山东大学学报 (工学版) ›› 2022, Vol. 57 ›› Issue (5): 11-19.doi: 10.6040/j.issn.1671-9352.4.2021.014
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孙文鑫1,刘玉锋2
SUN Wen-xin1, LIU Yu-feng2
摘要: 针对信息源对同一问题或决策干扰程度不同时信息粒的获取问题,提出了一种用参数获取信息粒的方法。首先给出了计数函数、参数粒、参数支撑函数的定义;其次通过参数支撑函数构建了2种广义多粒度参数粒粗糙集模型,并讨论了广义多粒度参数粒粗糙集上、下近似算子的性质,给出了Ⅰ型广义多粒度参数粒粗糙上近似算子的算法;再次,通过定义2种广义多粒度参数粒的精确度和粗糙度讨论了这2种广义多粒度参数粒粗糙集的度量问题;另外,通过商品分类的例子说明了模型的有效性;最后通过实验数据分析,发现参数越大,Ⅰ型广义多粒度参数粒的精确度越高。
中图分类号:
| [1] PAWLAK Z. Rough sets[J]. International Journal of Computer and Information Sciences, 1982, 11(5):341-356. [2] 王阿忠,李倩.基于粗糙集神经网络的房产税基批量评估研究[J].福州大学学报(哲学社会科学版),2019,33(5):30-37. WANG Azhong, LI Qian. A study of mass appraisal on real-estate tax base of rough set neural network[J]. Journal of Fuzhou University(Philosophy and Social Sciences), 2019, 33(5):30-37. [3] 李帅,刘希喆.基于粗糙集的低压配网台区综合评价方法[J].电气自动化,2020,42(4):61-62,114. LI Shuai, LIU Xizhe. Method of comprehensive evaluation for low-voltage distribution network area based on rough set[J]. Electrical Automation, 2020, 42(4):61-62,114. [4] 赵祥. 基于粗糙集与证据理论的船舶发电机组故障诊断研究[D]. 大连:大连海事大学,2019. ZHANG Xiang. Research on fault diagnosis of ship generator set based on rough set and evidence theory[D]. Dalian:Dalian Maritime University, 2019. [5] 王欢. 基于粗糙集的企业诊断效用价值评价研究[D].南宁:广西大学,2019. WANG Huan. Research on the value evaluation of enterprise diagnosis utility based on rough set[D]. Nanning:Guangxi University, 2019. [6] AHMED H, AHMED S, HAMED N. Distributed approach for computing rough set approximations of big incomplete information systems[J]. Information Sciences, 2021, 547: 427-449. [7] YE Jin, ZHAN Jianming, DING Weiping, et al. A novel fuzzy rough set model with fuzzy neighborhood operators[J]. Information Sciences, 2021, 544:266-297. [8] QIAN Yuhua, LIANG Jiye, YAO Yiyu, et al. MGRS: a multi-granulation rough set[J]. Information Sciences, 2010, 180(6): 949-970. [9] LI Mengmeng, CHEN Minghao, XU Weihua. Double-quantitative multi-granulation decision-theoretic rough fuzzy set model[J]. International Journal of Machine Learning and Cybernetics, 2019, 10(11): 3225-3244. [10] 薛占熬,赵丽平,张敏,等. 多粒度支持直觉模糊粗糙集的多属性决策方法[J].模式识别与人工智能,2019,32(8):677-690. XUE Zhanao, ZHAO Liping, ZHANG Min, et al. Multi-attribute decision-making method based on multi-granulation support intuitionistic fuzzy rough[J]. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2019(8):677-690. [11] ZHAN Jianming, XU Weihua. Two types of coverings based multigranulation rough fuzzy sets and applications to decision making[J]. Artificial Intelligence Review, 2020, 53(3):167-198. [12] 王虹,李敏赢. 局部广义多粒度粗糙集[J].计算机工程与科学,2020,42(8):1463-1471. WANG Hong, LI Minying. Local generalized multi-granulation rough set[J]. Computer Engineering & Science, 2020, 42(8):1463-1471. [13] 侯成军,米据生,梁美社. 基于局部可调节多粒度粗糙集的属性约简[J].计算机科学,2020,47(3):87-91. HOU Chengjun, MI Jusheng, LIANG Meishe. Attribute reduction based on local adjustable multi-granulation rough set[J]. Computer Science, 2020, 47(3):87-91. [14] XU Weihua, ZHANG Xiantao, WANG Qiaorong. A generalized multi-granulation rough set approach [M] //Bio-Inspired Computing and Applications. New York: Springer, 2011:681-689. [15] 余宇婷. 多粒度粗糙集模型及其在霾与气象要素相关性分析上的应用研究[D]. 南昌: 南昌大学,2017. YU Yuting. Multi-granularity rough set model and its application in the correlation analysis of haze and meteorological factors[D]. Nanchang: Nanchang University, 2017. [16] 钟诚,李金海. 组合多粒度粗糙集及其在教学评价中的应用[J]. 数码设计,2017,6(1):1-5. ZHONG Cheng, LI Jinhai. Combined multi-granulation rough set and its application to teaching evaluation[J]. Peak Data Science, 2017, 6(1):1-5. [17] 梁美社,米据生,冯涛. 广义优势多粒度直觉模糊粗糙集的属性约简[J]. 计算机科学,2018,45(10):54-58. LIANG Meishe, MI Jusheng, FENG Tao. Generalized dominance based attribute reduetion for multi-granulation intuitionistic fuzzy rough set[J]. Computer Science, 2018, 45(10):54-58. [18] 吴伟志,杨丽,谭安辉,等. 广义不完备多粒度标记决策系统的粒度选择[J]. 计算机研究与发展,2018,55(6):1263-1272. WU Weizhi, YANG Li, TAN Anhui, et al. Granularity selections in generalized incomplete multi-granular labeled secision systems[J]. Journal of Computer Research and Development, 2018, 55(6):1263-1272. [19] 彭连贵,阎瑞霞,陈昭君.双论域上基于加权粒度的多粒度粗糙集[J].计算机与数字工程,2019,47(8):1985-1990. PENG Liangui, YAN Ruixia, CHEN Zhaojun. Multi-granulation rough set based on weighted granularity on the two universes[J].Computer & Digital Engineering, 2019, 47(8):1985-1990. |
| [1] | 薛占熬,李永祥,姚守倩,荆萌萌. 基于Bayesian直觉模糊粗糙集的数据分类方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 57(5): 1-10. |
| [2] | 刘笑,陈家炜,胡峻林. 用于亲属关系鉴别的成对约束组合度量学习[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(2): 50-56. |
| [3] | 朱恒东, 马盈仓, 代雪珍. 自适应半监督邻域聚类算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(4): 24-34. |
| [4] | 张文凯,禹可,吴晓非. 基于元图归一化相似性度量的实体推荐[J]. 山东大学学报 (工学版), 2020, 50(2): 66-75. |
| [5] | 牟廉明. 自适应特征选择加权k子凸包分类[J]. 山东大学学报 (工学版), 2018, 48(5): 32-37. |
| [6] | 崔恒斌,周瑾,董继勇,金超武. V-Gap度量磁悬浮推力轴承系统H∞控制器设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(2): 86-93. |
| [7] | 褚晓东,唐茂森,高旭,刘伟生,贾善杰,李笋. 基于集中式信息系统的主动配电网鲁棒优化调度[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(6): 20-25. |
| [8] | 王志强,文益民,李芳. 基于多方面评分的景点协同推荐算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(6): 54-61. |
| [9] | 江峰,杜军威,刘国柱,眭跃飞. 基于加权的K-modes聚类初始中心选择算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(2): 29-34. |
| [10] | 景运革,李天瑞. 基于知识粒度的增量约简算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(1): 1-9. |
| [11] | 任捷怡, 吴小俊. 一种改进的协方差鉴别学习方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(1): 9-12. |
| [12] | 高峰1,迟春梅2. 决策表中属性的重排[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(5): 6-12. |
| [13] | 付仲良,周凡,逯跃锋. 基于GIS技术的电网应急态势标绘[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(4): 1-6. |
| [14] | 樊伟. 一种多粒度粗糙区间模糊集方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2013, 43(1): 63-68. |
| [15] | 陈玉明,吴克寿,谢荣生. 基于相对知识粒度的决策表约简[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(6): 8-12. |
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