基于包含度的变精度模糊粗糙集 被引量：5

1

作者 徐伟华 张先韬 王巧荣 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2011年第9期230-233,252,共5页

利用模糊集的一个强包含度,在弱模糊划分的基础上建立了基于该包含度的变精度模糊粗糙集模型,对其重要性质进行了深入研究,并给出了对应形式粗糙度的计算方法,进一步利用海明距离和欧几里得距离定义了该模型下模糊粗糙集的两个粗糙性度... 利用模糊集的一个强包含度,在弱模糊划分的基础上建立了基于该包含度的变精度模糊粗糙集模型,对其重要性质进行了深入研究,并给出了对应形式粗糙度的计算方法,进一步利用海明距离和欧几里得距离定义了该模型下模糊粗糙集的两个粗糙性度量。给出的变精度模糊粗糙集模型能够使模糊粗糙集的运算按照模糊集的运算实现,为变精度模糊粗糙集理论的研究和应用奠定了一定的理论基础。 展开更多

关键词 包含度 模糊集 粗糙集 变精度模糊粗糙集 粗糙性度量

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基于一般包含度的广义变精度粗糙集 被引量：2

2

作者 张红英 董鸣皋 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期37-46,共10页

本文将变精度粗糙集模型推广到基于一般包含度的广义变精度粗糙集,利用包含度的性质讨论广义变精度粗糙集的性质。给出广义齐次包含度的定义,验证了常用的概率型包含度等均为广义齐次包含度;给出基于该广义变精度粗糙集的知识约简的方... 本文将变精度粗糙集模型推广到基于一般包含度的广义变精度粗糙集,利用包含度的性质讨论广义变精度粗糙集的性质。给出广义齐次包含度的定义,验证了常用的概率型包含度等均为广义齐次包含度;给出基于该广义变精度粗糙集的知识约简的方法。不同的包含度代表不同的决策语义,因此借助一般包含度研究变精度粗糙集,能够使尽可能多的有用信息被提取、挖掘,克服了基本粗糙集模型中由于要求绝对精确的包含关系而使大量有用信息丢失,进一步推广了粗糙集模型,拓宽了粗糙集在数据挖掘、知识发现、模式识别及决策分析等领域中的应用。 展开更多

关键词 变精度粗糙集:包含度 知识约简 协调集

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一般关系下的变精度粗糙集模型 被引量：27

3

作者 巩增泰 孙秉珍 +1 位作者 邵亚斌 陈得刚 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第6期110-114,共5页

通过分析一般关系下基本粗糙集模型的不足,定义了一般关系下的多数包含关系,借助引入的 误差参数α(0≤α<1/2),给出了一般关系下的变精度粗糙集模型．在该模型中,当α=0时,退化为一般关 系下的基本粗糙集模型(Z．Pawlak模型);当|Rs(... 通过分析一般关系下基本粗糙集模型的不足,定义了一般关系下的多数包含关系,借助引入的 误差参数α(0≤α<1/2),给出了一般关系下的变精度粗糙集模型．在该模型中,当α=0时,退化为一般关 系下的基本粗糙集模型(Z．Pawlak模型);当|Rs(x)|·α=k时(|Rs(x)|表示元素x后继邻域Rs(x)之基 数,k为非负整数),退化为常见的程度粗糙集模型．通过它与一般关系下基本粗糙集模型(Z．Pawlak模 型)的比较,可以看出,在引入误差参数α后,能够使尽可能多的有用信息被提取、挖掘．从而克服了基 本粗糙集模型中由于要求绝对精确的包含关系而使大量有用信息丢失的现象,并讨论了所给模型的一 些性质．最后,在所给模型基础上讨论了一种广义近似空间中集合的相对可辨性、近似依赖和属性约 简． 展开更多

关键词 粗糙集 二元关系 多数包含关系 变精度粗糙集模型

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变精度软粗糙集 被引量：6

4

作者 石梦婷 刘文奇 +1 位作者 余高锋 李磊 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第1期101-104,120,共5页

从集合间的包含程度出发,构造了一种基于包含度的变精度软粗糙集模型。提出带参数的变精度近似算子的定义,得到了它的基本性质和定理,并给出了证明;定义了双精度软粗糙集的近似算子,研究了其性质;讨论了该模型与其他粗糙集模型的关系以... 从集合间的包含程度出发,构造了一种基于包含度的变精度软粗糙集模型。提出带参数的变精度近似算子的定义,得到了它的基本性质和定理,并给出了证明;定义了双精度软粗糙集的近似算子,研究了其性质;讨论了该模型与其他粗糙集模型的关系以及退化条件;举例说明了在信息处理中的应用。 展开更多

关键词 软集合 粗糙集 软粗糙集 包含度 变精度

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变精度粗糙集模型在决策树构造中的应用 被引量：6

5

作者 孙洁 周庆敏 常志玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第7期195-197,共3页

在应用变精度粗糙集模型构造决策树的研究基础上,提出了具有置信度规则的决策树的构造方法。该方法是对决策树生成方法的一个改进,所构造的决策树具有更强的实用性以及更高的可理解性。还针对两个甚至两个以上属性的分类质量量度相等的... 在应用变精度粗糙集模型构造决策树的研究基础上,提出了具有置信度规则的决策树的构造方法。该方法是对决策树生成方法的一个改进,所构造的决策树具有更强的实用性以及更高的可理解性。还针对两个甚至两个以上属性的分类质量量度相等的特殊情形,给出了如何选择较优的属性作为结点的方法。与传统的ID3算法相比,该方法所构造的决策树不仅结构简单,而且更加实用,利于理解。 展开更多

关键词 决策树 变精度粗糙集 置信度 分类质量

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基于可变精度粗糙集理论的规则获取算法 被引量：8

6

作者 董威 王建辉 顾树生 《控制工程》 CSCD 2007年第1期73-75,共3页

为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则,提出了一种粗糙规则挖掘算法。通过粗糙规则集的不确定量度,在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度意义下的决策表的度量方式。利用离散粒子群算法,提出一种... 为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则,提出了一种粗糙规则挖掘算法。通过粗糙规则集的不确定量度,在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度意义下的决策表的度量方式。利用离散粒子群算法,提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识的近似约简算法,导出了粗糙规则集。经过实例分析说明,这种算法不但具有一定的噪声容忍度,而且该算法得到的规则具有较高的正确度和覆盖度,从而保证分类的准确性。 展开更多

关键词 变精度粗糙集 粒子群优化 信息增益 正确度 覆盖度

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基于(α,λ)联系度容差关系的变精度粗糙集模型 被引量：13

7

作者 徐怡 李龙澍 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期303-308,共6页

基于传统粗糙集理论的方法不能有效地处理含噪音的不完备信息系统.根据集对分析理论,提出(α,λ)联系度容差关系.将(α,λ)联系度容差关系与Ziarko提出的多数包含关系相结合,提出变精度(α,λ)联系度粗糙集模型.给出了该模型下基于正域... 基于传统粗糙集理论的方法不能有效地处理含噪音的不完备信息系统.根据集对分析理论,提出(α,λ)联系度容差关系.将(α,λ)联系度容差关系与Ziarko提出的多数包含关系相结合,提出变精度(α,λ)联系度粗糙集模型.给出了该模型下基于正域相似度的启发式属性约简算法,分析了算法的时间复杂度,通过仿真实验验证了所提方法处理含噪音的不完备信息系统的有效性. 展开更多

关键词 不完备信息 粗糙集 (α λ)联系度容差关系 变精度 属性约简

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模糊相似关系下变精度模糊粗糙集 被引量：2

8

作者 邓廷权 杨成东 张月童 《智能系统学报》 北大核心 2012年第2期148-152,共5页

经典变精度模糊粗糙集模型是基于模糊等价关系建立的.在实际应用中,模糊等价关系很难直接构造,需要通过求模糊相似关系的传递闭包生成.对模糊关系的这种改造会丢失较多有价值的信息,而且还增大了模糊粗糙集应用的计算复杂度.基于模糊逻... 经典变精度模糊粗糙集模型是基于模糊等价关系建立的.在实际应用中,模糊等价关系很难直接构造,需要通过求模糊相似关系的传递闭包生成.对模糊关系的这种改造会丢失较多有价值的信息,而且还增大了模糊粗糙集应用的计算复杂度.基于模糊逻辑算子构造2个模糊集的相对错误包含度,构造性地提出基于模糊相似关系的变精度模糊粗糙集模型,研究了该模型的性质.该模型一方面具有变精度粗糙集的优点,对噪声数据具有很好的容错能力,另一方面是基于模糊相似关系建立的,其应用范围更为广泛. 展开更多

关键词 变精度粗糙集 模糊相似关系 相对错误包含度 模糊逻辑算子 模糊粗糙集

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变精度粗糙集属性约简的算法 被引量：3

9

作者 蔡娜 张雪峰 王宇彤 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2064-2067,共4页

针对变精度粗糙集属性约简问题,在分析变精度粗糙集理论的基础上,分别从属性依赖度增量、互信息的增量、基于覆盖度与准确度相结合的度量以及属性的不确定性量度等角度,对属性重要度进行分析。并分别以这四个属性重要度作为启发式信息,... 针对变精度粗糙集属性约简问题,在分析变精度粗糙集理论的基础上,分别从属性依赖度增量、互信息的增量、基于覆盖度与准确度相结合的度量以及属性的不确定性量度等角度,对属性重要度进行分析。并分别以这四个属性重要度作为启发式信息,提出变精度粗糙集属性约简的启发式算法,进而得到信息系统的最小约简,并将所给的算法应用MATLAB程序进行实现。最后,通过具体算例说明所给算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 变精度粗糙集 属性约简 属性重要度 启发式算法

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一种基于灰色绝对关联度的变精度粗糙集模型 被引量：5

10

作者 王磊 王金山 沈浮 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 2012年第5期123-126,共4页

应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时,对连续值属性进行离散化会造成信息损失,同时经典粗糙集模型也无法处理不精确分类。针对以上问题,建立了基于灰色绝对关联度的变精度粗糙集模型,研究了模型的部分性质和定理,提出了基于... 应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时,对连续值属性进行离散化会造成信息损失,同时经典粗糙集模型也无法处理不精确分类。针对以上问题,建立了基于灰色绝对关联度的变精度粗糙集模型,研究了模型的部分性质和定理,提出了基于重要度的约简算法对模型进行属性约简。通过实例说明了模型建立和约简的具体过程。 展开更多

关键词 连续值属性决策表 变精度粗糙集模型 灰色绝对关联度 属性约简 重要度

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基于变精度粗糙集理论的属性约简 被引量：5

11

作者 蔡娜 张雪峰 《控制工程》 CSCD 2007年第5期505-507,共3页

针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从属性依赖度增量、互信息增量以及条件属性相对于决策属性的覆盖度与准确度相结合的量度等角度对属性重要度进行分析,并分别以这三个属性重要度的度量作为启发式信息,给出变精度粗糙集属性约简的... 针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从属性依赖度增量、互信息增量以及条件属性相对于决策属性的覆盖度与准确度相结合的量度等角度对属性重要度进行分析,并分别以这三个属性重要度的度量作为启发式信息,给出变精度粗糙集属性约简的启发式算法,同时将以上算法应用Matlab程序进行实现。最后,给出具体的算例利用所给的算法求得信息系统的在不同启发式信息下的属性约简,并对所得的结果进行比较,从而说明所给算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 变精度粗糙集 β约简 准确度 覆盖度

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基于一种新的量化容差关系的变精度粗糙集模型 被引量：3

12

作者 王金山 王磊 《东华理工大学学报（自然科学版）》 CAS 2013年第1期96-100,共5页

提出了一种新的量化容差关系,建立了变精度粗糙集模型并提出了基于重要度的属性约简算法。新的模型考虑了决策属性值对条件属性值概率分布的影响并且具有一定噪声数据处理和错误分类容许能力。最后通过实例表明了该模型具有处理含有空... 提出了一种新的量化容差关系,建立了变精度粗糙集模型并提出了基于重要度的属性约简算法。新的模型考虑了决策属性值对条件属性值概率分布的影响并且具有一定噪声数据处理和错误分类容许能力。最后通过实例表明了该模型具有处理含有空值数据问题的能力。 展开更多

关键词 量化容差关系 变精度粗糙集模型 不完备信息系统 属性约简 重要度

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基于属性重要度的变精度邻域粗糙集属性约简算法 被引量：10

13

作者 郑文彬 李进金 何秋红 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期261-265,共5页

邻域粗糙集理论主要用于知识发现、属性选择、决策分析和数据挖掘等领域,能够根据数据的特点选择合适的离散化策略,在处理模糊和不确定性知识方面表现良好。但是,传统粗糙集属性约简算法存在难以确保获得约简、约简后的粗糙集属性识别... 邻域粗糙集理论主要用于知识发现、属性选择、决策分析和数据挖掘等领域,能够根据数据的特点选择合适的离散化策略,在处理模糊和不确定性知识方面表现良好。但是,传统粗糙集属性约简算法存在难以确保获得约简、约简后的粗糙集属性识别准确率低等不足。对此,文中提出了一种基于属性重要度的属性约简算法。在充分考虑现有条件信息熵多方面不足的基础上,借鉴变精度邻域粗糙集理论对阈值参数进行重选,以新的条件信息熵作为度量基准,根据决策信息系统中的偏好属性推导出偏好决策规则集。对偏好决策规则集进行粗糙规则提取,并通过邻域粒化方法建立了变精度邻域粗糙集模型。该模型在处理大规模粗糙集属性数据时,计算时间较长,冗余属性过多。针对该问题,给出了一种属性重要度评价策略,在此基础上通过融合多叉树理论设计了变精度邻域粗糙集属性约简算法。实验结果表明,与传统方法相比,所提算法的属性识别准确率为92%,提高了10%左右,这充分验证了所设计的属性约简算法具有较强的有效性和较高的应用价值。 展开更多

关键词 属性重要度 变精度邻域 粗糙集 属性约简 多叉树

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基于相似度的变精度容差关系扩充粗糙集模型

14

作者 谭静 丁香乾 《现代电子技术》 2012年第14期120-122,130,共4页

比较分析了已有扩充粗糙集模型,提出基于相似度的变精度容差关系扩充粗糙集模型。该模型根据两对象的相似度及属性值缺失情况划分容差类。通过与基于容差关系、相似关系、限制容差关系等扩充粗糙集模型比较,证实了该模型对不完备信息系... 比较分析了已有扩充粗糙集模型,提出基于相似度的变精度容差关系扩充粗糙集模型。该模型根据两对象的相似度及属性值缺失情况划分容差类。通过与基于容差关系、相似关系、限制容差关系等扩充粗糙集模型比较,证实了该模型对不完备信息系统处理的现实可行性和有效性,最后给出了相对正域的概念及属性约简规则。 展开更多

关键词 粗糙集 不完备信息系统 相似度 变精度容差关系 相对正域

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一种基于灰色变精度粗糙集的属性约简方法及其应用 被引量：1

15

作者 宋李俊 周怡伶 谷和平 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2018年第5期210-216,共7页

针对订单接受决策中存在着大量冗余属性和不精确分类的问题,利用粗糙集和灰色系统理论的思想,提出了一种基于灰色变精度粗糙集的订单属性约简方法,解决了经典粗糙集处理分类不精确的问题,弥补了传统的灰色粗糙集容错能力差的不足,避免... 针对订单接受决策中存在着大量冗余属性和不精确分类的问题,利用粗糙集和灰色系统理论的思想,提出了一种基于灰色变精度粗糙集的订单属性约简方法,解决了经典粗糙集处理分类不精确的问题,弥补了传统的灰色粗糙集容错能力差的不足,避免了一定程度的信息损失。该方法首先对订单接受决策属性进行分析,建立订单接受决策属性体系。然后对订单属性值进行收集和预处理,建立灰色关联矩阵,通过调整灰色关联关系阈值和分类正确率阈值,基于重要度对订单属性进行约简。最后通过实例验证了方法的可行性。 展开更多

关键词 灰色系统 属性约简 灰色变精度粗糙集 阈值 重要度

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限制容差关系的不完备可变粗糙集 被引量：5

16

作者 郭嗣琮 徐丽 郑爱红 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第7期988-991,共4页

针对不完备信息决策系统中信息引起的不相容性的问题,引进包含度,提出基于限制容差关系的可变粗糙集模型,并研究其相关性质.通过对限制容差关系的可变粗糙集模型和限制容差关系粗的糙集模型对比分析,结果表明:限制容差关系的可变粗糙集... 针对不完备信息决策系统中信息引起的不相容性的问题,引进包含度,提出基于限制容差关系的可变粗糙集模型,并研究其相关性质.通过对限制容差关系的可变粗糙集模型和限制容差关系粗的糙集模型对比分析,结果表明:限制容差关系的可变粗糙集模型拥有更高的粗糙近似分类精度和粗糙近似分类似质量,通过实例说明该理论是可行的. 展开更多

关键词 粗糙集 不完备信息系统 限制容差关系 可变粗糙集 包含度 δ-粗糙近似 分类精度 分类质量

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基于经典-模糊变精度概念格的决策规则获取及其推理算法 被引量：5

17

作者 仇国芳 朱朝晖 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第12期216-218,共3页

在模糊形式背景上引入了4种经典-模糊变精度概念,形成4种变精度概念格,在此基础上得到4种决策规则集。利用包含度构建不同决策规则集中的推理算法,进而得到所有对象组合的决策规则。证明了由决策规则得到的决策集分别是必然性与可能性... 在模糊形式背景上引入了4种经典-模糊变精度概念,形成4种变精度概念格,在此基础上得到4种决策规则集。利用包含度构建不同决策规则集中的推理算法,进而得到所有对象组合的决策规则。证明了由决策规则得到的决策集分别是必然性与可能性决策集,且推理算法具有协调性和相容性。 展开更多

关键词 变精度概念格 决策规则 推理算法 包含度

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基于粗糙集约简的飞机发电机故障诊断决策研究 被引量：4

18

作者 荆涛 王家林 +1 位作者 石旭东 陈厚合 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第4期1101-1104,共4页

针对现有飞机发电机故障诊断流程繁琐、诊断结果精确度低的问题,从数据挖掘角度出发,引用变精度粗糙集约简算法处理现有诊断流程系统,为了在小样本条件下更好地提取有效信息,利用对象集定义的二元关系和依赖空间给出了变精度粗糙糙集的... 针对现有飞机发电机故障诊断流程繁琐、诊断结果精确度低的问题,从数据挖掘角度出发,引用变精度粗糙集约简算法处理现有诊断流程系统,为了在小样本条件下更好地提取有效信息,利用对象集定义的二元关系和依赖空间给出了变精度粗糙糙集的β下近似协调集的判定定理。采用了下近似属性约简的飞机发电机故障诊断决策,根据现有诊断决策构造原始诊断决策表,并在小样本条件下按照约简规则约简,结合专家经验构造决策约简表,通过粗糙集中右边界域的准确度和覆盖度验证了该方法的有效性和普适性。 展开更多

关键词 飞机整体驱动发电机 数据挖掘 变精度粗糙集 诊断决策 准确度 覆盖度

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基于β重要度的数据隐含化

19

作者 熊树洁 邱桃荣 +1 位作者 龚科华 白小明 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期127-129,共3页

为权衡敏感或重要数据的公开及关键内容的隐含间的关系,提出一种基于变精度粗糙集模型中的β重要度和粒度原理的数据隐含方法,通过获取信息表中的重要属性,对次要属性的属性值进行扩展,从而使用户信息的粒度变粗,达到对信息表的数据隐... 为权衡敏感或重要数据的公开及关键内容的隐含间的关系,提出一种基于变精度粗糙集模型中的β重要度和粒度原理的数据隐含方法,通过获取信息表中的重要属性,对次要属性的属性值进行扩展,从而使用户信息的粒度变粗,达到对信息表的数据隐含化效果。仿真实验结果表明,该方法是可行的。 展开更多

关键词 β重要度 数据隐含化 变精度粗糙集 粒度

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基于属性重要度的决策树算法 被引量：11

20

作者 王蓉 刘遵仁 纪俊 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第B11期129-132,共4页

传统的ID3决策树算法存在属性选择困难、分类效率不高、抗噪性能不强、难以适应大规模数据集等问题。针对该情况,提出一种基于属性重要度及变精度粗糙集的决策树算法,在去除噪声数据的同时保证了决策树的规模不会太庞大。利用多个UCI标... 传统的ID3决策树算法存在属性选择困难、分类效率不高、抗噪性能不强、难以适应大规模数据集等问题。针对该情况,提出一种基于属性重要度及变精度粗糙集的决策树算法,在去除噪声数据的同时保证了决策树的规模不会太庞大。利用多个UCI标准数据集对该算法进行了验证,实验结果表明该算法在所得决策树的规模和分类精度上均优于ID3算法。 展开更多

关键词 决策树 属性重要度 变精度粗糙集 属性约简 数据挖掘

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