序信息系统中的优势关系粗糙集研究与应用探讨

本文主要探讨了基于3S（遥感、地理信息系统和全球定位系统）的移民工程信息化平台设计与应用，该研究聚焦在计算机工程与应用领域，特别是在序信息系统（Sequential Information System, SIS）的研究上。序信息系统是对具有有序属性偏好关系的信息系统的研究，这种关系在实际问题中，如企业管理中尤为关键，比如市场占有率、债务比率等指标。 文章引用了波兰学者Pawlak的粗糙集理论，强调了其在刻画信息不完整性与不确定性方面的有效性，并指出经典粗糙集理论主要基于完备信息系统和等价关系，但不适合处理属性间的有序偏好。为了适应这种情况，Greco、Matarazzo和Slowinski在1998年提出了基于优势关系的粗糙集研究方法（DRSA），这种方法允许考虑属性的优劣顺序，建立了序信息系统，以处理现实中的偏好问题。 近期的研究重点转向了序信息系统中的不确定性度量、属性约简和对象排序。例如，文献[9]引入了知识粗糙熵和粗集粗糙熵，探讨了它们的性质；文献[10]和[11]分别定义了知识粒度、知识熵、知识不确定性度量等概念，并分析了它们之间的关系，提出了基于信息量和知识粒度的属性约简算法。文献[13]则引入改进的条件信息熵，以此为基础设计了变精度优势粗糙集属性约简的择优算法。 这些研究成果都围绕着如何利用优势关系在序信息系统中更好地量化和挖掘知识，以便于在不确定性处理中更准确地评估属性的重要性。作者还提及了文献[14]和[15]中基于优势粗糙集的区间序信息系统和集值序信息系统的研究，这进一步扩展了序信息系统在移民工程信息化平台设计中的应用可能性。 本文的核心是介绍一种新的研究视角和方法，即基于优势关系的序信息系统，它在移民工程信息化平台设计中，通过对属性的有序偏好进行考虑，提高了信息处理的精确性和实用性，对于知识发现、决策支持和工程项目的优化管理具有重要意义。