基于二进制粒与粒计算的属性约简

目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论.以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径.理论分析表明,所提出的算法是有效可行的.     

基于二二进制粒与粒计算的属性约简

目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论。以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径。理论分析表明,所提出的算法是有效可行的。     

一种基于粗糙集的单一属性分类的约简方法

粗糙集的应用中,对象集通常具有数量大、属性多、单一属性分类大的特点,这是在已有知识基础上提出规则时所遇到的3个主要问题,针对其中单一属性分类的约简问题提出了一种新的方法,它采用了先合并分解再综合的思想简化问题的求解,能快速有效地发掘信息中蕴涵的规则。     

基于改进扩展正域的属性核与属性约简方法

指出了不相容决策表中存在的正域扩展方法的不足,基于决策表局部最小确定性与条件属性对决策的最小确定性程度,构建了一种改进的扩展正域方法。基于改进的扩展正域方法,提出了计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法。实验结果表明了本文方法的有效性。     

快速求解粒球粗糙集约简的属性划分方法

传统邻域粗糙集需指定半径或通过搜索方式找出适用于问题求解的半径,这在数据预处理过程中会带来极大的时间消耗.而粒球粗糙集方法则能够依据数据分布,自适应地生成合适的粒结构.以粒球的纯度为度量准则,粒球粗糙集方法亦为属性约简问题的研究引入新的思路.利用前向贪心搜索求解约简时,需尝试计算每一个候选属性被加入约简池后所引起的粒球...     

基于贝叶斯粗糙集模型的属性约简算法

在分析贝叶斯粗糙集模型已有的约简算法的基础上,从含有多个决策类情况下的全局相对增益函数的角度,利用二进制编码方法给出一种求贝叶斯粗糙集所有约简及核的算法,并基于实际应用,给出对求出的所有约简进行筛选的拓展算法。通过算例说明算法的实用性和有效性。     

粗糙集属性约简判别分析方法及其应用

为了解决统计逐步判别分析法存在的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简的统计判别分析方法.首先采用粗糙集属性约简进行变量筛选,这样可充分利用粗糙集属性约简不需要属性分布的先验信息这一特点,再对所选择的变量进行Bayes判别分析训练,建立判别函数或相应的后验概率函数,以解决选择变量过程中存储量较大且检验变量的重要性总体服从正态分布这一主观性假设等问题.通过对油气储层数据的实际分析表明,所提方法不仅易于实施,而且检验数据集的判别准确率高于统计逐步判别分析法,同时可节省预测成本,提高预测速度.     

关系决策系统的属性约简模型

针对经典粗糙集理论在知识约简中的局限性,本文研究关系决策系统的知识约简概念．给出关系决策系统的几种协调集和相应约简的定义,并给出它们之间的关系,并通过三个具体实例来加以说明．     

基于相对核的属性约简

从相对核的角度,提出了一种新的属性约简方法.首先,求出条件属性相对决策属性的相对正域,然后根据相对正域求得属性的相对核.用这些相对核属性对论域进行划分,在对论域划分后,将可以完全正确的分类删除,减小论域,如此迭代下去,直到论域完全划分,最后求出这些核属性并集,去除并集的冗余信息,即可得到属性约简集.该方法可直接利用核属性来对论域进行划分,不用再计算每个属性的重要度,减少了计算量,在每次迭代的过程中,减小论域,缩减搜索空间,降低了时间复杂度.     

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。     

取值稠密信息系统的一种属性约简方法

目的 讨论取值稠密信息系统的一种属性约简方法.方法 通过对取值稠密信息系统进行预处理--离散化,把它们转化为经典的信息系统,然后以有向关联信息作为度量标准对转化后所得的经典信息系统进行属性约简.结果 /结论该方法可对取值稠密信息系统有效地进行属性约简,使此类信息系统的规则表示简单直观.     

基于粒计算的变形分明函数分析及属性约简证明

为了对分明矩阵和分明函数属性约简法予以理论上的证明,一个变型的分明函数被构造,它被定义为析取范式的逻辑公式.通过对变型分明函数以及等价转换成的最简式对应粒性质的讨论,证明了变型分明函数对应的粒等于所有分明关系的并.由此证明了最简式中所有的合取项就是信息系统属性集的全部约简.从而以粒计算的方法完成了分明矩阵和分明函数属性约简法的理论证明.     

一种基于知识颗粒的高效完备属性约简算法

为获取高效算法,结合Rough集和粒计算理论,基于知识颗粒设计出获取等价类的算法及计算正区域的等价算法,使用动态SQL语句直接获取已排序的对象集,省略类似算法必需的排序算法,降低了实现的复杂度.给出一种增量式的属性约简算法,设计5种选择属性的新启发策略供算法使用,可避免无用属性入选,更有效去除可省属性及缩减搜索窄间等,确保约简算法的完备性,简化了中间步骤,从而保证算法的高效性.理论分析及实验结果表明:采用该约简算法的时间复杂度和实际求解时间均比采用现有算法的时间复杂度和实际求解时间低,并能更好地适应海量数据集的挖掘.     

基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法

在现实生活中信息的不完备现象广泛存在,等价关系不一定成立,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用.从信息论角度出发引入信息熵的概念,提出了不完备信息系统中知识熵的度量方法,定义了信息观下不完备信息系统知识约简的方法,分析并讨论了与现有其他约简定义的关系,给出了一种基于信息熵的不完备信息系统属性约简算法,通过仿真实验说明了该算法对于不完备信息表知识约简是可行的.     

基于粒计算的认知模型

事物的认知过程是一个非常复杂的过程,粒计算是人工智能领域中的一种新理念和新方法.概要介绍了几种典型的认知模型,结合粒计算的方法论提出了基于粒计算的认知模型,并分析了图像认知过程中的粒计算方法和讨论了图像认知必须解决的关键问题.     

基于粒计算的认知模型

事物的认知过程是一个非常复杂的过程,粒计算是人工智能领域中的一种新理念和新方法。概要介绍了几种典型的认知模型,结合粒计算的方法论提出了基于粒计算的认知模型,并分析了图像认知过程中的粒计算方法和讨论了图像认知必须解决的关键问题。     

区间序信息系统在向量相似度下的优势关系及属性约简

优势关系的粗糙集模型是经典粗糙集模型的扩展。首先基于向量相似度的比较方法,在区间值信息系统中定义一种新的优势关系并分析其相关性质,进而给出基于新优势关系的属性约简方法。最后通过实例说明了该方法的有效性。     

一种可伸缩的粒计算知识获取方法

粒计算是一种新的智能信息处理理论,它很大程度上模拟了人脑认识和解决问题的过程.通过对信息表分层粒化模型的研究,引入了粒分布链表的概念来生成粒子,并改进了一个粒计算算法.改进算法使用数据库技术对原始数据集进行粒化来生成粒分布链表,能够直接处理海量数据集,同时不影响原算法的有效性.通过试验测试了该方法的有效性及可伸缩性.     

基于信息系统的概念粒及其距离计算

在信息系统的基础上引人概念粒的概念,给出其规范的形式化方法,对概念粒的距离进行了定义,并研究了其距离的一些性质及应用.这些研究结果有助于理解粒的本质,能更准确的表述属性与对象之间的不确定性关系.     

一种基于条件熵的粗糙集属性约简算法

粗糙集(Rough set)理论是一个新的数据挖掘方法，其主要思想是保持分类能力不变的情况下，通过属性约简，达到发掘知识并简化知识的目的。本文在理解和分析基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上针对属性约简提出了一个基于条件熵的启发式算法。