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.     

属性细化的粗糙集理论分析

针对粗糙集的决策系统,给出了有效等价类细化和有效集合细化的定义,从理论上分析了必要属性细化后对上近似和下近似、近似分类精度和质量以及决策规则的数量和相对约简的影响.针对细化的区域分三种情况讨论,得出了在各种区域下划分的结果,如果对有效集合细化划分的越细,上近似和下近似就越逼近给定的集合,分类精度和近似分类质量就越大,产生的规则在包含原规则的基础上增多,并且相对约简和属性的必要和不必要的性质保持不变.研究结果对决策表的属性约简、决策规则形成和有效性等问题具有实际意义.     

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.     

基于粗集不相容系统的膨胀土分类规则提取

分析膨胀土分类的粗糙性, 指出膨胀土分类是一个基于粗糙集的信息不相容决策系统. 针对常规方法容易引起规则失真的不足, 提出将贝叶斯理论和不相容系统决策挖掘相结合来提取膨胀土分类规则： 以膨胀土分类决策系统的可信度为先验概率, 膨胀土试验数据的支持度为后验概率, 计算膨胀土分类规则的条件概率;提取条件概率大于某一阈值的规则;通过逻辑合取与析取归并膨胀土分类规则. 实例计算和应用分析结果表明： 采用贝叶斯理论和基于粗糙集的不相容系统决策挖掘相结合的方法有利于基于粗糙集的不相容系统的数据挖掘, 而且为膨胀土分类规则的提取提供了一种切实可行的算法.     

不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法

为了从不完备多属性决策系统中获取概率决策规则，提出了一种不完全信息下概率决策的扩展粗糙集方法. 给出了容差关系下相容度的概念，通过设定相容阈值给出知识的粗糙下近似、上近似和边界域，然后讨论了粗糙近似的基本性质和概率决策规则的获取.通过实例说明这个新方法的可行性和有效性.     

一种新的基于决策熵的决策表约简方法

分析了在知识约简过程中经典粗糙集理论决策表知识约简方法的不足.以知识粗糙熵为基础,将一致和不一致对象分开,提出决策熵的概念及其属性重要性,在此基础上给出约简的判定定理;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,提出一种新的知识约简启发式方法.理论分析和实验结果表明,基于决策熵的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简.     

基于粗糙集和证据理论的决策规则提取

提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则.     

基于粗糙集的旅游突发事件属性约简

通过对大量旅游突发事件的样本数据进行分析和处理,给出了旅游突发事件中决策系统的构建过程,该过程包括属性提取、属性分类(将属性分为条件属性集和决策属性集)和数据清洗.然后在此基础上构建了一个广泛适用的决策表,并应用粗糙集中基于Pawlak属性重要度的属性约简算法对该决策表进行了属性约简.经过属性约简后,在保持决策表的条件属性和决策属性依赖关系不变的前提下,降低了决策表相对于决策属性的条件属性个数,减少了论域的样本数目,从而可以得到一个更有价值的决策表系统.实验结果表明,在约简后的决策表中可更容易地得出简洁实用的决策规则,甚至可以发现一些潜在的决策关系,能在一定程度上提高旅游突发事件关联规则的获取和决策能力.     

融合变精度粗糙熵和协同进化的概念格挖掘算法

为解决概念格挖掘优化问题,借鉴变精度粗糙集模型和协同进化思想,提出了融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法(REVPT).该算法引入变精度粗糙熵对各概念格子群动态度量建立粗糙近似格,并通过种群之间协作共享寻优经验提高概念格的全局挖掘优化能力,有效缩减原格群规模并挖掘出一致粗糙分类规则.实验结果表明,当变精度粗...     

基于概率近似空间的缺省规则挖掘算法

用概率的形式表示集合的上下近似空间,在对概率近似空间下的统计信息进行缺省规则的挖掘过程中引入ID3算法,根据属性相对于属性集的信息增益确定属性权重,进而确定规则支持度,最终利用规则相似度对挖掘的缺省规则进行合理分类,达到了很好挖掘效果.     

基于PL/SQL的粗糙集分类算法研究

为改进数据分类的效果，基于粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的思想，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，简化带有不相容规则的决策系统的数据挖掘算法。通过PL／SQL演示了挖掘分类规则的过程，结果表明基于粗糙集分类算法的有效性。     

基于变精度粗糙集的产品配置规则提取及增量式更新

针对传统粗糙集产品配置规则提取方法容噪性较差的问题,应用变精度粗糙集方法,依据产品设计实例数据建立配置决策表,通过设定分类精度,进行了基于决策类下近似的相对属性约简和基于核值属性的值约简,依据支持度获得有效的产品配置规则.考虑设计实例增加对规则提取的影响,采用增量式更新方法对新增决策表进行规则提取,处理新增配置规则与原配置规则之间的重复、包含和冲突关系,依据可信度进行配置规则的更新.以水平定向钻机配置规则提取为例,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点 .粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论 ,它作为研究知识发现的新型工具 ,能严格地处理不精确数据的分类问题 ,被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中 .针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究 ,并介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理 ,同时利用 RS理论中核和核值的概念 ,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法 ,并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则 ,实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

基于遗传算法和粗糙集理论的增量式规则获取方法

规则获取的增量式算法是数据挖掘领域的一个热点问题.基于粗糙集理论,从规则获取和优化两方面研究了基于遗传算法的增量式规则挖掘方法,它具有结构简单、搜索效率高、求解速度快等优点.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识,并且将遗传算法和规则挖掘算法相结合,建立了新的优化方法,提出了一种基于遗传算法的增量式规则挖掘的方法.在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规则获取算法.试验结果表明,执行增量式GA的能够有效地获取最优规则.     

基于属性的粗糙集在数据挖掘中的应用

研究怎样能够有效地实现基于属性的粗糙集理论的数据挖掘技术．详细讨论了粗糙集理论;为了从基于属性的数据库中发现新的规则,研究了一种适合数据挖掘的面向对象的商业市场研究软件体系的应用．     

基于增量式遗传算法的粗糙集分类规则挖掘

从规则获取和优化两个方面研究了基于遗传算法(GA)的增量式粗糙集分类规则挖掘方法．通过研究决策表和决策规则系数，建立了基于粗糙集表示和度量的知识理论，将GA和粗糙集分类规则挖掘算法相结合，在保持原有知识完备的前提下，利用GA对以增量形式获得的分类规则进行优化，获取最优分类规则．试验结果表明，执行增量式GA所需时间较执行一般GA所需时间要少，可有效完成分类规则优化的任务，同时还可提高分类的精度，使分类结果具有更好的可理解性．     

基于粗糙集与BP神经网络的分布式数据挖掘算法

利用数据挖掘来提高网络中能量利用率是无线传感器网络(WSN)的一个重要研究方向.本文构建了基于粗糙集与神经网络相结合的无线传感器网络分布式数据挖掘算法.该算法用粗糙集对节点内的原始数据进行离散化与属性约简后得到的最简决策表训练BP神经网络,再将构造好的BP神经网络集成在每个传感器节点上.仿真结果表明,该算法可以降低数据维数,消除冗余数据、减少网络通信量、延长网络寿命.