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1、本文以粗糙集理論為工具,信息系統(tǒng)為對(duì)象,在討論了基于RS理論的完備信息系統(tǒng)屬性約簡(jiǎn)算法后,深入研究了Pawlak粗糙集的擴(kuò)展模型。主要工作如下: 首先,給出了相對(duì)正域及核屬性的細(xì)致刻畫,通過研究可辨識(shí)矩陣在完備信息系統(tǒng)中的各種不同定義,指出相互之間的差異,進(jìn)而給出了可辨識(shí)矩陣的單屬性元素集與核屬性的關(guān)系,糾正并改進(jìn)了相關(guān)文獻(xiàn)中結(jié)果的理論證明。同時(shí)針對(duì)利用Skowron定義的可辨識(shí)矩陣求核屬性的算法具有較高計(jì)算復(fù)雜性,對(duì)該算法進(jìn)行
2、了改進(jìn),并證明了它的正確性。改進(jìn)后算法的計(jì)算量隨著決策信息系統(tǒng)不協(xié)調(diào)程度的增加而減少。 然后,針對(duì)經(jīng)典粗糙集理論只能基于不可分辨關(guān)系來處理完備信息系統(tǒng)的情況,從兩方面討論了Pawlak粗糙集在模糊情況下的擴(kuò)展模型。一方面,當(dāng)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)是清晰的,而被描述的概念是模糊的情況時(shí),介紹了Banerjee和Pal的模糊粗糙集模型;另一方面,當(dāng)知識(shí)庫(kù)中的知識(shí)和被描述的的概念都是模糊的情況時(shí),先對(duì)β算子進(jìn)行了研究,得到兩個(gè)結(jié)果。并依據(jù)β算
3、子及所得結(jié)果,提出了模糊近似空間中模糊集下近似的一種解析式定義,并刻畫了新定義下的模糊粗糙集的基本性質(zhì),通過與其它同類定義進(jìn)行對(duì)比,說明了新算子的優(yōu)越性。 最后,我們引入一種相似度計(jì)算方法,用以描述決策表中兩個(gè)對(duì)象之間的相似程度;并且以限制容差關(guān)系這一粗集擴(kuò)展模型為基礎(chǔ),對(duì)決策表完備化算法ROUSTIDA進(jìn)行改進(jìn),構(gòu)造了一種新的不完備決策表數(shù)據(jù)補(bǔ)全算法。對(duì)象間的相似度及限制容差關(guān)系使得新算法保持了完備化后決策表的相容性。通過實(shí)驗(yàn)
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