基于区分矩阵与强等价集的启发式知识约简法

提出了基于区分矩阵与强等价集的启发式知识约简方法。在决策表的相对约简过程中采用区分矩阵来表达知识,并利用区分矩阵中项的长度和每个属性的频率作为启发信息进行属性的选择。同时利用属性加权频率和强等价集概念化简区分矩阵,既减小了计算复杂度又提高了约简效率。现已证明,寻找决策表中最小相对约简问题是典型的问题,采用该算法在大多数情况下能够找到最小约简,即使在未找到最小约简的情况下,也能找到次优解。通过实例分析,证明该算法是求解属性相对约简的快速、有效的方法.     

一种基于分明矩阵的启发式知识约简方法

提出了基于分明矩阵的启发式知识约简方法。在决策表的相对约简过程中采用分明矩阵来表达知识,并利用分明矩阵中项的长度和每个属性的频率作为启发信息进行属性的选择。现已证明,寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP hard问题。所提供的算法在大多数情况下能够找到最小约简,即使在没找到最小约简的情况下,也能找到次优解。通过实例分析,证明该算法是求解属性相对约简的快速有效的方法     

粗糙集理论中基于依赖空间的分布约简

约简是粗糙集理论中的一个核心问题,常用的约简方法有分辨矩阵和启发式算法两种。为了求得决策系统中的下、上近似和边界域分布约简,以构建在条件属性集合幂集上的等价关系为同余关系,利用同余关系依赖空间,提出了求得下、上近似和边界域分布约简的新方法,并给出了与这些约简对应的判定定理。通过实例分析验证了采用依赖空间方法可以求得保持所有决策类下、上和边界域都不发生变化的最小属性子集,为从决策系统中删除冗余属性提供了新的理论基础与技术手段。     

信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具 .属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一 ,现已证明寻找信息系统的最小约简是 NP-hard问题 .本文提出一个基于信息量的属性约简的启发式算法 ,该算法的时间复杂性为 $O( | A|^3 | U| ^2 )$ .通过例子分析 ,表明该算法是有效的.     

基于信息量的序信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一.在序信息系统中引入信息量和属性重要性,给出它们与属性约简之间的关系.针对序信息系统提出了一种基于信息量和属性重要性的属性约简算法,讨论了算法的时间复杂度.实例证明了该算法的有效性.     

有约束指导的粗集决策表属性约简算法

粗集理论通过对原始决策表的约简获取规则知识,其核心部分是属性约简.本文在结合两种基本属性约简算法优点的基础上提出了有约束指导的属性约简算法,并给出了算法的详细步骤.该算法通过专家经验的约束指导避免了对属性之间随机组合情况的搜索,可以提高求解速度.仿真试验验证了该方法的有效性和优越性.应用该算法处理一组生产调度数据以获取调度规则,结果显示能较好的与生产实际相吻合,这进一步验证了算法的实用性.     

基于冲突域渐减的属性约简算法

针对因决策表中存在不一致对象造成的约简求解错误,同时为了进一步提高约简算法求解效率, 首先,给出简化决策表的定义,并证明了简化决策表的核属性和属性约简与原始决策表的核属性和属性约简是等价的. 然后,提出冲突域的概念,分析冲突域的性质,以冲突域中冲突对象个数的变化为度量依据, 研究核属性和属性重要性的性质,同时设计相应的核属性和属性重要性求解算法;在此基础上, 设计基于冲突域渐减式属性约简算法,算法的时间和空间复杂度分别为O(|C|²|U/C|)和O(|U|). 最后的实例和实验结果表明该方法是正确的,高效的.     

一种基于新的条件信息量的属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对约简,讨论了属性约简与条件信息量的关系,提出了新的条件信息量,由此定义新的属性重要性。统一了一致决策表和不一致决策表属性约简方法,以新的属性重要性为启发信息,给出了计算新的条件信息量的高效算法。理论分析和实验结果表明,与现有的基于条件信息量的约简算法相比,该算法时间复杂度较低,同时约简后的属性数目更少。     

变精度粗糙集属性约简的算法

针对变精度粗糙集属性约简问题,在分析变精度粗糙集理论的基础上,分别从属性依赖度增量、互信息的增量、基于覆盖度与准确度相结合的度量以及属性的不确定性量度等角度,对属性重要度进行分析。并分别以这四个属性重要度作为启发式信息,提出变精度粗糙集属性约简的启发式算法,进而得到信息系统的最小约简,并将所给的算法应用MATLAB程序进行实现。最后,通过具体算例说明所给算法的有效性和实用性。     

基于混合遗传的粗集理论在工期目标实现中的应用

提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并用这种混合遗传算法寻求最小条件属性集及最小属性值约简.并把该算法引入到工程管理中,提出若干条决策规则,工程管理人员按照这种决策规则进行施工过程的管理,确保在预定时间内完成工程任务.如果对整个施工过程的每道工序都提出决策规则,就可以实现施工过程的智能化管理.     

基于粗糙集的区域交通控制交通量属性约简

交通量属性的有效约简能够大大减少方案选择式城市区域实时交通控制系统在线SVM分类计算的计算量,是实现这种实时交通控制方式的关键一步。在遗传算法初始种群的产生和变异中引入了混沌算法,并提出了“混沌变异”的概念,由此构造了混沌遗传算法。将混沌遗传算法用于粗糙集的属性约简,并在构造适应度函数时引入了粗糙集理论的“支持度”。在初始种群的产生、交叉和变异算法中均采用约简的可辨别下三角矩阵判断个体的可行性。最后将所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法用来对城市区域交通控制交通量属性进行约简。仿真计算结果表明:所开发的粗糙集混沌遗传属性约简算法能有效地解决交通量的属性约简问题。     

A rough set approach to feature selection based on scatter search metaheuristic

Rough set theory is an effective method to feature selection, which has recently fascinated many researchers. The essence of rough set approach to feature selection is to find a subset of the original features. It is, however, an NP-hard problem finding a minimal subset of the features, and it is necessary to investigate effective and efficient heuristic algorithms. This paper presents a novel rough set approach to feature selection based on scatter search metaheuristic. The proposed method, called scatter search rough set attribute reduction （SSAR）, is illustrated by 13 well known datasets from UCI machine learning repository. The proposed heuristic strategy is compared with typical attribute reduction methods including genetic algorithm, ant colony, simulated annealing, and Tabu search. Computational results demonstrate that our algorithm can provide efficient solution to find a minimal subset of the features and show promising and competitive performance on the considered datasets.     

精度与程度逻辑差双量化粗糙集模型的属性约简

双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能,精度与程度逻辑差粗糙集模型则是一类基本双量化模型.本文主要针对该模型,深入探讨其在二分类情形下的属性约简.首先,讨论了基于模型上下近似的二区保持的基本性质,提出并研究了二区保持约简;接着,定义了基于变精度上下近似与程度上下近似的四区保持约简,得到了其与二区保持约简的层次关系;最后,利用一个统计决策表案例对两种属性约简及它们的层次性进行了说明.对双量化属性约简来讲,本文的二区保持约简具有泛化性,而四区保持约简则具有基础性与指导性,它们从而提供了一些基本思路.     

粗糙集中属性约简的一个贪心算法

利用单属性的逼近精度、由决策属性定义划分的粗糙逼近精度以及它们的均值和方差 ,给出了属性重要性程度的一种度量方式。在此基础上 ,提出了粗糙集中属性约简的一个贪心算法 ,将各属性按照重要性由大到小依次加入到约简属性集中 ,直到满足约简条件为止 ,其特点是简单、容易实现 ,在条件属性较多的情况下 ,往往能够迅速求得一个属性约简。     

结合粗集理论的动态属性约简研究

针对动态建立数据库的需要和粗集约简存在的问题 ,在粗集理论的基础上提出了一种动态约简算法 .在数据库变化时 ,该算法不象静态粗集约简方法需重新寻找属性约简 ,而是利用新增的对象对原有的约简关系进行修正 ,大大节省了计算量 ,提高了搜索效率 ;同时在算法中还引入了信息熵准则以克服粗集约简准则对数据噪声的敏感性和不能表达属性间概率因果关系的缺点 .通过一个病因诊断问题的实例表明 ,该算法利用较小的信息表就找到了与静态粗集约简一致的属性约简集 ,并按照因果关系的大小 (不确定性大小 )对结果集合作了排序 ,同时计算量分析表明该算法比静态粗集约简极大地节省了计算量 ,提高了搜索效率 .     

基于遗传算法的一种粗糙集知识约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识.文中从系统的信息表出发,根据可辨别下三角矩阵,利用遗传算法,提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简算法,并通过实验分析说明,这种算法可以解决现有启发式算法无法解决的部分问题.     

基于粗糙逻辑的增量式属性约简算法

知识约简、决策规则的获取是粗糙集理论研究的核心内容。以粗糙逻辑为基础，首先给出了在新实例加入论域后判断约简变化与否以及判断原极小决策算法中决策规则变化与否的判定依据。在此基础上，提出了一种增量式属性约简算法。该算法能有效地减少计算属性约简与极小决策算法的计算量，提高了计算效率。     

Cooperative extended rough attribute reduction algorithm based on improved PSO

Particle swarm optimization (PSO) is a new heuristic algorithm which has been applied to many optimization problems successfully. Attribute reduction is a key studying point of the rough set theory, and it has been proven that computing minimal reduction of decision tables is a non-derterministic polynomial (NP)-hard problem. A new cooperative extended attribute reduction algorithm named Co-PSAR based on improved PSO is proposed, in which the cooperative evolutionary strategy with suitable fitness functions is involved to learn a good hypothesis for accelerating the optimization of searching minimal attribute reduction. Experiments on Benchmark functions and University of California, Irvine (UCI) data sets, compared with other algorithms, verify the superiority of the Co-PSAR algorithm in terms of the convergence speed, efficiency and accuracy for the attribute reduction.     

基于遗传算法的不完备信息系统属性约简方法

提出了一种基于遗传算法的属性相对约简算法。通过在不完备信息系统中引入决策属性支持度的概念,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度,以此作为启发式信息求出相对核,并将相对核加入遗传算法的初始种群中以加快算法的收敛。同时,在适应值函数中引入惩罚函数,可以保证所求约简既含较少的属性又有较强的支持度,能够获得最佳的搜索效果。该算法通过实例分析,证明是求解属性约简问题的快速有效方法。