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。     

粗糙逼近近似度量在分类规则挖掘中的应用

为了提高决策系统的分类质量,探讨了一种在数据仓库中基于粗糙逼近近似度量的挖掘分类规则策略.首先介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理,并利用粗糙集理论中粗糙逼近近似度量概念,根据决策表条件属性重要性度量及条件属性对决策类划分的逼近近似度量,提出了基于改进粗糙逼近近似度量的数据挖掘进行属性约减方法,最后举例说明了如何在数据库中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

一种基于粗糙集的不确定决策知识约简算法

粗糙集理论是处理不完整和不确定知识的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整的各种不完备信息,并从中发现隐含知识,揭示潜在规律.针对决策知识冗余、决策效率低下等问题,本文以粗糙集理论为基础,研究不确定性的知识约简算法及决策规则获取方法.首先,研究粗糙集理论与知识约简理论基础,包括知识及知识库、知识表达系统、核与约简的关系;然后,研究了属性约简算法,包括属性的重要性、属性约简算法和属性值约简算法的相关定义及其数学模型表示,并给出了属性约简步骤;最后,以软件维护性及影响因素决策表为例,按照属性约简步骤,完成了属性约简和属性值约简,通过实例分析验证了算法的可行性、有效性和决策规则获取方法.结果表明,运用粗糙集理论对知识进行约简,可以简化复杂系统、消除冗余知识,获得知识库简洁表达的方法,有效维护知识库的结构和性能.     

基于粗糙集理论的病理诊断规则提取算法研究

针对病理诊断规则获取问题,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,用遗传算法对CAIM(class-attribute interdependence maximum)离散化算法进行改进.然后利用粗糙集理论进行规则提取.采用以核为基础的增量式约简算法,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.     

基于变精度粗糙集理论的网格自学习及预测

提出了网格自学习和预测系统体系架构,采用变精度粗糙集和不协调目标信息系统理论揭示有关网格应用属性、网格资源动态状况和网格应用性能之间关系的知识,并采用增量式知识约减算法确定重要属性.利用所发现的知识,可以预测应用的资源需求及其性能.数据实验证明对作业资源需求和运行时间的预测值与实际值的偏差不超过30%.     

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.     

基于粗糙集方法的知识发现

属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.     

基于粗糙集的装备故障诊断系统的算法研究

通过设计基于粗糙集的装备故障诊断系统框架,以大屏幕投影系统的设备故障记录作为样本集,研究了粗糙集在装备故障诊断系统中的应用。针对数据预处理中缺失数据的填补问题,采用粗糙集理论和统计学理论相结合的方式,最大限度的保留了原始信息、产生规则的数量和可靠性;针对知识约简中规则生成速度慢等问题,采用了基于粒计算的粗糙集知识发现算法,将决策表中的属性集转换为二进制的矩阵对象,把复杂的知识约简转化为矩阵运算,降低了知识约简的时间复杂度,提高了生成规则运算效率,实现了故障诊断知识的快速自动获取。     

一种基于粗糙集理论的启发式分类规则挖掘算法

粗糙集理论是一种新的数据挖掘算法,文章以属性依赖重要性作为启发信息提出了一种新的属性约简算法,且加入了一定的分类正确度。最后通过一个实例完整演示了本方法,证实其有效性。     

一种基于Rough集的海量数据属性约简方法

海量数据属性约简的研究是数据挖掘研究中的一个难点。已有的许多属性约简算法对于空间复杂度考虑得不够,导致了算法不能适应大数据集的约简处理。结合分治法,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法。利用该算法可以快速得到海量数据的属性约简结果。仿真实验结果说明了该算法的高效性。     

一种基于Rough集的海量数据属性约简方法

海量数据属性约简的研究是数据挖掘研究中的一个难点.已有的许多属性约简算法对于空间复杂度考虑得不够,导致了算法不能适应大数据集的约简处理.结合分治法,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法.利用该算法可以快速得到海量数据的属性约简结果.仿真实验结果说明了该算法的高效性.     

基于正域的决策树构造方法

决策树是数据挖掘中的一种重要分类方法。在此以粗糙集理论中的正域为启发式函数,设计了一种新的、有效的决策树构造方法。该算法具有较大的灵活性,能从测试属性空间逐次删除已使用过的属性。避免对这些属性进行重复测试,减少测试空间,降低了树的复杂性,从而提高了分类效率。最后,实例验证了算法的可行性与有效性。     

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.     

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。     

面向属性的粗集数据挖掘方法研究

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.     

粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

基于粗糙集的私家车潜在消费群体研究

文根据一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,以市场调查数据为研究对象,通过适当的约简算法,得出简化的决策集,分析私家车潜在消费者群体特征。提出了一种启发式的约简算法,在属性约简之前,首先定义了一种条件属性分类能力强度,根据各属性分类能力强度对决策表进行排序,然后采用逐行扫描的方法逐条判断属性是否为不必要属性,解决了属性约简可能出现多个约简结果需要靠人为选取满意结果的问题。