一种不完备决策表的改进约简算法

由于在现实中,大部分信息系统是不完备的,有可能是不一致的。所以,针对现有属性约简算法的不足,在覆盖粗糙集理论和最大一致块技术的基础上提出了一种新的运用表存储可辨识属性集的不完备决策表的改进约简算法,该算法同时适用于一致决策表和不一致决策表,通过算法可求得决策表属性集的上约简、下约简,实现决策表的属性约简,有效地降低了算法的空间复杂度,提高了算法效率,具有一定的现实指导意义。     

基于相对概率分布的属性约简算法

鉴于现有属性约简算法大多是针对一致决策表不适合对不一致决策表的求解,且运行效率底.文章提出了一种新的决策表属性约简算法.首先判断决策表是否为一致决策表 如果是不一致决策表,则通过最大相对概率分布将其转换为一致决策表; 然后基于一致决策表的相对概率分布满足单点分布的性质来快速确定属性是否为冗余属性,从而求出约简; 并通过MATLAB和UCI学习数据库验证了该算法的有效性和高效性.     

基于等价类的不一致决策表约简改进算法

对Rough集的属性约简进行分析,特别针对不一致决策表,提出一种新的约简算法。算法通过等价类消除决策表不一致性,然后利用传统算法进行约简,并用实例证明算法可行性。     

基于重要度的约简算法在电网故障诊断中的应用

为了解决不一致决策表的问题,在原有经典依赖度算法基础上,提出了一种基于重要度的约简算法。约简后的决策表保留了与原始决策表一样的决策属性,但其条件属性较原始决策表缩减了很多。通过具体实例,对大规模电网中的原始不一致决策表进行重要度的计算,根据重要度进行约简,得到去除冗余属性后的决策表,较好地解决了不一致决策表因信息缺失造成决策属性失真的问题。最后指出了粗糙集理论研究中现存的不足,并对如何克服不足提出了具体的思路。     

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。     

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。     

一种基于相对粒度的不完备决策表约简算法

为有效地从不完备决策表中获取最小相对约简,提出了一种基于相对粒度的不完备决策表约简算法.该算法通过分析研究知识的相对粒度在属性约简过程中的变化趋势,并基于属性约简定理,尝试通过不断向核属性集中增加属性的方法,从不完备决策表中获取最小相对约简.最后通过实例验证了该算法的有效性.     

基于决策支持度的不完备信息系统约简算法

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。     

基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.     

基于粗糙集属性变分区的属性约简

应用粗糙集的方法,分析决策系统中不同的属性分类方法,以及不同分类方法引起的属性重要性与属性相对约简极小子集的变化情况,寻求属性分类方法与属性约简结果相互影响的内在因素,给出高效的属性分类方法和合理确定约简子集的策略,生成策略对应软件的实现算法,并运用软件实现算法来选取相对约简子集．试验结果显示了该策略及算法的有效性．     

基于属性递减策略的属性约简递归算法

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。     

—种改进的启发式属性约简算法

文章对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题。针对这一不足,在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法。提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果。     

基于关系积的属性约简算法

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现.     

基于NDF和优化的ID3的特征选择方法

特征选择是文本分类中一个重要的课题.首先给出了一个新型文档频,然后把属性依赖度引入ID3并提出了一个基于优化ID3的属性约简算法,紧接着以此为基础,提出了一个新的特征选择方法.该特征选择方法使用改进的文档频初选特征并用所提属性约简算法消除冗余.仿真结果证明该特征选择方法是有效的.     

一种基于差别矩阵的属性约简完备算法

提出了一种基于差别矩阵的粗糙集属性约简完备算法，算法的求解策略是在每次迭代过程中只选择必要的条件属性，如果在某次迭代过程中找不到这样的条件属性，则任意排除一条件属性，为下一次迭代中找到必要的条件属性做准备．分析了算法在最坏情况下的时间复杂性，给出了该算法相对Pawlak约简的完备性的证明．同已有的同类约简算法相比，该算法在最坏情况下具有更小的时间复杂性．     

一种新的启发式属性约简算法

为解决属性约简的诸多问题,比如基于信息熵的属性约简方法偏向多值属性的缺点,而基于属性相似度的属性约简方法偏向少值属性的不足,现提出一种将信息熵和属性相似度结合起来的新的启发式属性约简方法.实验结果表明,避免了上述两种属性约简算法的偏向性.     

一种增量式属性约简更新算法

根据关系矩阵表示与计算方法,提出一种基于二叉树的增量式属性约简更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法通过快速更新二叉树,在动态求解核的基础上,通过对二叉树进行剪枝,有效地进行增量式属性约简的更新,并就该方法的有效性进行了理论证明与示例分析.     

一种基于SQL的属性约简算法

给出了在给定属性集中某个属性是否是不必要属性的新定理,结合SQL给出了相应的算法,实现了一种求解属性约简的改进算法,并给出了证明。     

一种基于区分矩阵的实值属性约简算法

通过粗糙集理论对一种实值属性约简算法进行了研究,给出了实值决策系统属性约简的算法,并采用UCI中的数据集进行分析,实验结果表明:该约简方法可以选择较少的属性而保持或改善分类能力.