粗集理论中的决策表条件属性的简化

根据粗集理论，给出一些概念的新的形式定义，包括决策表、决策表的正区、决策表条件属性的简化、等价关系族对前件Ⅱ型简化等，并讨论了几个等价关系，包括决策表的正区与等价关系族对正区的等价性，决策表条件属性的简化和等价关系族对前件Ⅰ型简化的等价性，协调决策表条件属性的简化和等价关系族对前件Ⅱ型简化的等价性等．     

基于云模型的连续属性决策表简化算法

从降低样本数据模糊性及随机性角度出发,提出了一种基于云模型的连续属性决策表简化算法.该算法通过对决策表的转换,建立云相似度概念来刻画样本间等价关系,并采用改进的动态聚类方法自动获取相似样本,完成对样本的较粗粒度表示.实验结果表明,简化决策表在不到原规模十分之一的条件下,取得了大致相当的识别率,从而大幅降低粗集知识获取时间.     

用属性单值表示的决策表简化算法及属性核计算

为了降低决策表的存储空间,提高计算属性核的效率,提出了一种用属性单值表示的决策表简化算法.给出了条件属性的尺度、权值、属性单值和简化决策表的定义,以及尺度运算、权值运算、每个对象的条件属性值集合转换为一个属性单值的简化运算的严密公式,并通过决策表的可逆定理证明了简化决策表与原始决策表具有相同的信息表达能力.利用该算法简化决策表,条件属性的表达由多维降低为一维,从而有效地降低了决策表的存储空间.实验结果表明,简化决策表属性核的计算效率明显比现有决策表属性核的计算效率高,尤其是对于大型决策表,这种优势更加明显.     

决策表决策值的简化

首先定义了决策规则决策属性的简化,并以此为基础定义了决策表决策值的简化,旨在研究决策表条件值简化的对偶问题,即在保持决策表条件属性集不变的前提下它的条件属性集和决策属性集之间的最简函数关系。在这些定义的基础上,给出了决策规则决策属性简化的表达式和决策表决策值简化的表达式。     

决策表决策值的简化

首先定义了决策规则决策属性的简化，并以此为基础定义了决策表决策值的简化，旨在研究决策表条件值简化的对偶问题，即在保持决策表条件属性集不变的前提下它的条件属性集和决策属性集之间的最简函数关系。在这些定义的基础上，给出了决策规则决策属性简化的表达式和决策表决策值简化的表达式。     

一种基于知识粒度的关键词提取方法

使用粗糙集中的等价关系来刻画粒度，粗糙集结合粒度计算方法，给出信息决策表的粒度表示，并将信息决策表中的属性重要度值作为启发信息，在相对约简的个数组合上进行Tabu搜索。此方法可避免无用的属性入选，有效去除可省属性及缩减搜索空间，提高了算法的高效性。     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法(SDMAR),在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。     

粗集理论中知识的简化及其相互关系

证明了等价关系族对在前件的交集包含在后件的交集的条件下，它的前件Ⅰ型简化和前件Ⅱ型简化等价，在前件等于后件的条件下，它的前件Ⅱ型简化与等价关系族的简化等价．进而举例说明这样的等价性的存在，致使这三种简化形式相关的定理和性质呈现出较大的相似性．     

一种快速的动态属性约简矩阵算法

针对实际决策表中对象动态变化的情况,首先引入简化决策表概念,剔除决策表中大量重复的对象,并构造了基于正区域的简化矩阵,有效地缩小了算法的搜索空间;然后从理论上阐述了基于简化矩阵的属性约简和基于矩阵的属性约简的一致性,并仅需扫描一遍简化矩阵便可求解出属性约简;最后在原属性约简的基础上,提出一种快速的动态属性约简矩阵算法.通过算例分析和实验对比验证了算法的有效性和可行性.     

一种快速的动态属性约简矩阵算法

针对实际决策表中对象动态变化的情况,首先引入简化决策表概念,剔除决策表中大量重复的对象,并构造了基于正区域的简化矩阵,有效地缩小了算法的搜索空间；然后从理论上阐述了基于简化矩阵的属性约简和基于矩阵的属性约筒的一致性,并仅需扫描一遍简化矩阵便可求解出属性约简；最后在原属性约简的基础上,提出一种快速的动态属性约简矩阵算法.通过算例分析和实验对比验证了算法的有效性和可行性.     

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.     

粗糙集理论中知识约简的信息表示

胡国定教授基于“概念的内涵与外延的反比例关系律”这种思想，给出了一种信息度量方法。本文以粗糙集理论为基础，利用胡教授提出的这种信息度量，讨论了决策表属性约简和信息量之间的关系，证明了对于相容决策表，其属性约简在代数表示和此种方法给出的信息表示下的等价性。并举例说明对于不相容决策表，其属性约简不能用信息量来等价表示。     

一种针对不相容决策表的属性约简改进算法

研究不相容决策表的属性约简问题.在对现有约简算法局限性分析的基础上,提出一种基于等价划分的属性约简改进算法.该算法不仅从整体上划分了决策表,使其适用范围更广,还使用了过滤矩阵与属性频率重要性的计算方法,提高了算法的效率.最后通过理论证明和实例分析,验证了该算法的有效性.     

粗糙集理论中决策表属性约简的信息量表示

主要讨论了决策表属性约简和信息量之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和信息论中信息量表示下是等价的．并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息量来等价表示．     

粗糙集理论中决策表属性约简的信息表示

主要讨论了决策表属性约简和信息熵之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和该文给出的信息表示下是等价的,并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息熵来等价表示。     

基于Skowron分明矩阵的有效属性约简算法

为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性.     

广义决策约简同相对约简的关系

对广义决策约简和相对约简的关系进行了研究。给出了广义决策约简是相对约简的充要条件和相对约简是广义决策约简的充要条件。特别的,得到了决策属性只取两个决策值的决策表,其广义决策约简同相对约简是等价的。通过本文使得利用广义决策约简计算相对约简和在一定的条件下利用相对约简计算广义决策约简成为可能。     

基于粗糙集理论旋转机械频域特性的故障诊断

应用粗糙集理论将旋转机械转子的频域信息作为研究对象, 从转子故障实验的频域图表及其相关数据中, 构造符合粗糙集理论要求的决策表, 并对决策表进行约简, 得到旋转机械故障诊断的决策规则, 通过区分矩阵和区分方程寻找决策表的约简和核, 最后优化鳞选出决策表的最小约简形式.