基于概念格的知识约简算法的实现

探讨了Rough集和概念格的基本理论,将Rough集和概念格模型有机地结合起来,运用Rough集的约简理论提出一种基于概念格的知识约简方法并通过实验进行了验证,结果表明利用Rough集理论对以形式背景形式描述的原始数据集进行约简,可以在一定程度上减小概念格的规模.     

基于依赖度的启发式约简算法

知识约简是Rough Set理论研究中的核心内容之一。文章首先从知识协调性的角度,对知识决策表中属性的依赖度给出度量,并提出了一种基于依赖度的知识相对约简的启发式算法,分析了该算法的复杂性。通过对一个知识系统的实例分析,证明了该算法的可行性和有效性。     

基于 Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

以商务决策作为研究背景,基于Rough Set理论解决商务决策支持系统中信息不确定,数据量大的困难.从Rough Set理论的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,提出计算最小决策规则的算法,最后通过运用Rough Set理论和方法对商务决策支持系统的实例进行属性及属性值的约简,挖掘其中隐含的知识,从而得出最小决策规则.     

基于属性约简的决策表算法

Rough Set理论通过属性约简和决策规则约简,达到发掘知识并简化知识的目的。本文首先给出了属性重要性的度量方法,然后对条件属性的简化进行了阐述,最后,讨论了一致决策表最小算法的三类优化问题。并通过一个实例证明了这种算法。     

基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究

为了有效地从凸序列中约简数据和发现知识，解决Rough集集中的凸序列问题，在深入研究凸序列和Rough集理论的基础上，提出了凸Rough集模型，定义了凸Rough集和凸Rough集糊集，给出了凸Rough集糊集的隶属函数和应用凸Rough集进行数据约简及规则发现的算法，最后分析了一个应用案例，验证了模型的可行性，表明应用凸Rough集模型可以更好地进行数据约减和规则发现。     

基于Rough set理论的本科生就业情况研究

Rough Set理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具.本科生的就业情况是最近几年来最受关注的问题之一,根据大量的调查表数据,分析这些数据之间的关联性,得出:要得到一定的结果属性,需要哪些条件.基于Rough Set理论中的正域概念和由此定义的重要性概念,提出一种新的实现调查表分析的决策算法.     

Rough集理论中几个基本概念的算法描述

用信息向量表示信息表知识表达系统中的埘象，基于同一思想用算法描述了Rough集中的等价类、不可分辨关系、上下近似集、属性约简、相对属性约简等概念。     

基于Rough Set的贝叶斯网络结构学习研究

Rough Set理论与方法是处理复杂系统的一种有效方法,但未能包含处理不精确或不确定原始数据的机制,与贝叶斯网络等不确定性理论有很强的互补性.本文提出基于Rough Set理论的贝叶斯结构学习方法,把Rough Set理论与贝叶斯网络相结合,通过属性约简简化贝叶斯网络结构变量,更好满足条件属性间的独立性限制,降低结构复杂度;同时,条件属性之间的依赖性决定贝叶斯网络变量之间的依赖关系和弧的方向.最后,通过算例说明该方法的应用过程.     

基于Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

针对商务决策支持系统中存在信息不确定、冗余数据量大的问题,提出了一种基于Rough Set理论的提取最小规则算法。该算法的核心是改进的分明矩阵属性约简和启发式的属性值约简。通过算法对原始数据表中的冗余属性和属性值进行约简,得到了决策表和最小决策规则。最后,对商务决策支持系统的实例进行数据约简,挖掘其中的隐含知识,获取了有价值的决策信息。     

粗糙集连续属性离散化的SOM网络方法

基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义属性的最大区分值(Maximum Dis-cernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR)。在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元数量的启发式搜索策略;属性冗余度则用于衡量属性约简结果的信息冗余程度,并以此作为优化SOM网络输出层结构的依据。不依赖于领域经验知识,建立了MDV、SOM、ARR的组合算法模型,实现了Rough Set理论中连续属性的自动离散化计算,并明显提高了属性约简的速度。最后,通过项目实例对全过程进行有效验证。     

不相容决策信息系统属性核的研究

决策表属性核的计算往往是基于Rough集理论的决策信息系统约简过程的出发点和关键．不相容决策信息系统是信息系统约简处理研究的重点．本文对不相容决策信息系统属性核的计算问题进行研究，证明了Rough集理论代数观和信息观中属性核概念的包含关系，以及几种属性核计算方法所得到的结果之间的包含关系．     

传播有效性原理的粗传递模型

昝廷全2006年提出了信息传播的有效性原理,即信息发送者和信息接收者的知识软件的交集非空是实现信息有效传播的必要条件。Z.Paw lak在粗集(Rough Set)理论研究中,把知识看作是一种等价关系。在此基础上,A.Mousavi 2002年提出了信息粗传递(Rough Communication)的概念。本文在Z.Paw lak和A.Mousavi等人研究工作的基础上,建立了传播有效性原理的粗传递模型,讨论了信息传播的拓扑学分类。最后,简单论述了粗糙性信息的内逼近和外逼近问题。     

一种基于Rough集的工程项目投标风险分析方法

针对工程项目投标过程中的不确定性和风险分析问题，从Rough集的基本体系出发，给出投标风险决策分析的知识表达系统，运用Rough集理论和方法对投标风险决策表的属性及属性值进行约简，挖掘其中隐含的知识，从而得出投标风险决策的最小决策算法，帮助决策者迅速对工程项目的投标风险进行评估和预测。     

基于Rough集实现判定树归纳分类算法的简化

Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法，在决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则。本文将Rough集属性约简应用到判定树归纳分类方法中，明显优化判定树，简化数据挖掘的过程。     

基于相似关系的扩展Rough集理论

本文分析了经典Rough集理论自身的一些缺陷,在此基础上建立了一类基于相似关系的扩展Rough集理论框架,并给出了该理论框架下的数据约简方法。     

基于RS理论的不完备信息系统处理方法

从理论扩展、属性约简以及规则抽取对目前基于Rough Set(RS)理论的不完备信息系统处理方法进行了分析和评述,提出了该领域的下一步研究方向,为构造面向不完备信息系统的高效实用的挖掘方法提供了基础。     

基于信息熵的Rough集粗糙性度量新方法

基于等价关系和一般二元关系,通过引入Rough集边界熵概念,利用Rough集边界的知识粗糙性和Rough集本身的粗糙度来刻画Rough集粗糙性,为Rough集粗糙性提供了一种更为合理的度量方法,为Rough集中概念的获取和刻画提供了理论依据.     

基于Rough集的车牌字符识别方法

提出了基于Rough集理论的车牌字符识别方法。该方法根据训练样本的特征向量建立决策表,应用Rough集理论对决策表属性进行约简,从约简后的决策表中获取决策规则,按照规则可信度的大小进行规则的匹配。实验表明该方法有效减少了决策属性的个数,提高了规则的泛化程度,简化了规则匹配算法,在车牌字符识别中取得了较好的识别效果。     

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.     

一般协调近似表示空间的约简

从拓扑的包含关系这一全新的视角进一步认识协调近似表示空间的属性约简理论。在此基础上将协调近似表示空间中的等价关系放宽为一般关系,提出了一般协调近似表示空间的概念,并给出了一般协调近似表示空间关系约简理论,指出了可将其转换成一类覆盖族的约简且是协调覆盖决策系统属性约简的一般形式,最后用一个模型给出本文约简理论的应用实例。