【正文】 題。需要說明的是，我們是采取折中的方法給出的評(píng)價(jià)分類準(zhǔn)確性的統(tǒng)一范式，即將從面向單標(biāo)簽的評(píng)價(jià)分類法準(zhǔn)確性中給出的統(tǒng)一范式成功的應(yīng)用到了面向多標(biāo)簽的評(píng)價(jià)分類法準(zhǔn)確性中，達(dá)到了一舉兩得的效果，從而最終獲得獨(dú)立于數(shù)據(jù)標(biāo)簽和獨(dú)立于理想分類結(jié)果假設(shè)的評(píng)價(jià)分類法準(zhǔn)確性的統(tǒng)一范式（注：本章所舉例子雖短小簡(jiǎn)單，但極具代表性，充分考慮到了一些特例的情況，使讀者更易于理解）。目前，已經(jīng)有許多基于判定樹、貝葉斯理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集等理論和工具的分類方法和技術(shù)被研究者提出[66, 107]，并且演繹出了相關(guān)分類任務(wù)的一般分類模型（即分類器）。關(guān)聯(lián)沖突的提出給我們提供了觀察問題的一種新視角和一些非常有用的提示即是否有一些非常重要的因素隱藏在所要解決的問題后面和如何利用這些隱藏的信息（即便它們是沖突的）去分析和解決問題；而關(guān)聯(lián)沖突分析模型的建立因適應(yīng)性和普遍性有著廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，尤其在信息共享、計(jì)算機(jī)安全策略、事例推理等領(lǐng)域有著非常重要的應(yīng)用價(jià)值。同時(shí)，有些條件假設(shè)（外部條件）我們并沒有考慮到： (a) 如果每個(gè)資源的數(shù)量是沒有限制的，那么我們只要讓，其他不做改變。措施是：即便是服務(wù)處于沖突的情況下，通過限制中的agents去訪問或需求服務(wù)，其中，向量，向量，也可以最終達(dá)到使盡可能多的服務(wù)正常工作的目標(biāo)。就給定的服務(wù)——資源實(shí)例來說，一個(gè)可能的異常是資源短缺，另一個(gè)可能的異常是安全隱患。 最后，我們可以構(gòu)建agents（觸發(fā)源）和resources（隱含的沖突對(duì)象集）之間的信息表矩陣?，F(xiàn)在有五個(gè)agents（外部因素或觸發(fā)源）作用于（訪問或需求）這些服務(wù)。 為了能盡可能全面的分析關(guān)聯(lián)沖突的各種情況，我們將以服務(wù)——資源為例，不考慮相關(guān)的應(yīng)用背景，意圖是為了幫助了解關(guān)聯(lián)沖突的概念和構(gòu)建關(guān)聯(lián)沖突的分析模型。換句話說，當(dāng)沖突發(fā)生后，外部因素和這些對(duì)象之間就建立了一種關(guān)系，我們稱這種關(guān)系為一個(gè)沖突過程或一個(gè)沖突事件。如果一個(gè)主體已經(jīng)訪問過客體，那么這個(gè)主體不能訪問中的任何一個(gè)客體。但正如T. Y. Lin指出的那樣，這不是總能成立的，因此將改造成為滿足對(duì)稱性、反自反性和反傳遞性的關(guān)系，而將作為關(guān)系的補(bǔ)，是一個(gè)等價(jià)關(guān)系。因此，對(duì)所有的，內(nèi)元素在屬性集上關(guān)于的辨識(shí)矩陣定義為[104, 105]：，其中是中能區(qū)分和的所有屬性的集合。因此，對(duì)沖突的相應(yīng)分析和解決在諸如商業(yè)、政治、法律訴訟和人力資源管理等社會(huì)領(lǐng)域或系統(tǒng)里都扮演著非常重要的角色。在基于粗糙集的動(dòng)態(tài)信息系統(tǒng)中，本文利用覆蓋粒計(jì)算思想理論克服了因不一致問題所導(dǎo)致的規(guī)則挖掘不理想的問題。構(gòu)造上的覆蓋，求出引起不一致的記錄所在行號(hào)，由于沒有屬性值不變的記錄，所以，并設(shè)置上對(duì)應(yīng)行號(hào)為空。elsebreak。證畢！ ，假設(shè)構(gòu)成的劃分為，構(gòu)成的劃分按每個(gè)類所含記錄多少降序排列為，那么按照的構(gòu)造過程有：，不一致因素為。因此，對(duì)于動(dòng)態(tài)信息系統(tǒng)的狀態(tài)序列中決策表存在著一致或不一致這個(gè)問題，隨著時(shí)間和場(chǎng)景的變化，就會(huì)有引起差異信息系統(tǒng)中不一致的因素包含引起構(gòu)成差異信息系統(tǒng)的兩個(gè)決策信息表中的不一致的因素的并，那么中可能會(huì)產(chǎn)生新的不一致因素。由粗糙集理論可以得出，若信息系統(tǒng)和關(guān)于決策屬性的等價(jià)類記為：和，差異信息系統(tǒng)中關(guān)于決策屬性的等價(jià)類記為：，則有=。由于單個(gè)信息系統(tǒng)無法描述信息和信息量隨時(shí)間和場(chǎng)景的變化的狀態(tài)，文獻(xiàn)[84]中給出了信息變換函數(shù)的概念，函數(shù)的定義域是時(shí)間和場(chǎng)景的區(qū)域，其中時(shí)間序列集合為，場(chǎng)景集合為，狀態(tài)序列集，每個(gè)都是一個(gè)決策表且論域、條件屬性、決策屬性均相同，屬性值隨著時(shí)間和場(chǎng)景的變化而變化。對(duì)于這類問題，由于信息系統(tǒng)的不一致性以及差異信息系統(tǒng)構(gòu)造過程中的不確定性和差異性，規(guī)則挖掘的結(jié)果不甚理想：在粒計(jì)算的思想理論背景下，本章將覆蓋相關(guān)理論運(yùn)用到規(guī)則挖掘中，提出了一種消除引起差異信息系統(tǒng)規(guī)則挖掘中不一致因素的方法。，它是粒計(jì)算思想應(yīng)用到孤立點(diǎn)挖掘中的很好體現(xiàn)，其中有陰影部分是背景知識(shí)： 孤立點(diǎn)挖據(jù)的統(tǒng)一實(shí)施過程 對(duì)于粒計(jì)算而言，其思想和理論在孤立點(diǎn)挖掘上得到了充分的體現(xiàn)。粒計(jì)算新穎和獨(dú)特的原因不完全在于提供具體的方法和策略，而在于提出了一個(gè)統(tǒng)一的框架，對(duì)這些方法和策略進(jìn)行全面理解及綜合。另外，當(dāng)?；某潭纫阎獣r(shí)，?；姆椒ㄖ苯記Q定了?；男省? (5) 基于聚類的孤立點(diǎn)檢測(cè)方法[75, 76]聚類分析和孤立點(diǎn)檢測(cè)有不同的目標(biāo)。 (2) 基于距離的孤立點(diǎn)檢測(cè)方法[69, 70]目前，許多孤立點(diǎn)檢測(cè)的方法都是基于距離的。一般情況下都會(huì)刪除這些孤立點(diǎn)，因?yàn)樗麄儾荒芴峁┯杏玫男畔?，相反他們?huì)降低數(shù)據(jù)分析的質(zhì)量。 (2) 自然變異在統(tǒng)計(jì)知識(shí)的背景下，一些諸如正太分布等模型可以用來模擬許多數(shù)據(jù)集的分布。孤立點(diǎn)挖掘之所以有著廣泛的應(yīng)用，是與其所在的實(shí)際領(lǐng)域里的特殊性決定，諸如入侵檢測(cè)、市場(chǎng)營(yíng)銷和醫(yī)療等領(lǐng)域。孤立點(diǎn)也即異常點(diǎn)[65]，是指數(shù)據(jù)集中不符合一般模型的那些對(duì)象，即和其他數(shù)據(jù)有著不同的性質(zhì)。在面向分類法準(zhǔn)確性（單標(biāo)簽和多標(biāo)簽數(shù)據(jù)集）的研究中，本章利用拓?fù)涓采w鄰域理論，給出了一種新的尋找覆蓋系統(tǒng)上重疊元素的相關(guān)的公理化方法。 第二章為粒計(jì)算的獨(dú)特魅力。其次，在粒計(jì)算思想理論體系下，利用覆蓋相關(guān)理論分別對(duì)基于粗糙集的動(dòng)態(tài)信息系統(tǒng)規(guī)則挖掘、關(guān)聯(lián)沖突分析、分類準(zhǔn)確率三個(gè)方面進(jìn)行獨(dú)立研究。 而隨著粗糙集理論得到廣泛的應(yīng)用以來，為使該理論能有更大的應(yīng)用空間，人們對(duì)Pawlak粗糙集理論進(jìn)行了許多有意義的推廣，如將等價(jià)關(guān)系放寬為相容關(guān)系[19]、相似關(guān)系[20]、一般二元關(guān)系[21]；與模糊理論結(jié)合，將粗糙集理論推廣到模糊粗糙集理論[22]和廣義模糊粗糙集理論[23]；將經(jīng)典粗糙集模型推廣到變精度粗糙集模型[24]；從等價(jià)關(guān)系等同于劃分這個(gè)角度出發(fā)，Zakowski把劃分放寬為覆蓋[25],將Pawlak粗糙集理論推廣到覆蓋廣義粗糙集理論。通常，人們用一組屬性來描述事物，不可區(qū)分關(guān)系就是由這些事物相應(yīng)的屬性值來定義的。[17] 設(shè)是非空有限論域，是上的一簇子集且，對(duì)于任意，如果，那么為的一個(gè)劃分。人們能在不同粒的世界上進(jìn)行問題求解，且能夠很快地從一個(gè)粒世界跳轉(zhuǎn)到另一個(gè)粒世界，往返自如，毫無困難。粒計(jì)算的信息處理強(qiáng)調(diào)以計(jì)算機(jī)為主體的信息處理與以人為主體的信息處理的差別。計(jì)算模式是方法論的具體表現(xiàn)形式。其二是商空間理論：商空間理論把概念用子集表示，不同粒的概念體現(xiàn)為不同粒的子集，一簇概念構(gòu)成空間的一個(gè)劃分——商空間，不同的概念簇就構(gòu)成了不同的商空間。粒結(jié)構(gòu)包括三個(gè)要素，即粒的內(nèi)在結(jié)構(gòu)、粒的結(jié)構(gòu)、粒的總體結(jié)構(gòu)，它是多層次和多個(gè)分層結(jié)構(gòu)的結(jié)合。 (c) 分層結(jié)構(gòu) 分層結(jié)構(gòu)由若干個(gè)層次組成，層次間的遞進(jìn)反映了由表及里、由抽象到具體、由粗糙到細(xì)致、由籠統(tǒng)到具體的變化。每個(gè)層次都具有內(nèi)在屬性、外在屬性、環(huán)境屬性，同一層次的粒屬性共同體現(xiàn)本層次特性。所有的粒都具有內(nèi)在屬性、外在屬性和環(huán)境屬性。將粒計(jì)算作為一個(gè)獨(dú)立的學(xué)科研究可以防止這種不必要的重復(fù)勞動(dòng)。其五是有效性：用粒計(jì)算指導(dǎo)的思維模式和行為方式將復(fù)雜問題分解成若干小問題。因果推理是找出原因與結(jié)果之間的必然聯(lián)系。人們對(duì)粒計(jì)算的描述是建立在對(duì)它的直覺認(rèn)識(shí)上的：粒計(jì)算是研究基于多層次粒結(jié)構(gòu)的思維方法、問題求解方法、信息處理模式及其相關(guān)理論、技術(shù)和工具的學(xué)科。 Covering。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在保持時(shí)間復(fù)雜度不變的情況下，利用改進(jìn)的規(guī)則挖掘算法，通過消除不一致因素而獲得的規(guī)則能更全面和更大程度地反映條件屬性值變化與決策變化趨勢(shì)之間的內(nèi)在聯(lián)系。它覆蓋了所有和粒度相關(guān)的理論、方法和技術(shù)，主要用于對(duì)不確定、不準(zhǔn)確、不完整信息的處理，對(duì)大規(guī)模海量的數(shù)據(jù)和對(duì)復(fù)雜問題的求解。三、在面向分類法準(zhǔn)確性（單標(biāo)簽和多標(biāo)簽數(shù)據(jù)集）的研究中，利用拓?fù)涓采w鄰域理論，給出了尋找覆蓋系統(tǒng)上重疊元素的相關(guān)公理化方法。 Associatedconflict。其一是一致性：現(xiàn)實(shí)世界充滿了結(jié)構(gòu)和層次，它們體現(xiàn)在各種自然系統(tǒng)、社會(huì)系統(tǒng)和人工系統(tǒng)之中。其二是系統(tǒng)性：粒計(jì)算的結(jié)構(gòu)提供了對(duì)所解決的問題多視角、多層次的理解、概括和操作。這樣的方法可以提高效率、降低成本。 (2) 粒計(jì)算的目標(biāo)粒計(jì)算之所以新且獨(dú)特，并不完全在于一組具體的方法和策略，而在于提出一個(gè)統(tǒng)一的框架，對(duì)這些方法和策略進(jìn)行全面的理解及綜合。粒的環(huán)境屬性是指粒對(duì)外部環(huán)境變化的應(yīng)對(duì)情況，對(duì)其內(nèi)在屬性和外在屬性的保持與調(diào)整以及對(duì)外部環(huán)境的影響和回應(yīng)。較高層次為較低層次提供背景和約束。相反，若干個(gè)低層次的?？梢越M合成一個(gè)高層次的粒。對(duì)復(fù)雜問題的全面理解通常是多視角的，從每一個(gè)視角著眼的理解又是多層次的。另外許多學(xué)者也在研究粒計(jì)算，并將各種相關(guān)理論用于粒計(jì)算，有鄰域系統(tǒng)粒計(jì)算、信息熵粒計(jì)算、概念格粒計(jì)算、覆蓋粒計(jì)算、進(jìn)化粒模型、基于相容粒度空間的粒計(jì)算模型以及各模型相互交叉整合的模型方法等，在許多領(lǐng)域中得以實(shí)現(xiàn)或應(yīng)用?；締栴}[7, 10, 15]包括：如何定義粒、層次及分層結(jié)構(gòu)的內(nèi)在屬性、外在屬性和環(huán)境屬性；如何定義它們的關(guān)系；如何準(zhǔn)確表達(dá)它們的關(guān)系；如何實(shí)現(xiàn)它們的關(guān)聯(lián)和切花；如何使它們的綜合功能最大化。總之，如何定義粒（粒化）以及如何選擇合適的粒度是粒計(jì)算解決問題的首要任務(wù)[6, 9]。粒計(jì)算的實(shí)質(zhì)[4]就是通過選擇合適的粒度，來尋找一種較好的、近似的解決方案，從而降低問題求解的難度。不同領(lǐng)域的人都希望能從復(fù)雜的數(shù)據(jù)中得到自己所需要的知識(shí)，因此數(shù)據(jù)挖掘這門學(xué)科就應(yīng)運(yùn)而生了。這樣，所有具有相同描述的事物構(gòu)成一個(gè)等價(jià)類，而所有的等價(jià)類構(gòu)成所考慮事物的一個(gè)劃分。就應(yīng)用方面而言，覆蓋廣義粗糙集理論已應(yīng)用于沖突分析[37]、信息檢索[64]等領(lǐng)域。 以上提出的研究方法和技術(shù)路線是在前人對(duì)覆蓋廣義粗糙集理論和應(yīng)用以及相應(yīng)領(lǐng)域研究基礎(chǔ)上的再探索。本章針對(duì)差異信息系統(tǒng)構(gòu)造過程中會(huì)引起新的不一致這個(gè)問題，利用覆蓋粒計(jì)算相關(guān)理論提出了一種新的能消除這種不一致因素的公理化方法。 第六章為總結(jié)與展望。換句話說，孤立點(diǎn)本身在諸如入侵檢測(cè)等事件中有著特殊的意義，它可以表示入侵的異常行為。特別在檢測(cè)孤立點(diǎn)的過程中，如何選擇一個(gè)合適的檢測(cè)方法沒有一個(gè)普遍的準(zhǔn)則，而且就孤立點(diǎn)目前研究的熱點(diǎn)和未來的發(fā)展來說[77]，挖掘任務(wù)會(huì)變得非常困難。例如，假定一個(gè)男性特別的高，當(dāng)他獨(dú)自一人時(shí)，沒有人與之形成對(duì)比，他沒有什么特別之處。孤立點(diǎn)就是這些不能夠很好擬合這個(gè)模型的數(shù)據(jù)對(duì)象。 (3) 基于偏差的孤立點(diǎn)檢測(cè)方法[71, 72]我們也可以通過比較一組數(shù)據(jù)的主要特征來檢測(cè)孤立點(diǎn)。 在數(shù)據(jù)挖掘中，粒計(jì)算有著廣泛的應(yīng)用[7880]。他們由突發(fā)事件、人為因素或環(huán)境原因等所引起的，所以我們需要不同的實(shí)施過程將它們分離出來。同時(shí)，對(duì)高層次的粒結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí)可以防止人們對(duì)相同、相似理論和方法的重復(fù)發(fā)現(xiàn)和發(fā)明，避免浪費(fèi)精力。對(duì)于孤立點(diǎn)挖掘而言，粒化觀點(diǎn)是孤立點(diǎn)挖掘方法的選擇、改進(jìn)和創(chuàng)新的切入點(diǎn)，它的引入使得人們對(duì)孤立點(diǎn)挖掘的研究更廣泛和更集中即不斷的將新的?；椒ㄒ氲焦铝Ⅻc(diǎn)挖掘中和只將挖掘任務(wù)放在?；乃枷肷线M(jìn)行考慮，這樣一方面使得挖掘算法得到不斷改進(jìn)和創(chuàng)新，另一方面又可以避免許多不必要的重復(fù)勞動(dòng)。但由于客觀世界的不確定性問題通常表現(xiàn)為易變性和過程性，傳統(tǒng)的粗糙集很難體現(xiàn)出不確定性的變化過程和變化趨勢(shì)，即在信息系統(tǒng)中體現(xiàn)為屬性隨著時(shí)間的推移而不斷地變化[82, 83]。記，其中是對(duì)條件屬性值的差異描述，的屬性值為的屬性值差異。重要度表明了屬性對(duì)于決策分類能力的貢獻(xiàn)程度。其過程為：依次對(duì)每一個(gè)，滿足若對(duì)，有，則并且；否則。if(的后列存在非零行){獲取中所有非零行的前列上的所有非零元素所在列號(hào)。 算法的時(shí)間復(fù)雜度為[87]，由于求信息系統(tǒng)的最優(yōu)約簡(jiǎn)是NP問題[88]，所以算法試圖生成的是最重要的盡可能全部的決策規(guī)則。決策規(guī)則說明了具體是哪個(gè)或哪些條件屬性值的變化造成了系統(tǒng)狀態(tài)的改變，挖掘出條件屬性值變化和系統(tǒng)狀態(tài)改變之間的內(nèi)在聯(lián)系。第四章 基于覆蓋粒計(jì)算的關(guān)聯(lián)沖突分析第四章 基于覆蓋粒計(jì)算的關(guān)聯(lián)沖突分析 沖突是社會(huì)上的一種非常普遍的現(xiàn)象，對(duì)它們的研究無論從理論上還是從實(shí)際上都是非常重要的。根據(jù)粒計(jì)算相關(guān)思想理論，如果我們換個(gè)角度來研究沖突即將沖突看成是有著不同結(jié)構(gòu)層次的?；^程的話，將會(huì)有一些非常有意思的發(fā)現(xiàn)?；赑awlak粗糙集理論提出了一種沖突分析的方法[9497]。關(guān)系中的反傳遞性是沒有必要的。 在覆蓋模型中，數(shù)據(jù)集的訪問權(quán)或者需求權(quán)可以如下這樣授予： 假設(shè)一個(gè)主體已經(jīng)訪問或需求了的客體是，而這個(gè)主體要求訪問或需求客體。所以，如果他再選擇訪問或需求公司D后，他就不允許訪問中的B、C、E和F，但他仍可以訪問或需求中的A、D和G公司，以此類推下去。如果我們將沖突看成是有著不同結(jié)構(gòu)層次的?；^程的話，將會(huì)有一些非常有意思的發(fā)現(xiàn)，也就是說有這樣一些情況，單個(gè)沖突事件或過程中事實(shí)上包含了兩個(gè)或兩個(gè)以上的沖突關(guān)系。因此，每一個(gè)服務(wù)的沖突集是，和同盟集是。最后，根據(jù)覆蓋沖突分析模型的授予的訪問權(quán)和需求權(quán)策略，我們可以構(gòu)建關(guān)聯(lián)沖突事件或過程中相關(guān)的信息表矩陣： 根據(jù)agents和services（服務(wù)）之間的關(guān)系，有下面矩陣：，其中1代表這個(gè)agent有權(quán)利訪問或需求這個(gè)service，0則代表這個(gè)agent沒有權(quán)利訪問或需求這個(gè)service。 在關(guān)聯(lián)沖突這個(gè)事件或過程中，我們最終可以得到agents（外部因素或觸發(fā)源）關(guān)于resources（隱含的沖突對(duì)象集）的優(yōu)先辨識(shí)矩陣，即，其中。對(duì)于上面給出的服務(wù)——資源實(shí)例來說。在問題處于最糟糕的情況下時(shí)，我們可以回收中的資源，其中。 (d) 考慮到不同的應(yīng)用背景，可能還有其他未考慮的假設(shè)條件，可以按照(a)、(b)和(c)三項(xiàng)一樣靈活地在模型相應(yīng)的位置上作修改，然后按照以上步驟再做相關(guān)討論。第五章 基于覆蓋粒計(jì)算的分類準(zhǔn)確性研究第五章 基于覆蓋粒計(jì)算的分類準(zhǔn)確性研究 在分類過程中，評(píng)價(jià)分類法是一個(gè)必不可少的環(huán)節(jié)，而分類法準(zhǔn)確性度量是分類法評(píng)價(jià)的一個(gè)首要因素和重要準(zhǔn)