广义相似关系下的不完备信息系统粗糙集模型

不完全信息系统中的粗糙集方法

(10-杨习贝-不完备信息系统中粗糙集理论研究.nh)

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在不完备区间值信息系统中，提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷，对属性相似度进行改进。在不完备区间值信息系统中，由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度

分析了小波去噪原理,根据随机噪声的小波变换系数在不同尺度上的传递特性和噪声信号奇异性与小波模极大值的关系,同时考虑到语音中浊音和清音的特点,提出了一种改进阈值的小波域语音增强方法。在阈值函数中引入参数

以同时具有遗漏型和丢失型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象，定义一种用于分类的[α]程度限制优势关系，提出一种基于[α]程度限制优势关系的拓展粗糙集模型，并给出其上、下近似性质。通过一个教师教学

以同时具有遗漏型和缺席型未知属性值的不完备信息系统为研究对象，提出了一种使用参数进行控制的二元关系以及相应的粗糙集模型，将这种拓展粗糙集模型与不完备信息系统中现有的几种拓展粗糙集模型进行了对比研究。对

考虑到模糊信息系统的不完备性和信息值的不确定性，讨论了不完备区间值模糊信息系统的粗糙集理论，给出了粗糙近似算子的性质。研究了不完备区间值模糊信息系统上的知识发现，提出了基于不完备区间值决策表的决策规则

针对混合值不完备信息系统，提出了基于邻域联系度的拓展粗糙集模型。首先定义了一种邻域联系度容差关系，然后通过所确定出的最大相容类得到了上、下近似集，并证明了所得到的近似集是基于联系度容差关系得到的近似集

当今煤炭业已经进入了信息时代,基于粗糙集的非完备信息系统决策规则学习算法,能提高属性未知数据信息的准确表达。在该算法中,首先利用粗糙集理论对属性未知的数据信息进行属性约简,然后基于数据挖掘技术的关联规

论文研究-不完备信息系统中的可变精度分类粗糙集模型.pdf,

基于变精度的思想,提出了一种新的不完备信息系统变精度粗糙集模型。基于该模型给出了不完备信息系统的 β 上(下)分布约简和β上(下)近似约简。给出了求解不完备信息系统 β 上(下)分布约简的辨识矩阵方法

在粒计算看来,一个粒是由多个比较小的颗粒组成更大的一个单元.在许多场合下,由于不同尺度对数据集分割而得到不同层次的信息粒度,这些不同的信息粒度可以用不同的标记块来区分.首先介绍了用一个满射来定义标记块

在不完备信息系统中, 可变精度分类关系是限制容差关系的改进形式, 但其并未考虑数据集中属性的测试代价。为解决这一问题, 提出了基于测试代价敏感的可变精度分类粗糙集模型。进一步地,

粗糙集理论是在模糊和不确定性特征下针对计算机应用的一种相对较新的数学工具。 在本文中,我们解决了不完整信息系统的粗糙集的不确定性。 获得了不完全信息系统知识粒度的公理定义,提出了粗糙集不确定性的度量。