基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法

区分矩阵是属性约简的一种有效方法.针对不完备的决策系统,定义了区分矩阵的概念,给出了区分矩阵构造方法,并根据区分矩阵稀疏性的特点,定义了区分向量的概念,在此基础上,给出了一种基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法.最后,采用恒星光谱数据,实验验证了该算法的有效性.     

一种改进的基于区分矩阵的属性约简算法

根据粗糙集理论讨论了属性约简问题,基于传统的区分矩阵属性约简算法提出了一种改进的约简算法:首先,根据决策表构造区分矩阵;然后,删除区分矩阵中包含核和伪核的项;最后,化简区分矩阵中剩余项得到约简结果.通过对某发动机故障数据进行处理验证了算法的有效性.     

极大相容度关系模型及其属性约简

经典粗集理论以等价关系为基础,它们在处理不完备信息系统时存在一定的局限性.从扩展粗集理论的适应范围角度出发,引入信息系统对象的先验概率,结合量化相容关系的思想,提出了极大相容度关系模型,然后以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简,通过严格的数学证明,提出了一种不完备信息系统的启发式属性约简算法.最后通过一个实例验证了该相容关系模型及其基于启发式的属性约简算法.     

基于区分矩阵和区分函数进行属性约简的数据分类

数据分类的方法直接影响着分类效果。用粗糙集理论中的区分矩阵和区分函数进行的属性约简可以很好地用于数据分类当中，基于此，提出一种数据分类方法，即用区分矩阵和区分函数约简掉信息系统中的冗余属性，得到必要的属性集；然后再约简掉每一条规则中的冗余属性值，提取出决策规则，最后按照决策规则进行分类。实验证明，用该方法实现的数据分类复杂馋低，且能有效提高分类效果。     

概率信息系统的属性约简

用概率信息系统表示对象与属性值之间的概率关系.在概率信息系统的属性集上定义一种等价关系,该等价关系将概率信息系统分为协调和不协调的2大类,基于这种等价关系重点研究了概率信息系统以及协调概率信息系统的约简,同时讨论了可辨识属性矩阵与约简的相互关系,并通过实例加以验证.     

不完备信息系统的增量式约简算法

针对经典粗糙集模型在处理不完备、动态数据方面的不足,通过分析容差关系模型,引入先验概率在知识估计中的方法,给出了一种基于区分矩阵的增量式属性约简算法.以属性重要度为启发信息,对区分矩阵的构造过程进行改进,仅需简单的矩阵运算就可以得到约简结果.最后通过示例分析处理增量式数据的算法复杂度有效,算法正确可行.     

相容关系的改进及其属性约简

针对经典粗糙集理论处理不完备信息系统存在的局限性,作者从扩展粗糙集理论的适用范围出发,引入不完备信息系统对象的先验概率并结合量化相容关系的思想,提出了改进的相容关系模型.以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简.通过严格的数学证明,给出了属性约简算法.该算法以空集为起点求取系统的约简,不需要计算核,节约了时间,减少了占用空间,简化了求解过程.通过实例验证该改进相容关系模型及其属性约简算法.     

一种新的不完备信息系统属性约简算法

针对不完备信息系统提出一种基于粗糙集理论的属性相对约简方法。利用粗糙集等价关系的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念,通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简速度。实验表明该方法简单、有效。     

基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.     

一种信息系统属性约简新方法

针对现实中的信息系统的不完备缺失属性,以及无法使用Paw lak粗糙集解决属性约简的情况,在经典的Paw lak粗糙集的基础上,引入一般关系下的粗糙集模型,并给出了基于一般关系的信息系统属性约简的定义.为了使不完备信息系统可以得到更好的属性约简,通过对非对称相似关系进行改进,提出了一种基于改进非对称相似关系的粗糙集模型,在此基础上给出了一种新的不完备信息系统的属性约简算法,并用实例说明了其有效性.     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法(SDMAR),在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。     

基于差别矩阵的增量式属性约简完备算法

为了解决基于差别矩阵的属性约简完备算法得不到最小约简的问题，提出了一种改进的属性约简方法．该方法将信息论定义的属性重要性作为启发式信息，并通过构造一个条件信息熵算子对差别集合进行运算，同时利用算子来计算候选属性的剔除次序，采用宽度优先搜索策略使约简集合中含有最重要的属性，这样就解决了完备算法约简率低的问题．结合该方法并在分析对象集增量与差别矩阵关系的基础上，证明了增量约简定理，由此提出了一种增量式约简完备算法（CAIR），当新数据加入决策表时，算法可增量构造差别集合．实验结果表明，所提CAIR在大大缩短计算差别集合时间的同时，约简率比非完备算法提高了20．3％，是同条件下完备算法执行效率的13．2倍．     

A Method for Data Classification Based on Discernibility Matrix and Discernibility Function

0 IntroductionDiantga .cl Dasesciifsiicoanti otrneies r aengr ie smspioornta,n Bta yperosibalnem claisnsi dfiactaati omnin&-Bayesian network, decision tree[1], neural network andSVM[2 ,3]are the technologies of data classificationin commonnow. They have extensively appliedin machine learning,ex-pert systemandstatistics etc .Inthese methods ,the most tra-ditional method is C4 .5[1]based on information entropy,which had extensively applied in practical problems . But themain problemof this me…     

基于相似关系的不完备形式背景属性约简

研究不完备形式背景的属性约简问题。通过比较对象间属性值的一致性, 定义了对象集上的一个相似关系, 进而定义了基于相似关系的粗糙近似算子, 利用目标集的粗糙集近似, 可以提取语义明确的决策规则。基于不完备形式背景中相似关系给出一种属性约简的概念, 研究了属性约简的判定定理, 给出了三类属性的特征刻画。 最后, 利用对象间的辨识属性, 给出了一种属性约简的方法, 并举例说明了方法的可行性。     

An improved reduction algorithm based on the degree of attribute discernibility

This paper deals with the problem of attribute discernibility reduction and proposes some new concepts to rough set theory （RST） based on the discernibility matrix of Skowron, such as secondary core, regeneration matrix and the degree of attribute discernibility （DAD）. This paper puts forward an attribute reduction algorithm based on maximum discernibility degree, which opens up an effective way of gaining minimum attribute reduction of decision table. The efficacy of this algorithm has been verified by practical application in a diagnostic system of loader, which substantially decreases information gathering requirement and lowers the overall cost with no loss of accuracy.     

基于可辨识矩阵的属性频率约简算法

阐述了粗糙集理论的基本概念,知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,将可辨识矩阵中出现次数多少作为属性重要性的判断依据.算法求取的是所有约简结果中的某一个或某一些f当某两个条件属性出现频率相同时)结果,当信息系统的复杂程度较高时,其求解的复杂度大大小于原来的约简方法.     

基于Skowron分明矩阵的有效属性约简算法

为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性.     

基于区分矩阵的属性约简算法改进策略

针对大容量数据表构造的区分矩阵过于庞大致使属性约简算法效率低的问题,引入置信度和支持度,提取大型数据库中的高概率事件,重新构造决策数据表,并在构造区分矩阵过程中剔除重复项和包含项,结果使得比较次数减少、存储空间节省、约简效率提高。     

一种快速属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简算法，先要求出差别矩阵，随着问题的规模增大，存放差别矩阵的空间和算法的执行时间过大和过长，让计算机难以承受．针对这一问题，提出了差别对象对集的定义，给出了基于差别对象对的属性约简定义，并证明了该定义等价于基于差别矩阵的属性约简定义．利用差别对象对，设计了一个新的属性约简算法．由于这一算法在求属性约简的过程中不用生成差别矩阵和大量的无用元素，因而大大减少了存储量和计算量，从而提高了算法的效率．计算实例说明了新算法的高效性．