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。     

知识约简的差别矩阵启发式算法

首先从差别矩阵的角度 ,对决策表中属性的重要性给出度量 ,并提出了部分差别矩阵的概念 .在此基础上提出了一种基于部分差别矩阵的知识相对约简的启发式算法 ,并通过实例分析表明 ,在多数情况下该算法能够得到决策表的最小约简 .     

基于粗糙集的不相容决策表属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵方法对不相容决策表属性约简中存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一种基于互信息的求属性核方法,并在此基础上利用互信息作为启发信息,在算法中加入了消除冗余属性的二次约简过程,构造一种完备的启发式属性约简算法.实例分析表明该算法能够有效地对不相容决策表进行属性约简,且具有较好的约简效果.     

一种 Hu差别矩阵属性约简的高效算法

针对决策表,首先从理论上证明了相对知识量与新条件信息熵的等价性,从而保证可以从相对知识量的角度计算Hu差别矩阵属性约简．为快速计算出决策表属性的相对知识量,给出一种相对知识量的递归计算公式,从而得到新条件信息熵的递归计算公式．以此为基础给出一种属性重要性定义并设计出一种计算Hu差别矩阵属性约简的启发式算法．算例和实验结果验证该算法是高效的．     

一种改进的属性约简方法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一，现已证明寻找最优约简是NP-hard问题。本文在连接差别矩阵的基础上，采用贪心算法的策略，提出了一种启发式算法来寻求最优约简。该算法不仅能在有核的决策表中通过核进行属性扩充求得最优约简，而且在无核的决策表中也能根据属性在连接差别矩阵中出现的频率求得最优约简。经实例验证该算法是有效的。     

一种面向用户需求的序决策信息系统属性约简算法

本文针对不协调序决策信息系统,面向用户需求研究属性约简问题.首先,根据基于近似分类质量不变给出的属性约简的定义,重新定义不协调序决策信息系统的区分矩阵.然后,在此基础上,给出判定条件属性子集为属性约简的充分必要条件.最后,通过将用户需求纳入考虑,提出面向用户需求的序决策信息系统属性约简算法.理论分析与实例验证显示算法可行且有效.     

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.     

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.     

一种新的求属性约简的算法

以不一致度为基础,给出了一种新的衡量属性重要度的标准--不一致度增加函数,并以此为启发式信息构造了一种新的属性约简算法.与前人提出的属性约简算法相比,这种算法的求核运算包含在求属性重要度的运算中,不需要再单独求核.从而简化了算法,提高了效率.     

格值决策表的属性约简

提出了格值决策表中分配协调集的概念并讨论了它的基本性质,给出了分配协调集的充分必要条件,借助区分矩阵与区分函数给出了计算分配约简的方法.     

不相容决策表属性约简计算的一个可辨识矩阵方法

基于Skowron可辨识矩阵求属性约简的分辨函数方法只适合于相容的决策表,对于不相容的决策表,该方法可能产生错误的结果.对Skowron方法进行改进,提出一个计算不相容决策表属性约简的可辨识矩阵方法,并给出方法正确性的证明.     

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。     

基于启发式二分策略的属性约简方法

分辨矩阵为属性约简与求核运算提供了一种规范精确的数学模型,通过分辨矩阵模型可方便地获取决策系统全体属性约简.本文基于分辨矩阵运用启发式信息与二分策略扩展结点,设计了一种构造约简树求取全体属性约简的有效算法,该约简树从根结点到叶结点全体路径构成的析取范式与系统分辨函数等价,其极小析取范式所有析取项即为决策系统全体属性约简.该方法适用于满足任意约简准则的分辨矩阵,能够显著地减少搜索空间和保证全体约简求解的完备性,理论分析与实验结果说明了算法的可行性与有效性.     

一种基于粗糙集的区域交通绿时控制方法

本文根据一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,以路口检测数据为研究对象,通过记录数据形成原始的决策表,后通过改进的Semi Naive Scaler算法对原始决策表进行数据预处理,最后对数据预处理后的决策表采用基于可辨识矩阵的属性频度的启发式约简算法进行属性约简,得出的约简结果为关键的属性,即关键的相位,根据程序实现结果为道路决策部门提供依据。     

基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法

属性约简是粗糙集理论进行数据挖掘的基本途径, 相关算法主要基于核。 核的差别矩阵表示及相关求核计算具有重要意义, 但已有的差别矩阵及其求核算法还具有时空局限性。对此, 依据差别矩阵的稀疏性与大规模性, 提出基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法, 直接地将决策分类信息融入形式结构与问题求解。 首先, 基于决策分类来定义分块差别矩阵, 设计其计算算法; 其次, 基于分块差别矩阵, 确定核的内涵与算法; 最后, 进行实例分析与实验验证, 说明所建方法的有效性。基于决策分类的分块差别矩阵有效地实施了信息提取与维度降低, 相关的求核算法较好地减少了差别矩阵求核算法的时空复杂性。     

基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价

根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.     

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.