一种基于MapReduce的粗糙集并行属性约简算法

云计算技术是海量数据挖掘的一种高效解决方案,将MapReduce并行计算模型与粗糙集属性约简算法相结合,提出一种基于MapReduce的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法.该算法提高了粗糙集属性约简算法对大数据的处理能力和效率,并能适应云计算环境.实验结果表明,所提算法具有良好的效率、加速比和可扩展性.     

一种改进的属性约简算法

属性约简要求在保证分类和决策能力不变的前提下删除数据库中的冗余属性,简化知识表示,生成决策规则,从而为科学化的管理、预测和决策提供有力的支持。深入系统地研究了基于粗糙集理论的属性约简问题,分别对于相容和不相容决策表,在研究了现有约简算法的基础上,发现算法的局限性、优点和不足,并针对不足,对算法作了一些改进。     

一种快速属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简算法,先要求出差别矩阵,随着问题的规模增大,存放差别矩阵的空间和算法的执行时间过大和过长,让计算机难以承受．针对这一问题,提出了差别对象对集的定义,给出了基于差别对象对的属性约简定义,并证明了该定义等价于基于差别矩阵的属性约简定义．利用差别对象对,设计了一个新的属性约简算法．由于这一算法在求属性约简的过程中不用生成差别矩阵和大量的无用元素,因而大大减少了存储量和计算量,从而提高了算法的效率．计算实例说明了新算法的高效性．     

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．     

一种改进的相对属性约简算法

研究了粗糙集理论中一般属性约简和相对属性约简这两个重要问题,针对决策信息系统,提出一种基于一般约简和互信息的相对属性约简算法,实例表明能够有效得到决策表的约简。     

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.     

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.     

一种高效的复杂信息系统增量式属性约简

文中提出一种离散和连续混合属性的复杂信息系统增量式属性约简算法.首先,将粒计算模型中的知识粒度在混合型信息系统下进行推广,提出了邻域知识粒度,并构造出基于邻域知识粒度的非增量式属性约简算法,然后在混合型信息系统下研究了邻域知识粒度随对象增加时的增量式计算,理论证明了该计算方式的高效性,最后提出了基于邻域知识粒度的混合信息系统增量式属性约简算法.UCI数据集的实验结果表明,所提出的算法在混合型信息系统中具有很高的增量式属性约简性能.     

一种改进的基于区分矩阵的属性约简算法

根据粗糙集理论讨论了属性约简问题,基于传统的区分矩阵属性约简算法提出了一种改进的约简算法:首先,根据决策表构造区分矩阵;然后,删除区分矩阵中包含核和伪核的项;最后,化简区分矩阵中剩余项得到约简结果.通过对某发动机故障数据进行处理验证了算法的有效性.     

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 .     

一种基于差别矩阵的核增量式更新方法

本文文讨论分析信息系统（或决策表）新增对象的各种情况，提出一个直接、简洁基于差别矩阵的属性核增量式更新算法．该方法在更新差别矩阵时仅须插入某行或某列，或者删除某行或采列，有效地提高核的更新效率．     

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.     

基于区分矩阵的属性约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一，在构造区分矩阵过程中，利用命题演算中的吸收法律去掉了在区分函数中不起作用的重复元素，提出了一种属性约简的改进算法ARDM，从而提高了属性约简的效率．     

基于变精度粗糙集的产品配置规则提取及增量式更新

针对传统粗糙集产品配置规则提取方法容噪性较差的问题,应用变精度粗糙集方法,依据产品设计实例数据建立配置决策表,通过设定分类精度,进行了基于决策类下近似的相对属性约简和基于核值属性的值约简,依据支持度获得有效的产品配置规则.考虑设计实例增加对规则提取的影响,采用增量式更新方法对新增决策表进行规则提取,处理新增配置规则与原配置规则之间的重复、包含和冲突关系,依据可信度进行配置规则的更新.以水平定向钻机配置规则提取为例,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于MQPSO优化的属性约简方法

变异量子粒子群算法(MQPSO)通过在量子粒子群算法(QPSO)中引入变异机制,增加了全局搜索能力,避免陷入局部最优。在粗糙集理论和MQPSO算法基础上,提出了基于MQPSO优化的决策表属性约简方法,并在算法实现中提出了迭代记录策略,改进了算法中的耗时计算部分,降低了算法的时间复杂度。     

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。     

基于差别矩阵属性约简算法的改进

利用差别矩阵计算约简的算法,具有直观、易理解和完备性的特点,但也存在一定缺点,差别矩阵中存在大量冗余元素,这类元素的生成和存储将造成时空上的浪费.文章给出的算法在生成差别矩阵时,判断其元素是否冗余,若是冗余立即约去它,从而提高属性的约简效率.实例表明,该算法是正确和有效的。