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动态多尺度决策信息系统局部最优尺度的更新规律
1
作者 陈应生 李进金 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第6期800-807,共8页
在对象动态增加的情况下,对多尺度决策信息系统(MDIS)保持局部决策类不确定性的最优尺度更新规律进行研究。首先,介绍决策信息系统和多尺度决策信息系统决策类不确定性的基本知识,以及MDIS保持局部决策类不确定性的最优尺度定义。然后,... 在对象动态增加的情况下,对多尺度决策信息系统(MDIS)保持局部决策类不确定性的最优尺度更新规律进行研究。首先,介绍决策信息系统和多尺度决策信息系统决策类不确定性的基本知识,以及MDIS保持局部决策类不确定性的最优尺度定义。然后,在增加一个对象的条件下,分析MDIS局部决策类不确定性的更新规律。最后,采用增量学习方法,给出增加一个对象条件下MDIS局部最优尺度不变和变大的充分必要条件。结果表明:文中方法可以快速地确定更新系统局部最优尺度。 展开更多
关键词 粒计算 多尺度决策信息系统 局部最优尺度选择 不确定性 动态更新
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基于可分离性的多尺度决策信息系统的最优尺度约简
2
作者 金铭 陈锦坤 李进金 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期72-80,共9页
针对最优尺度约简问题,从对象与决策类的关系出发,提出一种基于可分离性的多尺度决策信息系统的约简方法。首先,分别给出类内对象紧性和类间对象分散度的定义并探究其性质。其次,在多尺度决策信息系统中通过类内对象紧性和类间对象分散... 针对最优尺度约简问题,从对象与决策类的关系出发,提出一种基于可分离性的多尺度决策信息系统的约简方法。首先,分别给出类内对象紧性和类间对象分散度的定义并探究其性质。其次,在多尺度决策信息系统中通过类内对象紧性和类间对象分散度定义属性子集的可分离性,并给出可分离性与约简之间的关系,在此基础上,结合属性权重与尺度权重给出了基于可分离性的重要度。最后,设计了一种基于重要度的启发式最优尺度约简算法。实验结果表明,所提方法在分类精度和约简集基数上具有较大的优势。 展开更多
关键词 多尺度决策信息系统 最优尺度约简 可分离性
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不协调广义多尺度序决策信息系统的知识获取
3
作者 黄彪 韩邦合 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2025年第2期51-60,共10页
针对不协调广义多尺度序决策信息系统中的最优尺度组合和IF-THEN知识获取问题,首先,提出了集值优势矩阵的概念,给出了其判断序决策信息系统是否协调的条件。然后,在不协调的广义多尺度序决策信息系统中,引入基于优势关系的广义决策概念... 针对不协调广义多尺度序决策信息系统中的最优尺度组合和IF-THEN知识获取问题,首先,提出了集值优势矩阵的概念,给出了其判断序决策信息系统是否协调的条件。然后,在不协调的广义多尺度序决策信息系统中,引入基于优势关系的广义决策概念,同时通过定义区间值优势关系的方法,构造了新的协调广义多尺度序决策信息系统,并设计了通过集值优势矩阵求最优尺度组合的算法,挖掘了隐藏在不协调广义多尺度序决策信息系统中的决策规则。最后,通过实验验证了所提广义决策最优尺度组合的有效性。 展开更多
关键词 广义多尺度序决策信息系统 集值优势矩阵 广义决策 属性约简 决策规则
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多尺度覆盖决策信息系统的布尔矩阵方法 被引量：12
4
作者 陈应生 李进金 +1 位作者 林荣德 陈东晓 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第9期776-785,共10页
在多尺度决策信息系统中,一个条件属性对应某个尺度构成论域的一个划分.文中把相应的划分推广为覆盖,并建立多尺度覆盖决策信息系统模型(MSCDS).为了简化系统复杂信息的表达,采用矩阵方法.首先,利用布尔矩阵描述覆盖决策信息系统,包括... 在多尺度决策信息系统中,一个条件属性对应某个尺度构成论域的一个划分.文中把相应的划分推广为覆盖,并建立多尺度覆盖决策信息系统模型(MSCDS).为了简化系统复杂信息的表达,采用矩阵方法.首先,利用布尔矩阵描述覆盖决策信息系统,包括上下近似、协调性和广义决策函数等.再使用布尔矩阵建立多尺度覆盖决策信息系统的定义,研究该系统的粒描述、上下近似、协调性和广义决策不变性.最后,针对协调与不协调的情况,利用布尔矩阵定义尺度组合的重要度,给出多尺度覆盖决策信息系统最优尺度选择的矩阵方法,并给出相应的选择算法和具体算例. 展开更多
关键词 粗糙集 覆盖信息系统 布尔矩阵 多尺度覆盖决策信息系统
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具有多尺度决策的信息系统的最优全局剪枝选择 被引量：1
5
作者 于子淳 吴伟志 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期12-21,共10页
作为人工智能领域的一个重要方向,粒计算在数据挖掘和知识发现方面的研究呈现较大的优势.针对具有多尺度决策的信息系统的知识获取问题,利用粒度树与剪枝来研究具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题.首先介绍了粒度树与剪枝的概... 作为人工智能领域的一个重要方向,粒计算在数据挖掘和知识发现方面的研究呈现较大的优势.针对具有多尺度决策的信息系统的知识获取问题,利用粒度树与剪枝来研究具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题.首先介绍了粒度树与剪枝的概念,每个属性和决策都有一个粒度树,每个粒度树都有许多不同的局部剪枝,代表特定属性下的尺度选择.不同属性和决策的一个局部剪枝组合形成全局剪枝,从而产生一个混合尺度决策表.其次,给出具有多尺度决策的信息系统基于粒度树与剪枝的最优全局剪枝选择的概念.最后将全局剪枝选择与最优尺度选择进行比较研究,还设计了一个算法来验证该方法的有效性. 展开更多
关键词 粒度树 剪枝 具有多尺度决策的信息系统 粗糙集
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用证据理论刻画协调的具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择 被引量：1
6
作者 于子淳 吴伟志 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第1期71-81,共11页
作为人工智能领域的一个重要方向,粒计算在数据挖掘和知识发现方面的研究呈现较大优势.针对具有多尺度决策的信息系统的知识获取问题.提出用证据理论研究具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题.首先介绍具有多尺度决策的信息系统... 作为人工智能领域的一个重要方向,粒计算在数据挖掘和知识发现方面的研究呈现较大优势.针对具有多尺度决策的信息系统的知识获取问题.提出用证据理论研究具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择问题.首先介绍具有多尺度决策的信息系统及其尺度选择的概念,阐明尺度选择的全体构成一个格结构;其次,给出具有多尺度决策的信息系统在不同尺度选择下信息粒的表示及其相互关系;最后,定义协调的具有多尺度决策的信息系统的最优尺度选择概念,并用证据理论中的信任函数和似然函数刻画最优尺度选择的特征. 展开更多
关键词 粒计算 具有多尺度决策的信息系统 粗糙集 证据理论
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