基于粗糙集理论的决策规则提取及应用研究

约简是粗糙集理论的重要概念,由定义计算约简是一个典型的NP问题本文针对Rought set理论的属性约简进行了研究。利用Rought set的相关知识,研究了通过可辨识矩阵求得属性约简集,提出了一种属性约简的启发式算法。在此基础上,利用一致性规则进行属性的规则泛化。最后通过实例说明了所得结果的有效性。     

基于差别矩阵的属性约简算法

在粗糙集理论的各种应用中,属性约简算法具有重要意义,因而对属性约简算法的研究一直是粗糙集理论研究中的重点问题之一.提出了一种基于差别矩阵的属性约简算法.该算法引进栈的概念,利用栈的特点,对文献[1]中算法进行改进,提出了一种求所有约简的算法.     

基于Rough set理论的气象状况分类算法研究

根据粗糙集理论,提出一种基于决策表相容性的属性约简算法。对一幅经典的天气观测状况决策表进行属性约简,把表示观测状况的各参数作为决策表的属性,运用粗糙集理论对该原始决策表进行约简,以提取天气状况的重要属性,删除分析过程中的冗余属性和属性值,约简后的属性可为决策提供支持。分析表明,粗糙集理论应用于这类决策可得到更清晰、简明的判断规则。     

基于粗糙集理论的主机安全评估方法

针对大多数安全评估系统不能评估漏洞的组合对网络安全危害的缺陷 ,提出采用粗糙集理论进行主机安全评估的方法 .该方法利用历史评估记录 ,把漏洞作为安全要素 ,在基于粗糙集理论的属性约简能力上 ,建立了安全评估模型以及具有安全要素、服务和主机 3个层次的安全风险度量模型 ,再结合安全要素和服务重要性因子进行加权 ,计算主机的安全风险 ,进而评估、分析系统的安全态势 .与其他方法相比 ,该方法能够自动建立基于规则的安全评估模型 ,评估单个安全要素和安全要素的组合对系统安全的威胁 ,且能够监控因系统配置改变引起的系统安全状态的变化 .通过仿真实验建立了系统安全态势曲线 ,从 7天的实验记录中还发现了 9条有用的评估规则 ,这表明采用该方法的评估结果更加准确、直观     

基于粗糙集的数据挖掘算法的研究

本文研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法。首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵。对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则。最后,结合银行申请信用卡的实例利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则。     

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.     

粗糙集文本分类的应用研究

文章提出了一种利用粗糙集理论生成文本分类规则的方法.首先,抽取特征词并计算权重.然后,在权值离散化之后,构造决策表.其中,特征词作为条件属性,类别作为决策属性.之后,将文本用属性约简和属性相对约简进行处理,得出决策规则.最后给出分类算法.     

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.     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

基于粗糙集理论的规则提取算法

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。本文主要是提出了利用隶属度函数进行值约简的同时提取决策规则的算法。利用该算法可在不求得核值表的情况下,直接找到各规则的最小条件属性集,获得决策表的所有决策规则。     

基于粗糙集的数据挖掘改进属性约简算法研究

研究基于粗糙集的属性约简算法在数据挖掘规则提取阶段的应用。数据挖掘中对属性进行约简时,经常采用粗糙集,再按照规则进行提取。考察差别矩阵的定义和信息系统比较复杂且核属性元素所占比例较少的情况,改进基于差别矩阵的属性约简算法,利用差别矩阵的结构建立一种新的选择属性的依据。     

一种新的不完备信息系统属性约简算法

针对不完备信息系统提出一种基于粗糙集理论的属性相对约简方法。利用粗糙集等价关系的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念,通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简速度。实验表明该方法简单、有效。     

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.     

基于联合信息熵和粗糙集理论的关联知识发现

研究了基于联合熵和粗糙集理论的关联规则挖掘算法,改进了基于粗糙集的属性离散化方法—连续属性联合熵差离散化算法;以联合信息熵作为属性约简的标准,提出了基于联合熵的知识约简算法;并给出了以支持度、兴趣度和准确度为阈值的有效关联规则算法.     

基于粗糙集的遗传算法在数据挖掘中的应用

应用粗糙集对知识分类的特点,结合遗传算法进化理论,提出了新的数据挖掘模型;针对大数据表字段过多、信息冗余大的特点,采用粗糙集的理论方法进行处理,在改进数据预处理方法的基础上,对条件属性进行约简,提出了改进的属性约简算法;指出对于数据量大的决策表仅仅属性约简是不够的,对大量的规则还要进行筛选提取,结合遗传算法进行优化筛选处理,通过选择、交叉、变异后从大量的规则中得到较优的规则集.     

基于偏序关系的粗糙集规则提取方法

规则提取算法中通常先约简属性再约简属性值,但该算法当属性数量增多时,会增加约简的复杂性,从而影响规则提取的速度.针对此问题,本文提出了一种基于偏序关系的粗糙集规则提取方法.首先,在不同粒度的知识空间上建立偏序关系;然后,利用各知识空间中隐含的属性冗余度作为启发式信息,对冗余属性进行逐层约简;最后,在约简后的属性集上提取决策规则.实例表明,该方法降低了属性约简的复杂性,提高了规则提取的速度.     

垂直划分多决策表下基于条件信息熵的隐私保护属性约简

针对垂直划分多决策表,利用半可信第三方和交换加密体制,设计了一个安全多方计算交集基数协议。利用该协议设计了安全多方计算信息熵和安全多方计算条件信息熵的解决方案,提出了一种基于条件信息熵的隐私保护属性约简算法。该算法基于粗糙集信息观的约简理论实现了分布式环境下全局属性约简的求解,使各参与方在不共享其隐私信息的前提下达到集中式属性约简的效果,分析结果表明该算法是有效可行的。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集属性约简混合算法研究

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法。该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性。实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度。     

一种基于互信息的粗糙集知识约简算法

针对粗糙集理论核心内容之一的知识约简问题,该文提出了一种改进的互信息的属性约简算法。该算法结合信息论中信息熵与互信息的概念定义了粗糙集里的一种新的属性重要度,并以此属性重要度为启发式信息进行属性约简。实验分析表明:在大多数情况下,该种算法都能够得到决策表的最小约简。     

属性约简的一种贪心算法

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一 ,现已证明寻找一个决策表的最优约简是 NP- hard问题 .首先在粗糙集理论的基础上 ,给出决策表中属性重要性的两种度量 ,并以此为启发式信息 ,提出了一种基于粗糙集的属性约简贪心算法 ;最后 ,实验结果表明 ,该算法在大多数情况下能有效地获得决策表的最优约简 .