部粗糙集之间的内在联系。最后,通过数据实验比较验证了在不同模型参数关系下以上模型间的相关性质。; 林艳丽刘晓东

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