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    基于矩陣的多粒度粗糙集上、下近似表示

    2018-03-21 06:42:14汪小燕沈家蘭申元霞
    關(guān)鍵詞:二進(jìn)制粗糙集粒度

    汪小燕,彭 剛,沈家蘭,申元霞

    (安徽工業(yè)大學(xué) 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院,安徽 馬鞍山 243032)

    粗糙集理論[1]是波蘭學(xué)者Pawlak教授于1982年提出的分析不完整、不精確知識的數(shù)學(xué)工具。經(jīng)過幾十年來的發(fā)展,與粗糙集相關(guān)的研究已經(jīng)取得了巨大的進(jìn)步,并成功地運(yùn)用于數(shù)據(jù)挖掘、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、智能計(jì)算等領(lǐng)域。

    多粒度粗糙集[2-9]是近些年粗糙集研究的一個(gè)重要方向,是Pawlak粗糙集理論的發(fā)展,它利用多個(gè)粒度空間對目標(biāo)概念進(jìn)行近似逼近,使得目標(biāo)概念的表示精度進(jìn)一步提高,并可以與其他處理不確定知識的理論結(jié)合。多粒度粗糙集模型中的關(guān)鍵理論是上、下近似,計(jì)算上、下近似對獲取決策知識具有重要的意義。一般上、下近似求取是根據(jù)定義中提供的公式來計(jì)算,計(jì)算過程不直觀且容易出錯(cuò)。矩陣在粗糙集中應(yīng)用廣泛,如:屬性約簡[10],屬性值分類[11]等。筆者提出多粒度二進(jìn)制矩陣,利用矩陣獲取集合的上、下近似,計(jì)算簡單、直觀,而且很容易計(jì)算關(guān)于不同粒度組合的上、下近似。

    1 基本概念

    粒計(jì)算是近些年發(fā)展起來的一門學(xué)科,錢宇華等學(xué)者將粗糙集理論進(jìn)行擴(kuò)展,打破傳統(tǒng)的單粒度結(jié)構(gòu),采用多個(gè)知識粒近似表示目標(biāo)概念,提出了多粒度粗糙集模型,包括樂觀多粒度粗糙集和悲觀多粒度粗糙集。目前,多粒度粗糙集已成為研究粒計(jì)算的重要工具。

    定義 1[2]設(shè)信息系統(tǒng) IS=<U,AT,V,f>,A={A1,A2,…,Am}是 AT 的 m 個(gè)屬性子集,?X?U,則 X 關(guān)于屬性子集A的樂觀多粒度粗糙集的下、上近似定義為

    定義 2[2]設(shè)信息系統(tǒng) IS=<U,AT,V,f>,A={A1,A2,…,Am}是 AT 的 m 個(gè)屬性子集,?X?U,則 X 關(guān)于屬性子集A的悲觀多粒度粗糙集的下、上近似定義為

    2 多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣

    定義 3設(shè) S=<U,AT,V,f>是一個(gè)信息系統(tǒng),其中 A1,A2,…,Am?AT,D 為決策屬性,A={A1,A2,…,Am},U/D={Y1,Y2,…,Yn},則多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣 M={mij}定義為

    根據(jù)定義1、定義2中樂(悲)觀多粒度粗糙集的上、下近似定義,結(jié)合多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,可得如下推論。

    推論1M是多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,A是所有條件屬性粒度集合,若某個(gè)對象x∈U與某個(gè)決策類Y∈U/D所對應(yīng)的元素mij包含1,則

    推論2 多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣M中,A是所有條件屬性粒度集合,對Y∈U/D,則Y∈U/D列包含1的元素mij所對應(yīng)的對象x}。

    推論3M是多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,A是所有條件屬性粒度集合,若某個(gè)對象x∈U與某個(gè)決策類Y∈U/D所對應(yīng)的元素mij不包含1,則

    推論4M是多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,A是所有條件屬性粒度集合,U/D={Y1,Y2},若某個(gè)對象x∈U與決策類Y2所對應(yīng)的元素mij不包含1,則

    推論5M是多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,A是所有條件屬性粒度集合,U/D={Y1,Y2},則U:Y2列不包含1的元素mij所對應(yīng)的對象x}。

    推論6M是多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,A是所有條件屬性粒度集合,若某個(gè)對象x∈U與某個(gè)決策類Y∈U/D所對應(yīng)的元素mij包含m個(gè)1,則

    推論7多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣M中,A是所有條件屬性粒度集合,對Y∈U/D,則Y∈U/D列包含m個(gè)1的元素mij所對應(yīng)的對象x}。

    推論8M是多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,A是所有條件屬性粒度集合,若某個(gè)對象x∈U與某個(gè)決策類Y∈U/D所對應(yīng)的元素mij包含0,則

    推論9M是多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,A是所有條件屬性粒度集合,U/D={Y1,Y2},若某個(gè)對象x∈U與決策類Y2所對應(yīng)的元素mij含有0,則U:Y2列包含0的元素mij所對應(yīng)的對象x}。

    推論10M是多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,A是所有條件屬性粒度集合,U/D={Y1,Y2},則

    3 實(shí)例分析

    設(shè)決策系統(tǒng) IS=<U,AT,V,f>,其中對象集 U={x1,x2,…,x9},條件屬性 AT={c1,c2,c3,c4},d 為決策屬性,見表 1。由表 1 知 U/IND(j5i0abt0b)={D1,D2},其中 D1={x1,x3,x5,x7,x9},D2={x2,x4,x6,x8},設(shè)決策信息系統(tǒng)的屬性子集族如下:A={A1,A2,A3}={{c1,c2,},{c2,c3},{c3,c4}}。

    根據(jù)定義3建立多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣見表2。

    表1 決策系統(tǒng)

    表2 二進(jìn)制矩陣

    由表2可獲得多粒度粗糙集的下近似、上近似分別為

    當(dāng)粒度組合B={A1,A3}時(shí),計(jì)算B關(guān)于D1,D2下近似、上近似時(shí),只需要關(guān)注表2中每個(gè)mij的第一和第三個(gè)元素,現(xiàn)針對悲觀多粒度粗糙集,以決策類D1為例。

    4 結(jié)語

    研究了多粒度粗糙集的上、下近似計(jì)算,提出了多粒度粗糙集二進(jìn)制矩陣,該矩陣反映了不同粒度分類是否包含于決策類情況,根據(jù)矩陣元素值可確定相應(yīng)對象是否屬于上、下近似,也可以快速計(jì)算不同粒度組合的上、下近似。并通過實(shí)例證明了用矩陣表達(dá)上、下近似的有效性。

    [1]PAWLAK Z.Rough sets[J].International Journal of Computer and Information Science,1982,11(5):341-356.

    [2]QIAN Yuhua,LIANG Jiye,YAO Yiyu,et al.MGRS:A multi-granulation rough set[J].Information Sciences,2010,180(6):949-970.

    [3]QIAN Yuhua,LIANG Jiye,DANG Chunying.Incomplete multi-granulation rough set[J].IEEE Transaction on SystemsManand Cybernetics:Part A,2010,40(2):420-431.

    [4]QIAN Y,LI S,LIANG J,et al.Pessimistic rough set based decisions:A multi-granulation fusion strategy[J].Information Sciences An International Journal,2014,264(6):196-210.

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    [7]XU Weihua,WANG Qiaorong,LUO Shuqun.Multi-granulation rough sets based on tolerance relations[J].Soft Computing,2013,17(7):1241-1252.

    [8]徐怡,楊宏健,紀(jì)霞.基于雙重?;瘻?zhǔn)則的鄰域多粒度粗糙集模型[J].控制與決策,2015,30(8):1469-1478.

    [9]沈家蘭,汪小燕,申元霞.可變程度多粒度粗糙集[J].小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng),2016,37(5):1012-1016.

    [10]汪小燕,程澤凱,申元霞.一種新的決策表屬性值分類方法[J].蘇州科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2016,33(1):61-64.

    [11]汪小燕,楊思春,申元霞.變精度粗集模型的屬性約簡研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2015,51(14):95-98.

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