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.     

基于超立方体与信息熵的离散化方法

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的.     

基于遗传算法和变精度粗糙集的离散化算法

目前常用的离散算法多为单属性离散化算法.利用该类算法对多维连续属性进行离散化时,逐次对单个属性进行离散化,割裂了多维属性之间的关系.基于此提出了一种基于遗传算法和变精度粗糙集的多属性离散化算法.该算法基于变精度粗糙集所具有的较好数据分类容错和抗噪能力,通过变精度粗糙集近似分类精度建立遗传算法适宜度评价函数,并利用遗传算法在多维连续属性候选断点集上寻找最优断点子集.基于UCI数据集比较了所提算法与多种常用的离散化算法的差异,实验结果表明,该算法可以获得相对较好的离散化效果.     

基于信息熵的粗糙集连续属性离散检验算法

为提高大数据粗糙集挖掘能力,提出基于信息熵的粗糙集连续属性离散检验算法﹒在云计算环境下进行粗糙集连续属性大数据挖掘,采用特征空间重组方法进行粗糙集连续属性离散数据的模糊特征重构,提取粗糙集连续属性离散数据的信息熵,并得到其分布序列特征;对所提取的信息熵进行聚类分析,采用空间决策树模型,获取离散数据闭繁项关联分析度量;通过数据特征权重的决策树分布特征量化集,得到粗糙集连续属性离散数据空间重组;采用大数据挖掘方法,将离散数据空间重组的信息融合,得到优化的粗糙集和连续属性离散数据检验输出;根据粗糙集连续属性的融合结果,实现离散检验优化﹒仿真结果表明:在迭代次数为400时,收敛程度为0.265%,远远高于其它方法,证明采用该方法进行粗糙集连续属性离散检验的数据聚类性较好﹒     

离散化方法在基于粗糙集焊接建模中的比较

粗糙集建模方法是一种新的且重要的焊接过程建模方法,离散化是粗糙集建模方法中一个必要且重要的步骤.针对已有离散化方法众多、难以取舍的特点,讨论并确立了焊接建模过程中离散化方法的选择标准.以低碳钢的脉冲钨极氩弧焊为背景,针对相同的建模数据,采用除离散化外相同的粗糙集建模步骤,并以十折交叉确认法为验证方法,对比不同离散化方法对焊接粗糙集模型的预测能力的影响.实验表明,基于熵的离散化方法更加适合焊接过程的粗糙集建模.最后,探讨了基于熵的离散化方法的参数选择.     

基于灰色关联度的粗集连续属性离散化算法

连续属性的离散化是粗糙集理论亟待解决的关键问题之一。基于灰色系统和粗糙集的有关理论，提出了 一种新的基于属性重要性的离散化算法。该算法以条件属性对决策属性的灰色关联度来度量条件属性的重要性， 在保证决策表原始分类能力不变的前提下，按照属性重要性由小到大的顺序对每个条件属性的侯选断点进行考 察!将冗余的断点去掉，从而将条件属性离散化。同时给出了该算法的时间复杂度分析，并通过实例分析验证了算 法的有效性和实用性。     

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.     

粗糙集连续属性离散化的k均值方法

为在应用粗糙集理论处理数据时,对连续属性进行离散化预处理,采用k均值算法对连续属性进行离散化的方法,将属性无监督聚类成两类.通过在UCI数据库上选取的4组数据进行实验,首先离散化,再通过粗糙集约简,最后使用k NN(k=10)分类器,并和其他两种离散化方法进行对比.研究结果表明:该方法能够提高离散化的效率,降低实验的复杂度,并有效减少断点数.     

一种不完备信息表的预处理方法

针对不完备信息表预处理问题中的不完备数据的填补问题、冗余属性的约简问题和连续属性的离散化问题进行了研究. 应用粗糙集理论,由相容信息表中条件属性与决策属性间的一致性对应关系,定义了划分区间的加法运算,解决了不完备数据填补问题;根据类别概念,定义了差别向量,利用差别向量加法运算删除了冗余属性;根据条件属性与决策属性之间的依赖关系及相对信息熵概念,实现了连续属性的离散化. 数值示例和实验结果显示此方法是有效可行的.     

基于自组织特征映射的属性离散化方法

基于粗糙集理论,用K-W方法初步评价各连续属性的重要性,用自组织特征映射的聚类方法进行离散化,以决策表相容性为判决标准.试验表明,这是一种令人满意的离散化方法.     

边界条件熵的属性约简及在定性仿真中的应用

从Pawlak拓扑的角度,给出了一种知识边界粗糙熵和边界条件熵的新定义,并反映出集合的不确定性可以通过边界域来描述的思想,证明了边界条件熵随着信息粒度的变小而单调减少的重要结论.弹簧定性仿真实例,结合定性推理技术,以边界条件熵为基础构造属性约简的启发式算法,消去定性描述中的冗余,获得了弹簧系统定性微分方程式.实验结果表明,粗集理论在定性推理与定性仿真技术中的重要应用价值,基于边界条件熵的属性约简是有效的.     

基于ROUGH集的决策树测试属性选择方法

测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数甚至是深度,因此如何选择测试属性是研究的一个热点。本文主要介绍了粗集理论的方法。通过比较我们会发现,在单变量决策树的构造上,粗集理论中属性重要性的方法计算量较小,而多变量决策树充分考虑了条件属性间的相关性,因此通过求解信息系统的相对核从而减少决策树结点的个数。     

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.     

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.