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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 171 毫秒
1.
传统的基于粗集的属性约简须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类,效率低,且很多算法还不完备.为此,本文引入分类关联规则和相容分类关联规则的概念,给出基于分类关联规则的求解下近似和正区域的等价方法,从而提出基于分类关联规则的属性约简模型和算法,该模型将属性约简问题转化为求解一类特殊的分类关联规则集的问题,因而使得相应的算法可有效地改进属性约简挖掘效率,克服传统算法依赖于主存的限制,为属性约简提供了一种新的框架.理论分析表明该算法是有效且可行的.  相似文献   

2.
一种变粒度的规则提取算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

3.
粗糙集理论中约简是一个重要的研究课题,它包括属性约简和属性值约简两方面内容。针对目前属性值约简只能实现约简,而不能计算各个规则的出现次数的问题,结合关联规则和粗糙集两方面的优点,对冗余规则和不一致规则进行处理,获得具有实际意义的约简表。实验证明,此算法是有效的。  相似文献   

4.
随着形式背景中数据的增多,概念数量会急剧增加。基于决策形式背景的属性约简在保持决策规则分类能力不变的前提下,寻找极小属性子集,使得决策规则得以简化。文章首先将规则分为强规则与弱规则,提出非冗余规则的判定定理及规则约简的判定定理并予以证明;其次提出规则约简及规则输出算法,具体做法是:生成非冗余规则,然后对非冗余规则进行约简,保留规则中相对必要属性的最简形式,删除规则中的不必要属性;随后讨论了算法的时间复杂度。通过实例分析,对比了其他属性约简算法的运行效率和分类能力,证明本文提出的算法具有可行性和正确性。  相似文献   

5.
基于粗糙集理论的值约简及规则提取   总被引:4,自引:0,他引:4  
结合粗糙集理论和分类规则支持度的概念,提出以值约简后实例的支持度尽可能大作为约简的目标,并给出一种值约简的算法.通过对实例分析表明,该算法能取得较好的效果.文中还讨论了规则集的性质,改进值约简算法得到一种基于粗糙集的规则挖掘算法.实验结果表明,该算法生成规则能够得到令人满意的分类正确率.  相似文献   

6.
基于区分矩阵求决策算法的约简   总被引:13,自引:0,他引:13  
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。  相似文献   

7.
粗糙集理论应用于决策表知识约简的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过寻找最佳知识约简导出问题的决策和分类规则。传统方法多是基于知识分类的相对知识约简研究,算法较为复杂;文章从决策规则本身出发,依据规则的一致性进行算法设计,方便快捷地实现了决策表的属性约简和属性值约简。  相似文献   

8.
面向属性的粗集数据挖掘方法研究   总被引:3,自引:2,他引:3  
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.  相似文献   

9.
基于数据库约简的关联规则挖掘算法   总被引:7,自引:0,他引:7  
通过对Apriori算法挖掘过程进行分析,提出了一种基于数据库约简的关联规则挖掘算法.该算法利用每趟挖掘中一些非频繁项集的超集、并集,逐步约简事务数据库中的事务,提高了关联规则的挖掘效率.在这些非频繁项集的基础上建立了数据库约简的定理和推论,并在Apriori算法的基础上设计了ApioriNEW算法.经过对算法进行分析和实验,算法ApioriNEW的挖掘效率比较高.一般情况下,平均可将挖掘效率提高约30%.ApioriNEW算法特别适合大型数据库的关联规则挖掘,已应用在网络故障诊断专家系统的知识获取中.  相似文献   

10.
基于Rough集理论的知识约简与规则挖掘方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了利用可辨识矩阵和分辨函数自动获取规则的算法,该算法从已知决策系统出发,通过决策系统的可辨识矩阵和分辨函数计算核和所有的约简集,以约简集为初始节点,建立层状节点网络模型,对于各节点,提取符合可信度要求的规则写入规则集中。应用实例表明,文章提供的算法是确实可行的。  相似文献   

11.
提出一种基于分类目标的启发式离散化算法, 通过该算法能够解决粗糙集理论中的连续属性离散化问题. 该算法充分考虑目标分类和属性的重要性, 在减少决策规则的同时完成了属性约简. 通过茶味觉信号的验证及与传统算法结果的比较, 验证了所给算法的有效性.  相似文献   

12.
陈炎龙 《科学技术与工程》2012,12(24):6179-6183,6199
属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一。通过对某些现存属性约简算法分析,发现它们并不能有效地或正确地获取约简结果。为此,论文提出了一种基于属性递减策略的属性约简递归算法,该算法首先求出每个条件属性的依赖度,然后依次从条件属性集中减去依赖度较小的属性,并判断剩余属性集依赖度是否为1,如果是,则算法递归执行。最后把所获属性集并入约简集并求得核。该算法不仅能够快速计算出所有约简和核,而且运算简单、计算量较少,从而提高了算法效率。实例验证表明,该算法能更有效地对决策表进行约简,具有很强的实用性。  相似文献   

13.
基于决策支持度的不完备信息系统约简算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法。通过引入决策属性支持度对不完备决策表中属性的重要性进行了定义,并以此作为启发信息进行属性的选择,该算法的时间复杂度是多项式的。寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP-hard问题,采用该算法可降低问题复杂度。通过实例说明,该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。  相似文献   

14.
研究基于随机决策信息系统的属性约简算法,发现现有文献存在着运算量大、找到的不是约简或仅找到核的缺陷,本文提出了一种属性约减递归算法。该算法能够计算所有约简和核,而且算法时间复杂度少,运算效率高。经实例验证,该算法有很强的可行性和有效性。  相似文献   

15.
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  相似文献   

16.
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.  相似文献   

17.
矿山设备选型的多属性决策模型   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了选择到性价比最优的矿山设备,综合考虑设备的多个属性,建立多属性决策模型。该模型以属性标准化为基础,利用模糊粗糙集确定属性权重,比较设备的属性值与参考值,最终确定与期望值偏离最小的方案为最优方案。以购买气动凿岩机为例,分析多属性决策的有效性。结果表明:该模型能够综合平衡各个指标,设备排序明确合理,优化了矿山设备的选型决策。  相似文献   

18.
本文研究了粗糙集理论中的属性约简问题。一般的约简算法和改进的约简算法都不能够得到一个令人满意的属性约简结果。为了找到具有较少属性的约简,文中提出了使用贪心约简算法,通过对接受过超选择性迷走神经切断术(HSV)治疗的具有11个属性的20个十二指肠溃疡病人构成的信息系统作近似分析,获取了一个与原决策表分类质量相同的仅含有5个属性的较小属性集。实验证明:用此方法能有效地去除冗余信息,对其症状进行约简提炼,从而获取简单而又能体现症状与病征的规则。  相似文献   

19.
为了去除系统中的冗余属性,保持系统的分类能力,研究了连续值分布式数据的属性约简.给出了连续值分布式决策信息系统中邻域粗糙集的定义,讨论了分布式连续值决策信息系统中正域计算的可分解性.以保持分布式决策信息系统的正域不变为前提,探讨了分布式决策信息系统中属性的可约性,提出了分布式连续值决策信息系统的属性约简算法.为了验证该算法的有效性,在7份数据集上进行了3组实验.实验使用提出的算法对分布式数据进行属性约简,进而采用加权集成的方式进行分类测试.实验结果表明,该算法能够有效去除连续值分布式数据中的冗余属性,使得约简后的连续值分布式数据的集成分类能力与约简前相差不大.甚至更高.  相似文献   

20.
基于粗糙集方法提出了一种系统的决策表约简和决策规则提取方法. 为了避免现有属性离散化方法的不足,使用多元统计中的聚类分析,并借助树形图,R2、半偏相关以及伪F统计量,对连续属性进行离散化处理,得到适合粗糙集方法要求的决策表. 在此基础上,简化了基于可辨识矩阵和逻辑运算的传统属性约简算法,并完善了启发式算法进行属性值约简和决策规则提取. 最后,以应用实例验证了该方法的可行性和有效性.  相似文献   

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