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首页偏好集值信息系统中基于描述子的优势粗糙集方法
本文主要探讨了"集值信息系统基于描述子的优势粗糙集方法",发表于2012年的西华大学学报(自然科学版)第31卷第1期。研究背景是考虑到属性值域中的偏好信息在集值信息系统中的重要性,作者刘鹏惠针对这一问题提出了创新的知识获取方法。 首先,论文引入了集值信息系统中的新概念——向上描述子和向下描述子。向上描述子和向下描述子分别代表了在数据集中对属性值进行评价的两个方向,向上描述子关注的是那些能够覆盖更多实例的属性组合,而向下描述子则关注那些可以区分更多不同类别的属性子集。作者进一步定义了这两个概念的相对约简,这是一种量化描述子之间相似性和重要性的手段。通过推导,论文给出了计算相对约简的判断定理和区分函数,这些理论工具对于理解和分析集值信息系统中的知识结构至关重要。 接着,研究者扩展到了集值决策表的决策类处理上。通过对决策类的向上和向下并集的处理,结合向上描述子和向下描述子的知识近似,构建了一种粗糙集方法,用于识别和提取优势规则。优势规则是指在保持分类精度的同时,具有更强解释力和效率的规则,这对于决策支持和知识挖掘具有实际应用价值。 最后,通过一系列数值实例,作者对提出的知识获取方法进行了实证验证。这些实例展示了新方法的有效性和优越性,证明了在考虑偏好信息的集值信息系统中,利用描述子和粗糙集技术可以更准确地提炼出有价值的知识。 总结来说,这篇文章的核心贡献在于提出了一种融合偏好信息的集值信息系统中的知识获取方法,通过引入描述子和粗糙集思想,提高了知识表示的精确度和实用性。这项工作对于提升集值信息系统的决策支持能力和知识挖掘能力具有重要的理论和实际意义。
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第
31
卷第
l
期
VoL
31
,
No.
1
西华大学学报(自然科学版)
Journal
of
Xihua
University
•
Natural
Science
2012
年
1
月
Jan.2012
文章编号:
1673-159X(
2012
)01
-0
032
-0
6
集值信息系统基于描述子的优势粗糙集方法
刘鹏惠
(西华大学数学与计算机学院,四川成都
610039
)
摘
要:在属性值域具有偏好信息的集值信息系统中提出一种新的知识获取方法。首先,在集值信息系统中
提出了向上描述子与向下描述子概念,给出了向上描述子与向下描述子的相对约简,得到了计算相对约简的判断
定理与区分函数。其次,给出了集值决策表的决策类的向上并与向下并基于向上描述子与向下描述子的知识近
似,并通过粗糙近似得到了优势规则的提取方法。最后,通过一些数字实例对提出的方法进行了验证。
关键词:集值信息系统;描述子;相对约简;优势粗糙集方法
中图分类号
:TPI8
文献标志码
:A
Domioaoce Rough Set Approach ßased
00
Descriptor
LIU
Peng-hui
(School
01
Mathematics and Computer Engineering , Xihua University , Chengdu
610039
Chinα)
Abstract:This
paper proposes a new approach
to
knowledge acquisition in the set-valued information system with preference-or-
dered domains of attributes. First
, in such set-valued information system , the concepts of upward and downward descriptors and relative
reduction are introduced
, and the judgment theorems and discernibility functions associated with upward and downward descriptors are
presented as wel
l. Second, the knowledge approximations of upward
and
downward unions of decision classes are given based upward
and downward descriptors in set-valued decision table and induced dominance decision rules from rough approximations. Finally
, some
numerical examples are employed
to
substantiate the conceptual arguments.
Key
words:
set-valued information system;
descriptor;
而
lative
reduction; dominance rough set approach
粗糙集理论
[1
-2]
是波兰数学家
Pawlak
提出的
一种处理不精确、模糊和不确定性知识的数学工具,
已被成功地应用于人工智能、知识与数据发现、模式
识别与分类、故障检测等方面。粗糙集理论的基本
思想是通过已有数据构成的信息系统中的属性特征
将数据进行分类而形成概念(也称为知识)
,然后引
人下近似集与上近似集来分别刻画知识的确定性与
可能性,并由决策类的下近似集归纳出确定决策规
则,由决策类的上近似集归纳出可能决策规则。然
而,
Pawlak
粗糙集模型不能反映属性值域所具有的
偏好信息,比如产品质量、汽车耗油量、负债率等。
为了研究属性值所具有的偏好信息,
Greco
等
[3
-7]
提
出了优势粗糙集方法,这一方法主要是把经典粗糙
集方法中的等价关系推广到优势关系(自反、传递
收稿日期
:2011
-0
7-15
关系)
,而被近似的基本知识则是有序决策类的向
上并与向下并。
Pawlak
粗糙集模型研究的对象是没有数据缺
省的完备(也称单值)信息系统,但在实际应用中,
由于问题的复杂性,人们通常得到的数据并不一定
是精确的、完整的。如果信息系统中某个对象的属
性值是未知的,则称这种信息系统是不完备的。信
息除了缺省外,在实际问题中还可能出现一些对象
的某些属性值不是取一个值,也不是取空值,而是取
几个值,这种信息系统称之为集值信息系统。近年
来一些学者已对集值信息系统的知识发现与属性约
简作了许多重要研究。文献
[8
]通过在集值信息系
统上引人一种相容关系,讨论了集值信息系统的属
性约简与其完备化信息系统属性约简的关系,提出
基金项目:四川省教育厅科研基金项目
(IOZC058)
;四川省网络智能信息处理高校重点实验室项目
(SGXZ
Dl
002
-10)
;西华大学元线电信
号智能处理重点实验室项目
(XZ
D0
818
-
09)
作者简介:如
j
鹏惠(1
973-)
,女,副教授,主要研究方向为智能信息处理。
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weixin_38708223
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