基于粗糙集理论的特征提取方法

约简是粗集理论的重要概念,由定义计算约简是一个典型的NP问题且由于约简的不唯一,往往最后获得的属性集并非是最好的属性。本文针对Rought set理论的属性约简进行了研究。研究了通过可辨识矩阵求得属性约简集,利用Rought set与灰色理论相结合,提出一种属性约简的启发式算法。实验证明可以获得约简集合中最有利的属性。     

一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。     

基于粗糙集方法的知识发现

属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.     

一种变粒度的规则提取算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中知识获取的重要组成部分。通常,在知识获取的过程中先进行属性约简,然后在其基础上进行规则提取。但在实际应用中,属性约简在简化信息系统与提高规则提取效率的同时,原始信息系统中有些重要的条件属性可能被丢弃,从而导致属性约简后对信息系统进行知识获取得到的规则其数量与简化程度并不占优。针对上述问题,提出一种基于粒度变化的规则获取算法,通过属性粒度从粗到细的变化,直接从原始信息系统中提取规则;采用该方法得到的规则与属性约简后得到的规则相比,它们的数量与平均每条规则包含的特征属性数相对较少。最后,在理论分析的基础上,通过实例验证了算法可行性,并通过实验验证了算法的正确性和高效性。     

面向属性的粗集数据挖掘方法研究

指出粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但约简问题是一个NP问题,只能通过启发式算法实现.针对这一问题,提出了属性约简和决策规则约简的启发式算法,构成了一个基于粗集理论的挖掘集成算法.最后通过实例表明,该集成算法能够以较高的效率发现良好的分类规则.     

一种基于可辨识向量的规则提取方法

针对信息表中的规则提取问题,应用粗糙集理论对其中的属性约简、属性值问题进行了研究,提出了一种基于可辨识向量的规则提取方法。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辨识向量,利用可辨识向量的加法法则运算只需要对信息表扫描一次,就可以得到信息表的核属性集以及信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效可行的。     

一种基于条件熵的粗糙集属性约简算法

粗糙集(Rough set)理论是一个新的数据挖掘方法，其主要思想是保持分类能力不变的情况下，通过属性约简，达到发掘知识并简化知识的目的。本文在理解和分析基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上针对属性约简提出了一个基于条件熵的启发式算法。     

一种基于粗糙集的网络安全评估模型

针对网络安全技术的发展现状,提出了一种利用粗糙集理论挖掘网络安全评估规则,进而利用评估规则构建网络安全评估决策系统的算法模型。研究了网络安全评估问题的粗糙集描述,给出了模糊属性决策表的约简方法。在基于粗糙集理论的属性约简能力基础上,建立安全评估模型,提出了一种评估网络系统安全的新算法。     

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。     

粗糙集文本分类的应用研究

文章提出了一种利用粗糙集理论生成文本分类规则的方法.首先,抽取特征词并计算权重.然后,在权值离散化之后,构造决策表.其中,特征词作为条件属性,类别作为决策属性.之后,将文本用属性约简和属性相对约简进行处理,得出决策规则.最后给出分类算法.     

粗集理论的属性约简在石化营销信息处理与决策中的应用

属性约简是粗集理论的一个重要问题,而基于区分矩阵的属性约简是其主要算法之一,在最近几年被广泛研究。本文将粗集理论引入到石化营销决策中,通过基于区分矩阵的属性约简,生成营销决策规则,为拓展粗集的应用领域做出了有益的探索。     

基于粗糙集的数据挖掘算法的研究

本文研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法。首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵。对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则。最后,结合银行申请信用卡的实例利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则。     

基于粗糙集的数据挖掘改进属性约简算法研究

研究基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘规则提取阶段的应用。数据挖掘中对属性进行约简时,经常采用粗糙集,再按照规则进行提取。考察差别矩阵的定义和信息系统比较复杂且核属性元素所占比例较少的情况,改进基于差别矩阵的属性约简算法,利用差别矩阵的结构建立一种新的选择属性的依据。     

基于Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

针对商务决策支持系统中存在信息不确定、冗余数据量大的问题,提出了一种基于Rough Set理论的提取最小规则算法。该算法的核心是改进的分明矩阵属性约简和启发式的属性值约简。通过算法对原始数据表中的冗余属性和属性值进行约简,得到了决策表和最小决策规则。最后,对商务决策支持系统的实例进行数据约简,挖掘其中的隐含知识,获取了有价值的决策信息。     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

基于粗糙集的属性约简优化算法研究

属性约简是粗糙集理论中一个核心研究问题,在对粗糙集中属性约简相关理论研究的基础上,提出了一种新的基于属性重要性和依赖性相结合的GENRED_GROWTH属性约简算法.并通过CUI机器学习数据集测试实验,验证了该算法的有效性.     

基于属性约简的决策表算法

Rough Set理论通过属性约简和决策规则约简,达到发掘知识并简化知识的目的。本文首先给出了属性重要性的度量方法,然后对条件属性的简化进行了阐述,最后,讨论了一致决策表最小算法的三类优化问题。并通过一个实例证明了这种算法。     

一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法

粗糙集理论是一种新兴的数学工具,用于分析、处理不确定或不完整的复杂信息,适合于从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在有用的规律。提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法,通过重要度分析和属性约简,找出影响决策属性的关键因素。通过值约简,得出决策规则。运用该方法对大学生自主学习风气与能力培养之间的关系进行研究,实例分析表明,这种新的方法具有实际应用价值。     

基于区分矩阵求决策算法的约简

利用区分矩阵的特点，给出了另一种求决策表的属性约简与属性核、决策规则的约简与核的方法，进而给出了一种求决策算法约简的方法，这种方法简单易行，尤其在求决策规则约简时更体现了它的优越性。     

决策表的多种属性约简之间的关系研究

针对决策表,对现有的8种属性约简理论进行对比分析,通过研究不同约简理论其计算结果之间的包含关系,揭示了现有的8种属性约简理论之间的联系与差异。结果表明,尽管研究角度与目的不完全相同,但是现有的约简理论之间有密切联系,其相应的约简结果之间多数存在相互包含关系,且有些是等价关系。