远程教育中基于粗糙集的聚类算法

针对目前远程教育中个性化教学水平较低的问题,提出了一种基于粗糙集的Web学习者聚类算法,并应用粗糙集的约简方法解决了学习者特征数据中的属性冗余问题,提高了聚类算法的效率,从而提高了远程教学网站的个性化教学水平.     

基于粗糙集理论的规则提取算法的研究

简要介绍一种规则提取的算法 ,并通过对一数据集的分析来比较该算法与传统算法的区别 .     

基于蚁群算法的粗糙集知识约简

给出了一种新的粗糙集知识约简方法,即结合粗糙集理论的依赖度定义,先给出知识约简转化定理,然后运用一种改进型蚁群算法,采用局部和全局搜索相结合的方法,对知识表达系统进行约简.同时,在适值函数中引入罚函数,从而保证所求的约简在包含最少而非零个属性的基础上有较大的依赖度.通过Matlab计算实例可看出,本文算法对求解知识约简问题快速有效.     

基于粗糙集理论的决策树构造算法

应用粗糙集理论,提出了一种利用新的启发式函数构造决策树的方法。该方法以属性重要性评价指标作为信息熵函数,对务件属性进行选择,充分考虑了属性间的依赖性和冗余性,弥补了ID3算法对属性间依赖性强调不够的缺点,解决了决策树中子树的重复和有些属性在同一决策树上被多次选择的问题,该方法还能对不相容决策表进行正确分类。实例表明该方法是正确有效的,而且明显优于传统的决策树构造方法。     

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。     

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.     

基于粗糙集理论的一种数据约简算法

Rough sets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理。基于粗糙集理论的数据约简算法正日益受到计算机科学家和数学家的重视。笔者探讨了一种生成对称矩阵的约简算法，与传统算法相比，该方法更易于在计算机上实现。     

基于粗糙集理论的一种数据约简算法

Roughsets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理 .基于粗糙集理论的数据约简算法正日益受到计算机科学家和数学家的重视 .笔者探讨了一种生成对称矩阵的约简算法 ,与传统算法相比 ,该方法更易于在计算机上实现     

一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法的研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘算法.首先对信息系统的数据加工泛化,构造其二进制可辨矩阵.对矩阵进行化简得到属性约简并生成规则.最后,结合银行申请信用卡的实例,利用上述方法进行数据挖掘,消去冗余属性,抽取决策规则.     

基于粗糙集的装备故障诊断系统的算法研究

通过设计基于粗糙集的装备故障诊断系统框架,以大屏幕投影系统的设备故障记录作为样本集,研究了粗糙集在装备故障诊断系统中的应用。针对数据预处理中缺失数据的填补问题,采用粗糙集理论和统计学理论相结合的方式,最大限度的保留了原始信息、产生规则的数量和可靠性;针对知识约简中规则生成速度慢等问题,采用了基于粒计算的粗糙集知识发现算法,将决策表中的属性集转换为二进制的矩阵对象,把复杂的知识约简转化为矩阵运算,降低了知识约简的时间复杂度,提高了生成规则运算效率,实现了故障诊断知识的快速自动获取。     

基于可变精度粗糙集模型的有导师机器学习

机器学习是人工智能领域中重要的研究课题,基于经典粗糙集的机器学习,只有学习者的分类被完全包含在导师的分类中时,才形成决策规则,条件比较苛刻;而基于可变精度粗糙集理论的有导师机器学习,根据学习者的分类包含在导师的分类中的包含度αi,与事先给定的精度系数β的比较,来求取具有一定相容性的决策规则,该方法更具有灵活和实用性。     

基于Rough set理论的气象状况分类算法研究

根据粗糙集理论,提出一种基于决策表相容性的属性约简算法。对一幅经典的天气观测状况决策表进行属性约简,把表示观测状况的各参数作为决策表的属性,运用粗糙集理论对该原始决策表进行约简,以提取天气状况的重要属性,删除分析过程中的冗余属性和属性值,约简后的属性可为决策提供支持。分析表明,粗糙集理论应用于这类决策可得到更清晰、简明的判断规则。     

变精度粗集模型中变精度值的估计

变精度粗集模型是一种有参数的粗集扩充模型．目前,基于变精度粗集模型知识约简和学习的各种算法中,参数届值都是作为领域的先验知识而被直接引入．而β值不同,约简的结果一般也不同,因此有必要寻求一种方法,实现从原始数据集本身出发完成对β值的估计和选择,从而摆脱β先验知识对结果的影响．结合决策表确定性度量和决策表相对辨识性方法,分别研究了β值的估计和选择以及参数β值对约简结果的影响．通过实例进行了分析,结果表明在利用变精度粗集模型提高系统容错度时,厣值选择是必要的。     

基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法

提出了一种基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法,它是一个采用基于分类精确度的粗糙集模型进行决策规则挖掘的新方法,能有效地处理决策表的不一致性。实例结果和实际应用表明该算法是有效的,为信息系统的规则约简、获取和信息压缩提供了新的思路。     

基于粗集理论的属性约简算法

结合高压输电线路远程监测系统,在参考粗糙集理论的基础上,结合粗糙熵相关知识,针对复杂系统故障影响因子的特点,提出了一种属性约简算法,最后得出相应的算法规则,解决了复杂信息数据简化的问题。实例证明,该算法是可行的。     

基于变精度粗糙集的入侵检测研究

网络行为的复杂性和动态变化使得入侵检测数据中存在大量干扰信息,入侵检测的误警率和漏警率很高,变精度粗糙集增强了粗糙集模型的抗干扰能力,适合分析不确定的数据集合。运用变精度粗糙集为入侵检测系统进行形式化描述,建立入侵检测信息系统和入侵检测模型。设计β参数调整算法,将训练数据集离散化后进行信息系统约简,然后生成入侵检测规则库,根据规则库进行入侵检测。模拟实验证明本方法具有良好的检测性能,可以适应网络行为的动态变化并检测出潜在的攻击行为。     

一种利用属性序关系的变精度粗糙集知识约简方法

变粗糙集模型主要用于包含错误信息或缺失一些重要信息的决策表的知识获取.该文引入了变粗糙集模型和β上、下分布约简和分布约简(μ约简)的概念,并讨论了它们之间的关系;通过对约简的进一步研究,得到可辩识矩阵及其特性;在此基础上提供了利用属性序关系的约简算法,并通过含有噪声的实例验证了此方法的可行性和有效性.     

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.     

粗集理论在知识发现系统中的应用

阐述了粗集理论的基本思想，给出了一个基于粗集的知识发现系统模型，并通过实例说明了这一模型的有效性。