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Rough集的车牌字符识别方法

提出了基于Rough集理论的车牌字符识别方法。该方法根据训练样本的特征向量建立决策表,应用Rough集理论对决策表属性进行约简,从约简后的决策表中获取决策规则,按照规则可信度的大小进行规则的匹配。实验表明该方法有效减少了决策属性的个数,提高了规则的泛化程度,简化了规则匹配算法,在车牌字符识别中取得了较好的识别效果。     

基于决策技术和粗糙集理论的诊断知识库构建研究

针对目前诊断推理中知识库构建存在知识获取困难,提出了一种基于粗糙集和决策理论的诊断知识库构建模型.该模型引入决策技术和粗糙集理论,对源数据进行预处理,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例证明在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征知识,并能有效地解决诊断知识库构建中规则获取的知识冗余或缺失问题,显著提高故障诊断的精度和效率.     

一种基于决策表约简的集覆盖问题的近似解法

集覆盖问题和决策信息表的约简问题分别是优化领域和信息处理领域重要的研究课题,但目前的研究大都针对这两个问题分别独立展开.通过分析集覆盖问题的解结构和决策信息表的布尔约简结构,将两者联系起来探讨.首先,给出一个集覆盖问题的布尔矩阵表示,并通过添加决策属性,对集覆盖中的集合进行分类,进一步诱导出一个以该布尔矩阵为条件属性值的决策信息表.其次,分析了决策表和集覆盖的辨识集之间的关系,证明了集覆盖问题的一个局部最优解恰好是该决策表的一个属性约简,即,求解集覆盖问题可等价地转化为求解决策表的属性约简问题.然后,利用决策表中的条件熵来度量集覆盖中一个集合在集族中的相对重要度,并构造了基于条件熵的集覆盖问题的近似算法.最后,运用实例验证了该算法的有效性和可行性,并将新算法与几个传统集覆盖算法进行了对比.实验结果表明,新算法在求得满意解上具有一定的优势.     

基于决策表的粗糙集属性约简算法改进及应用

针对决策属性集合中只存在两个决策集合的情况,为简化决策属性的表达和计算复杂度,提高约简效率,提出一种改进粗糙集决策表的属性约简算法。该算法以条件属性对决策属性的支持度为基础,采用新的约简规则,基于可分辨矩阵的启发式算法,根据属性重要度改进属性约简算法。以高新技术企业智力资本测量指标体系为例,得到了高新技术企业智力资本的最小约简集。结果表明,该约简算法能够得到一个完备的最小约简集,并能显著提高求解约简集的效率。     

基于粗糙集理论的规则提取算法

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。本文主要是提出了利用隶属度函数进行值约简的同时提取决策规则的算法。利用该算法可在不求得核值表的情况下,直接找到各规则的最小条件属性集,获得决策表的所有决策规则。     

基于信息粒度与粗糙集的决策细化研究

从理论上研究了决策表中决策值细化程度与信息粒度、近似分类的精度及近似分类质量之间的关系,结果表明,决策属性的属性值划分得越细,则该属性的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值就越小.仿真实验同时证明,在基于决策属性划分之下,对任意一个条件属性集经决策细化后的决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,都不大于决策细化前决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,这个结果对研究决策表属性约简和决策规则的有效性等问题都有指导作用.     

智能故障诊断的粗糙决策模型

为了提高故障诊断的精度和降低误报率,提出了粗糙决策智能故障诊断模型·该模型可以对决策表进行无教师的规则提取;通过自学习,用较少的样本即可对故障进行分类·将复杂系统的原始样本集转化成了决策表,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对原始样本集的条件属性进行了约简处理;同时,利用决策树具有快速学习及分类的优势对约简后的决策表进行规则提取,提高了故障诊断的鲁棒性·给出了基于该模型的故障诊断步骤·以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的全过程·     

基于Rough set理论的气象状况分类算法研究

根据粗糙集理论,提出一种基于决策表相容性的属性约简算法。对一幅经典的天气观测状况决策表进行属性约简,把表示观测状况的各参数作为决策表的属性,运用粗糙集理论对该原始决策表进行约简,以提取天气状况的重要属性,删除分析过程中的冗余属性和属性值,约简后的属性可为决策提供支持。分析表明,粗糙集理论应用于这类决策可得到更清晰、简明的判断规则。     

决策细化的粗糙集理论分析

对基于粗糙集的决策系统,从理论上分析了决策数据细化的程度对规则近似质量、近似分类精度、核属性和信息熵的影响.证明了决策属性的属性值划分越细,则其规则近似质量、近似分类精度和信息熵就越小,并且决策表中决策属性值细化后所得到的核属性集一定包含细化前的核属性集.因此,在对决策属性离散化时,决策数据细化的程度要适宜.研究结果对研究决策表属性的约简、决策规则的形成和有效性等问题具有实际意义.     

基于Rough集的决策树算法

针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题，提出了基于Rough集的决策树算法。采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式，该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力，并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单。采取了一种新的剪枝方法——预剪枝，即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式，以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响．采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法，从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理。对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明，该算法生成的决策树较ID3算法小，与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当。算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则，并易于利用数据库技术实现，适合大数据集。     

连续型目标信息系统的属性约简

针对连续型数据的属性约简问题, 提出了一种新的属性约简方法[CD2]基于分配可辨识矩阵的属性约简方法。给出了基于连续型数据的分配协调集的概念, 研究了基于连续型数据的分配协调集的基本性质, 定义了基于分配协调集的辨识矩阵。在此基础上提出了基于辨识矩阵的连续型数据的属性约简方法, 并给出了计算辨识矩阵的算法。实例分析表明, 该方法能有效地对连续型数据进行属性约简。     

基于粗糙集理论旋转机械频域特性的故障诊断

应用粗糙集理论将旋转机械转子的频域信息作为研究对象, 从转子故障实验的频域图表及其相关数据中, 构造符合粗糙集理论要求的决策表, 并对决策表进行约简, 得到旋转机械故障诊断的决策规则, 通过区分矩阵和区分方程寻找决策表的约简和核, 最后优化鳞选出决策表的最小约简形式.     

基于粗糙集理论的多标记数据互补决策约简加速算法

互补决策约简是一种多标记数据属性约简方法,当数据规模较大时,其启发式算法的计算耗时较大。基于粗糙集理论,对互补决策约简启发式算法的加速算法进行了研究。当粒度由粗变细时,在逐步去掉正域的数据集上,首先研究互补决策约简中属性外部重要度的保序性质;基于此,通过逐步缩小数据规模来降低计算约简的耗时,提出了互补决策约简加速算法。加速算法不仅减少了属性约简的计算时间,而且能够保持原始算法的约简结果。     

基于粗集论中属性依赖度的ID3改进算法

决策树算法是一种重要的数据挖掘方法,ID3算法是最具影响的一种决策树生成算法。介绍了粗集理论的相关概念和传统的ID3算法基本原理,提出了一种以粗集论中的属性依赖度为基础的ID3改进算法,克服了传统ID3算法对取值较多属性的依赖,并通过实例验证该算法的高效性和精确性。改进算法对不同领域中分类预测方向上的数据挖掘均具有一定的参考价值。     

一种基于区分矩阵的实值属性约简算法

通过粗糙集理论对一种实值属性约简算法进行了研究,给出了实值决策系统属性约简的算法,并采用UCI中的数据集进行分析,实验结果表明:该约简方法可以选择较少的属性而保持或改善分类能力.     

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。     

覆盖决策系统的规则提取和置信度保持的属性约简算法

实际中收集的数据类型具有多样性,如何从这些复杂数据中获取有用的知识是人们进行数据挖掘的目标。由于覆盖粗糙集可以处理复杂的数据,基于此对覆盖决策系统的属性约简和规则提取已有不少的研究。已有的覆盖决策系统规则提取的研究只考虑唯一的置信度评估度量,然而提取的高置信度规则覆盖的样例可能较少而具有欺骗性,由此本文又引入了一个评估规则覆盖能力的度量,从而可以消除数据中的偶然因素,获取泛化能力强的高置信度规则。在此基础上,为了提取紧凑的规则,给出了一个规则置信度保持的属性约简启发式算法。     

基于Rough集实现判定树归纳分类算法的简化

Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法，在决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则。本文将Rough集属性约简应用到判定树归纳分类方法中，明显优化判定树，简化数据挖掘的过程。     

基于扩展可辨识矩阵的混合决策系统属性约简

经典粗糙集理论的研究对象只能是完备的离散决策系统。为了直接对不完备混合决策系统进行属性约简,因此通过引入邻域关系和限制容差关系的概念对可辨识矩阵的定义进行了扩展,提出了一种基于扩展可辨识矩阵的属性约简算法;该算法可以兼容处理完备与不完备混合决策系统。通过UCI数据集的仿真实验证明了该算法的有效性,最后讨论了扩展可辨识矩阵中的邻域阈值选择对属性约简结果的影响。