序信息系统相关论文
本文以知识获取为目的,以粗糙集理论为工具,基于最大优势链理论,分别研究了序信息系统与序决策系统的知识约简和规则获取。主要内......
本文从客观事实出发,遵循人对世界的认知过程,使用变精度多数赞成的思想对粗糙集理论深入研究.经典序信息系统中的粗糙集方法不能......
信息系统的不确定性度量是信息科学领域的重要问题之一,近年来受到了国内外学者的广泛关注.本文以粗糙集理论为背景,以序信息系统......
粗糙集理论是Pawlak提出的一种可以处理不确定、不精确问题的有效工具,它的应用是建立在一个等价关系的基础上的。事实上,优势关系......
在完备序信息系统中经典优势关系粗糙集模型在处理对象和方案比较时,要求过于严格,容错能力较差,对噪声数据不敏感.因此为提高经典......
在实际问题中,由于决策者的失误、信息缺失等原因,我们所面临的序信息系统是不协调的,或者是不完备的.如何利用基于优势关系的粗糙......
序信息系统的属性约简是粗糙集理论与信息系统知识发现中的重要问题.现已有学者给出了粗糙集理论中概念与运算的布尔矩阵表示.在此......
在优势关系下将变精度粗糙模糊集与程度粗糙模糊集融合起来,建立了一种基于"逻辑且"的粗糙模糊集模型,并给出了近似区域及边界区域......
在基于优势关系的序信息系统中,定义了对象在不同属性集下优势类的贴近度,并基于对象优势类的贴近度提出了属性集之间的贴近度.针......
形式概念分析是知识获取的一种有效工具,已被广泛应用到各个领域。从序形式背景出发,首先利用优势关系作为标准尺度,将序形式背景......
通过在决策序信息系统中引入证据理论,提出一种基于粗糙集的证据获取与合成方法。利用证据信任度计算近似条件概率分配,根据属性重......
在序信息系统中通过＂逻辑与＂和＂逻辑或＂将变精度粗糙集与程度粗糙集融合起来,建立了一种新的粗糙集模型,此模型是对经典粗糙集模型、变......
基于"逻辑且"和"逻辑或"两个逻辑算子在序信息系统中建立了一种双量化粗糙模糊集模型,克服了传统"逻辑且"和"逻辑或"粗糙模集模型......
本文介绍序信息系统中粗糙集理论的基本概念,通过分析和回顾序信息系统粗糙集的方法和研究现状,给出了该领域下一步的研究重点和主......
属性约简在某种指标下最大限度保留信息系统的主要信息,使所获得的知识简化,其有利于获取有效的决策规则.针对序信息系统约简问题,......
变精度粗糙集模型和程度粗糙集模型是两类重要的粗糙集扩张模型,其中精度反映了近似空间的相对量化信息,而程度则刻画了近似空间的......
多粒度粗糙集已成为近年来研究的热点之一。定义了支撑函数,并讨论了支撑函数的性质;通过支撑函数建立了基于序信息系统的一般多粒......
因信息系统的复杂性和不确定性，对象的属性值难以用精确的数值来表达，而是采用区间形式表示。针对这一问题，对区间值进一步模糊化，并引......
定义初等极小对象集获取序决策信息系统的初等极小决策规则,而后通过构造区分函数及属性约简优化初等极小决策规则,最后,利用向量......
针对序信息系统,基于优势关系给出了知识协调度和知识差异度的概念,为刻画和度量序意义下知识之间的协调程度和差异程度提供了一种......
信息系统的合成与分解是数据库合成与分解的数学模型之一．本文基于信息系统中的优势关系讨论序信息系统的合成与分解的属性特征等问......
在粗糙集理论中，序信息系统的属性约简是一个重要的问题。目前已取得一些初步的研究成果，但仍缺乏有效的计算方法，主要表现为求解约简......
借鉴已有的粒计算理论成果，从信息粒化的观点出发，给出了序信息系统中知识粒库的定义，分析了知识粒库的相关性质，构造了知识粒库贴近度......
基于粗糙集理论,序信息系统主要通过引入优势关系来处理现实中标准属性存在偏好信息的问题。为此,如何高效地计算优势类对提高各相......
内河水质评价体系中指标具有序性特征，其数据表是一个序信息系统。将优势关系引入到指标权重的确定中，防止了信息的流失，使获得的客观......
针对序信息系统下经典优势关系过于严格从而可能导致排序方法失效的问题,首先,提出了容差优势关系的概念并对其相关性质予以研究;......
在序信息系统中引入了知识的信息量和知识粒度的概念,得到了它们的若干性质和定理。证明了在知识约简过程中,信息量的变化趋势是递......
在序信息系统中引入知识粗糙熵和粗集粗糙熵两个不确定性度量的概念，本文得到了它们的有关性质，证明了这两个度量都随着知识确定程度......
针对序信息系统下经典优势关系粗糙集在求解优势类时对于属性值的要求过于严格,导致评价模型失效,而单阈值约束容差优势关系粗糙集......
随着大数据时代的到来,各行各业都要面对海量、多维、不断更新的大规模的复杂数据。特别是在信息产业、科学技术、经济金融等行业......
实际问题中,事物的一些属性值介于某个范围之间,常被用来刻画信息系统中的不确定信息.为了表达这种情况,属性值通常用模糊区间来表......
在许多场合下,把论域中的每一个对象或元素区分开来是没有必要的.用粒计算的观点来看,由小的部分可以组成较大的粒.而在同粒度层次......
粒计算是知识表示和数据挖掘的一个重要方法.它模拟人类思考模式,以粒为基本计算单位,以处理大规模复杂数据和信息等建立有效的计......
在基于优势关系的序信息系统中引入了知识的信息量和知识粒度的概念，得到了它们的若干性质和定理。证明了在知识约简过程中，信息量的......
根据序信息系统中变精度粗糙集的理论知识,应用Matlab程序实现序信息系统中变精度粗糙集属性约简的计算。当序信息系统变精度粗糙......
基于不可分辨关系的变精度粗糙集和程度粗糙集都是对经典粗糙集的拓展,分别反映了信息的相对量化和绝对量化.为了融合2种模型的优......
决策粗糙集和程度粗糙集作为两类广义的粗糙集模型,分别从相对信息量化和绝对信息量化的观点对经典的粗糙集模型进行了扩张。本文......
属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,序信息系统中的属性约简也逐渐受到关注。基于优势类的概念,引入了序信息系统的一种信息粒度......
在经典粗糙集中通常运用不可区分关系对知识进行粒化。为解决知识粒化过细带来的分类和决策困难，文章在程度不可区分关系的基础上，讨......
粗糙集理论的提出与不断完善为处理不确定性问题迎来新的生机,优势关系作为粗糙集理论的延伸和扩展,由于其能较好地处理方案之间的......
针对序信息系统,提出了一种新的优势关系,并探讨了概率优势关系粗糙集模型及其性质;定义了概率优势类结构差异度的概念,给出一种概......
针对序信息系统,定义了优势类差量和相对优势类差量,讨论了一种刻画属性重要度的新指标。在此基础上,提出一种基于相对优势类差量......
属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一.在序信息系统中引入信息量和属性重要性,给出它们与属性约简之间的关系.针对序信息系统......
