不完備信息系統(tǒng)中粗糙集理論研究.pdf

1、粗糙集理論是由波蘭學(xué)者PaWlak提出的一種新型數(shù)據(jù)分析工具，對(duì)于研究如何應(yīng)用數(shù)學(xué)工具模仿人腦的思維活動(dòng)和認(rèn)知過(guò)程具有重要的作用。由于經(jīng)典粗糙集理論是建立在不可分辨關(guān)系(等價(jià)關(guān)系)上的，要求過(guò)于嚴(yán)格，因而研究粗糙集的各種擴(kuò)展模型對(duì)于粗糙集理論的發(fā)展具有極其重要的意義。本文主要針對(duì)不完備信息系統(tǒng)中的各種擴(kuò)展粗糙集模型進(jìn)行了系統(tǒng)而又深入的研究。
　　 在具有缺席型未知屬性值的不完備信息系統(tǒng)中，提出了差異關(guān)系粗糙集模型以獲取否定決策規(guī)

2、則。在一般情形中的不完備信息系統(tǒng)中，提出了基于可變精度分類(lèi)關(guān)系的粗糙集模型，證明了基于容差關(guān)系、非對(duì)稱(chēng)相似關(guān)系的粗糙集模型是可變精度分類(lèi)關(guān)系粗糙集模型的特例。
　　 研究了同時(shí)具有遺漏型和缺席型未知屬性值的廣義不完備信息系統(tǒng)，討論了原有特征關(guān)系的不足之處，進(jìn)而提出了3種新的特征關(guān)系，并對(duì)基于這些特征關(guān)系的粗糙集模型進(jìn)行了對(duì)比分析。
　　 在具有遺漏型未知屬性值的不完備信息系統(tǒng)中，考慮屬性值的順序特性，進(jìn)而提出了↑和↓描述

3、子的概念，討論了↑和↓描述子約簡(jiǎn)的分辨矩陣方法，根據(jù)↑和↓描述子，研究了如何從不完備決策系統(tǒng)中獲取最優(yōu)可信規(guī)則，與原有基于擴(kuò)展優(yōu)勢(shì)關(guān)系粗糙集模型的方法相比，使用↑和↓，描述子的方法，不僅可以消除決策規(guī)則中的未知屬性值，而且可以獲得包含信息更為豐富的決策規(guī)則。
　　 在具有缺席型未知屬性值的不完備信息系統(tǒng)中，考慮屬性值的順序特性，提出了相似優(yōu)勢(shì)關(guān)系的概念，根據(jù)基于相似優(yōu)勢(shì)關(guān)系的粗糙集模型，提出了4種近似分布約簡(jiǎn)的概念，并對(duì)這些約簡(jiǎn)