一种基于粗糙集的知识约简方法

最佳知识约简问题是信息系统与知识发现中面临的一个重要问题．提出了基于粗糙集的理论对信息系统生成的差别矩阵进行约简的方法．该方法先对连接差别矩阵进行一致化处理，然后再将差别矩阵进行约简，最后在约简后的矩阵中作最佳知识约简．     

基于不完备决策信息系统的知识约简算法

针对复杂领域中的决策信息系统往往存在数据缺失现象,差别矩阵作为决策信息系统知识约简的有效方法之一,但传统的差别矩阵方法并不适用于不完备决策信息系统,为此构造了基于不完备决策信息系统的差别矩阵,并简化了差别矩阵中的属性元素,有效地删除了差别矩阵中的冗余元素。然后结合不完备决策信息系统的核属性,利用启发式方法设计了一种基于不完备决策信息系统的快速知识约简算法,最后通过实验比较验证了算法的有效性。     

信息系统上对象集的动态压缩

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具,其中约简是粗糙集理论研究的重要内容,而寻找信息系统的最小约简是NP-hard问题.定义了信息系统上的差别量矩阵,通过给出信息系统上的p参数关系,诱导出对象集上一系列缩小映射,并证明了通过缩小映射得到的集合是对象集上的划分,且划分之间还存在细于关系.     

面向属性的RST在数据挖掘中的应用

基于对 RST的基本概念和近似空间的形式描述 ,定义了不确定信息系统 ,并引入面向对象属性的泛化和约简操作算法 .在此基础上 ,提出了一个面向属性的 RST的数据挖掘方法 ,即基于系统的关系数据库形成差别矩阵 ,并对差别矩阵施行最佳约简和核操作 ,给出在逻辑意义下的决策规则 ,从而完成领域的知识发现 .同时给出了在一个医疗诊断系统中应用的实例     

基于不完备模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个重要方法,把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

属性值和属性变化的增量属性约简算法

针对决策信息系统属性增加且属性值发生细化的情况下如何快速更新属性约简的问题,探讨了基于矩阵方法计算决策信息系统相对知识粒度的增量更新机理,设计了属性增加且属性值发生细化的矩阵增量约简算法。当决策表中的属性值细化且决策表中属性增加时,所提出的增量约简算法与非增量约简算法及其他增量约简算法相比,约简的分类精度变化不大,但是能够大大缩短计算约简的运行时间。最后利用一些UCI数据集做了大量仿真实验,仿真结果验证了所给出的动态属性约简算法能够有效地解决动态数据约简的问题。     

基于分布约简的差别矩阵方法研究

在不相容信息系统中,代数观点与信息论观点下的属性约简是不等价的.阐述了分布约简与信息论观点下约简的等价性,分析了代数观点下差别矩阵的缺陷,提出了基于分布约简的差别矩阵方法.该方法不仅考虑所比较对象是否不一致,并且深入分析其不一致性的程度及所属条件等价类在决策类中的分布比例,得到信息系统在分布约简概念下的约简.理论分析与仿真实例表明了该算法的可行性和有效性.     

基于一致规则的知识约简方法

粗糙集理论应用于决策表知识约简的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过寻找最佳知识约简导出问题的决策和分类规则。传统方法多是基于知识分类的相对知识约简研究,算法较为复杂;文章从决策规则本身出发,依据规则的一致性进行算法设计,方便快捷地实现了决策表的属性约简和属性值约简。     

Pythagorean模糊信息系统属性约简的图论方法

信息系统中,属性约简是知识发现问题的一个研究热点,能达到发掘并简化知识的目的。目前已有很多利用辨识矩阵来进行属性约简的研究,但是当数据维数较大时,算法复杂度往往很大。利用加权欧几里得距离来定义二元关系及辨识矩阵,利用信息系统的约简与生成图的最小顶点覆盖等价的关系,将辨识矩阵求解约简的问题转化为求解生成图中最小顶点覆盖的问题,并给出了Pythagorean模糊信息系统中属性约简的算法;在此基础上,利用基于加权欧几里得距离的相似关系,定义了Pythagorean模糊决策信息系统的辨识矩阵,并给出了用最小顶点覆盖的方法求约简算法,最后利用实例验证了算法的有效性。     

直觉模糊目标信息系统的知识约简

经典的粗糙集理论对直觉模糊目标信息系统不能直接进行知识约简.这里在直觉模糊目标信息系统中引入优势关系,建立了基于优势关系的直觉模糊粗糙集模型;然后,基于定义的分布协调集和分配协调集,给出了分布约简和分配约简的判定定理和可辨识矩阵,从而提供了直觉模糊目标信息系统的知识约简方法.最后给出一个实例验证方法的有效性.     

基于外部知识的药物相互作用关系抽取方法

药物相互作用是指药物之间存在的抑制或促进等作用. 针对目前方法在不同关系类别上的抽取结果差异较大的问题,论文提出了一种利用外部知识的关系抽取模型,该方法首先对外部药物数据库中的信息进行处理,构建带有药物描述信息的数据集,然后在该数据集上进行模型训练,并保存最优模型,最后将该最优模型与药物关系抽取模型相结合,进行药物关系抽取,从而更好的利用了药物数据库中已有的知识,缓解了不同关系类别抽取结果差异较大的问题,提高了抽取效果. 在DDIExtraction 2013数据集上的实验结果表明,论文方法的F1值优于目前最优方法2.47%.     

基于区分矩阵的属性约简算法改进策略

针对大容量数据表构造的区分矩阵过于庞大致使属性约简算法效率低的问题,引入置信度和支持度,提取大型数据库中的高概率事件,重新构造决策数据表,并在构造区分矩阵过程中剔除重复项和包含项,结果使得比较次数减少、存储空间节省、约简效率提高。     

基于Pareto解的交互式模糊优化及其应用

设计参数内关外联的属性和设计约束的模糊性、相关性和传播性往往导致多目标优化设计中冲突发生和目标间协调性差等现象。针对这些问题,应用模糊数学原理,构造尺度函数,增加附加约束,并基于Pareto解处的冲突矩阵、协同灵敏度分析以及目标重要度阈值的交互选择,建立了基于Pareto解的模糊交互式多目标优化模型。结果表明:提出的模型在兼顾主、客观要求的前提下,可降低目标之间的冲突程度,得到最大的满意度。以实例验证了模型的有效可行性。     

基于Ontology的油田地质信息系统的研究与实现

为解决油田生产实践中多专业之间由于术语不统一,而造成的信息不能共享和重用的问题,基于本体知识的表示,构建了油田地质领域本体,对油田地质领域的概念、属性、关系等知识进行了规范化描述。建立了油田地质领域知识规则库,用于本体知识推理。设计了一个基于Jena API的本体查询和推理的知识管理系统,实现了油田地质知识的查询和集成,解决了油田地质领域的知识共享问题,为油田地质的相关服务提供知识管理的支撑平台。     

基于可辨识矩阵的属性频率约简算法

阐述了粗糙集理论的基本概念,知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,将可辨识矩阵中出现次数多少作为属性重要性的判断依据.算法求取的是所有约简结果中的某一个或某一些f当某两个条件属性出现频率相同时)结果,当信息系统的复杂程度较高时,其求解的复杂度大大小于原来的约简方法.     

线性时延系统用Hermite正交多项式的最优控制

本文论述了Hermite正交多项式的性质,并引入Hermite积分运算矩阵和时延运算矩阵,将Hermite正交多项式应用于具有二次型性能指标的时延系统的最优控制。该方法将函数积分的优化转为线性代数方程的优化,因此,大大减少计算的难度,文中给出了计算实例。     

基于CommonKADS遥感图像土地分类知识系统

为了解决传统软件工程开发方法难以胜任知识型系统开发的难题,应用Com-monKADS技术来指导遥感图像的土地类型分类知识系统的开发,分别建立组织模型、任务模型、主体模型和知识模型。     

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。     

状态时滞时变离散时间系统的最优预见控制器设计

研究了一类具有状态时滞的时变离散时间系统的最优预见控制问题.所用的方法仍然是通过引入差分算子构造扩大误差系统.首先克服了差分算子不是线性算子的困难,成功构造了扩大误差系统.然后通过提升技术,把系统转化为形式上没有时滞的普通控制系统.最后通过引入可预见的目标值信号信息,得到最终的扩大误差系统.从这个扩大误差系统出发,利用时变系统最优控制的有关结果,设计处理原系统的带有预见作用的控制器.利用矩阵分解,把需要求解的高阶Riccati方程转化成一个低阶的Riccati方程.仿真实例表明了该设计方法的有效性.     

时间序列数据的稳健最优分割方法

针对分段多项式回归方法存在计算效率低和对噪声较敏感等缺点，提出了具有稳健性的最优分割方法，以解决时间序列数据相似搜索及知识发现处理中的长时间序列分割问题。该方法采用自顶向下策略，然后根据自适应定阶算法直接选定一个合适的多项式阶，对每个候选变化点，经过一次判断即可确定多项式的合适阶次。由于该方法基于对线性模型的数据矩阵作奇异值分解，从而可自适应确定子序列合适的模型，简化了计算过程，文中对此给出了理论证明。通过与Garalnik-Srivastava方法进行实验比较，证明所提方法不仅计算效率高，而且具有良好的稳健性。