摘要：在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。

摘要：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,通过分析传统启发式算法没有考虑测试代价以及回溯算法的时间消耗等因素,提出一种新的属性重要度测量,并在此基础上设计了一种新的启发式算法。通过实验对比分析,说明了新提出算法的有效性。

摘要：针对不完备信息系统提出一种基于粗糙集理论的属性相对约简方法。利用粗糙集等价关系的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念,通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简速度。实验表明该方法简单、有效。

摘要：为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法。该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度和对象覆盖度,同时引入了容差关系,以决策熵的属性重要性度量为启发信息进行知识约简,最终得到确定的规则集。仿真实验结果表明了该算法的可行性。

摘要：针对信息系统中的数据缺失问题,提出了基于模糊关系的多划分技术,建立了一个基于多划分的不完备信息系统的完备化模型。在该模型中,将不完备信息系统分解,引入模糊聚类分析方法构建了一个信息完备化平台,该平台融合了不同用户的需求,而非片面的依据某一个用户的喜好,使信息完备化结果更加合理。在信息完备化过程中,该模型考虑了属性重要性之间的差异,并赋予了相应的权值。该模型利用一些隐含在不完备信息系统中的有用知识为缺失信息的获取提供有效支持,是对传统模型"最高频率的属性值"的一个扩展。实例验证了该模型的有效性,该模型可以为不完备信息系统的完备化提供了可行的解决途径。

摘要：针对不完备信息系统,提出一种基于信息量属性约简的新方法.该方法对传统的容差关系计算方法进行了改进,并在此基础之上给出了一种新的求核属性的方法.通过判断可以直接得到核属性,这样在计算的过程中大大的降低了属性约简算法的时间复杂度.最后设计了一个新的基于不完备信息系统信息量属性约简算法,通过实例验证了该算法的正确性、高效性.

摘要：面向大规模的数据进行知识约简是近年来粗糙集理论研究的热点。传统不完备信息系统的知识约简是假设在初始时将所有需要处理的数据一次性地装入内存中,这明显不适合处理海量数据,更不适合处理含有缺失信息的海量数据。为此,深入剖析了带有缺失信息的数据特征,把缺失属性的值用该属性所有可能的取值表示,并结合知识约简算法中的可并行性,从属性(集)的可辨识性和不可辨识性出发,并在MapReduce框架下设计了可用来处理不完备信息系统的知识约简算法。实验结果表明,该算法是有效可行的,能够对不完备信息系统中的海量数据进行知识约简。

摘要：从知识区分能力角度提出同可区分度的概念,并对其性质进行分析.利用同可区分度来刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种基于信息论观点的启发式约简算法.该算法直接对原信息系统进行约简,不需要预处理,且对完备和不完备信息系统都适用,在保证较高约简率的同时使得信息论观点的约简算法在完备信息系统中的最坏时间复杂度降为O(│A│2│U│).最后用实例说明该算法的高效性.

摘要：为有效预防航空安全事件的发生,找到事件发生的潜在关联,分析中国适航指令(CAD)所反应的设计制造缺陷案例的关联性。首先,对CAD制定属性提取规则;然后,采用不完备信息系统的粗糙集模型,将故障发生的危险等级作为决策属性,并约简条件属性;最后,通过FP-growth算法挖掘易损部位、事件原因、事故等级、处理措施等规则,找出引起不适航或超出运行条款导致不能安全运行因素之间的内在联系。研究表明:经过粗糙集的约简,案例关联性分析能够提取到置信度高的规则,有助于适航管理机构进行相应决策。

摘要：邻域粗糙集模型在处理完备的数值型数据中得到广泛应用,但针对不完备的数值型和符号型混合数据进行属性约简的讨论相对较少。为此,首先结合邻域粗糙集给出了可变精度模型下不完备邻域决策系统的上、下近似算子及属性约简;然后通过邻域粒化的方法构建了广义邻域下可变精度的粗糙集模型,并提出了一种属性重要度的评价方法;在此基础上,设计出了面向不完备邻域决策系统的属性约简算法,该算法可直接处理不完备的数值型和符号型混合数据;最后,通过实例分析验证了本文提出的算法能够求解出变精度下不完备邻域决策系统的属性约简结果。