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者PaWlak提出的一種新型數(shù)據(jù)分析工具，對于研究如何應用數(shù)學工具模仿人腦的思維活動和認知過程具有重要的作用。由于經(jīng)典粗糙集理論是建立在不可分辨關系(等價關系)上的，要求過于嚴格，因而研究粗糙集的各種擴展模型對于粗糙集理論的發(fā)展具有極其重要的意義。本文主要針對不完備信息系統(tǒng)中的各種擴展粗糙集模型進行了系統(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關系的粗糙集模型，證明了基于容差關系、非對稱相似關系的粗糙集模型是可變精度分類關系粗糙集模型的特例。
　　 研究了同時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)，討論了原有特征關系的不足之處，進而提出了3種新的特征關系，并對基于這些特征關系的粗糙集模型進行了對比分析。
　　 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，進而提出了↑和↓描述

3、子的概念，討論了↑和↓描述子約簡的分辨矩陣方法，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，與原有基于擴展優(yōu)勢關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)勢關系的概念，根據(jù)基于相似優(yōu)勢關系的粗糙集模型，提出了4種近似分布約簡的概念，并對這些約簡