含属性加权模糊序决策信息系统的近似约简

为保证关键属性在属性约简时能够被保留,可对信息系统的属性进行加权,从而提高关键属性的影响力.基于此,在属性加权的模糊序决策信息系统中建立了上、下近似约简的模型,得到两种约简的判定定理,并且给出求解上、下近似约简的辨识矩阵以及约简方法 .最后,通过实例验证了该约简方法的有效性.     

基于包含度的犹豫模糊属性约简

将模糊集的包含度拓展到犹豫模糊集中,针对属性值为犹豫模糊元的决策问题,提出了一种犹豫模糊信息系统的属性约简方法。首先,给出了犹豫模糊包含度的公理化定义和不同形式的计算公式;然后,计算决策条件选择,得到条件属性重新组合后的犹豫模糊信息系统,再计算组合的条件属性在决策中的包含度,得到相应的决策规则;最后通过逐项删减条件属性,得到最大决策约简集,并通过实例表明了该方法的有效性和可行性。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集属性约简混合算法研究

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法。该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性。实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度。     

基于相对知识量重要度的属性约简算法

在有效处理噪声数据的基于区分能力大小的启发式算法的基础上，引入了属性的相对知识量重要度的概念．以属性相对知识量重要度为启发式信息，提出了一种属性约简算法，通过实例证明了该算法的有效性．     

一种序决策信息系统中的快速属性约简算法

为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法引入优势粗糙集方法中,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,通过分析序决策信息系统中知识粒在属性数目变化条件下的粗化与细化过程,得出相对冗余属性的判断定理,由此结合前向属性约简方法设计了快速属性约简算法;最后分析比较了2种算法的时间复杂度并选取了6个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,测试结果表明,本文提出的算法比现有的属性约简算法高效。     

基于决策支持度的不完备信息系统约简算法

提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法。通过引入决策属性支持度对不完备决策表中属性的重要性进行了定义,并以此作为启发信息进行属性的选择,该算法的时间复杂度是多项式的。寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP-hard问题,采用该算法可降低问题复杂度。通过实例说明,该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

模糊决策粗糙集模型及其属性约简

决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模型将不可分辨等价关系放松为高斯核模糊T-等价关系,从模糊隶属度角度定义了条件概率,能够直接对数值型数据进行属性约简.利用UCI标准数据集,将该模型与Pawlak经典粗糙集、决策粗糙集在属性约简能力上进行比较,仿真实验结果表明,该模型具有较好的性能.     

基于分离优势覆盖集的Pythagorean模糊决策信息系统的属性约简

讨论了基于分离优势覆盖集的Pythagorean模糊决策信息系统的属性约简问题.首先基于优势关系,在Pythagorean模糊决策信息系统中给出了优势覆盖集、分离优势覆盖集、D-分离优势覆盖集等概念.进而利用分离优势覆盖集、D-分离优势覆盖集对Pythagorean模糊决策信息系统进行约简.最后,将提出的约简算法与其他约简算法进行比较,验证了所提出算法的有效性和优越性.     

覆盖决策信息系统的约简

利用集合之间的包含度概念,讨论了覆盖决策信息系统的覆盖决策约简、覆盖分布约简、最大覆盖分布约简之间的关系,讨论了不协调覆盖决策信息系统中覆盖上、下近似约简的刻画及它们与覆盖分布约简、最大覆盖分布约简之间的关系。这些结果推广和深化了决策信息系统约简理论。     

连续型目标信息系统的属性约简

针对连续型数据的属性约简问题, 提出了一种新的属性约简方法[CD2]基于分配可辨识矩阵的属性约简方法。给出了基于连续型数据的分配协调集的概念, 研究了基于连续型数据的分配协调集的基本性质, 定义了基于分配协调集的辨识矩阵。在此基础上提出了基于辨识矩阵的连续型数据的属性约简方法, 并给出了计算辨识矩阵的算法。实例分析表明, 该方法能有效地对连续型数据进行属性约简。     

基于决策规则的属性约简算法

属性约简是粗糙集的核心问题之一。本文基于决策规则给出属性约简相关结论和属性重要性,提出启发式约简算法,引入黄金分割法思想,提高算法效率,并以实例验证算法有效性和正确性。     

一种基于依赖度的决策表属性约简算法

属性约简是粗集理论研究的重要内容之一,计算所有属性约简已被证明是NP-hard问题,目前尚不存在一种非常有效的方法。基于依赖度的决策表属性约简算法,可同时适用于一致和不一致的决策表,实验结果表明,与Hu提出的属性约简算法相比,该算法不仅简单可行,而且具有较好的时间性能。     

基于图的覆盖决策信息系统属性约简新算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,主要是用于去除高维数据的冗余信息.利用图论求约简是覆盖决策信息系统属性约简的一个新方法,其将覆盖决策系统的约简等价于超图的极小顶点覆盖.本研究提出一种新的覆盖决策信息系统的属性约简算法,该算法采用三步策略:首先确定覆盖决策信息系统的辨识集,然后得到超图的关联矩阵,最后用贪心法求出...     

Attribute Reduction in Decision Systems Based on Relation Matrix

<正>This paper proposes,from the viewpoint of relation matrix,a new algorithm of attribute reduction for decision systems.Two new and relative reasonable indices are first defined to measure significance of the attributes in decision systems and then a heuristic algorithm of attribute reduction is formulated.Moreover,the time complexity of the algorithm is analyzed and it is proved to be complete.Some numerical experiments are also conducted to access the performance of the presented algorithm and the results demonstrate that it is not only effective but also efficient.     

信息系统中知识的距离及基于知识距离的属性约简算法

从粒度计算的观点出发,给出了信息系统中知识距离的定义,指出利用知识距离可以度量信息系统中知识的粗糙性,分析了其相关性质.提出了一种基于知识距离的启发式属性约简算法,算法不需求核,对无核的特殊信息系统计算约简更加有效.     

优势关系决策信息系统的属性约简

为有效处理不一致决策的数据, 通过定义决策正域的概念, 提出了基于优势关系的一般决策信息系统的属性约简方法, 并对约简性质进行了分析。最后通过实例说明了属性约简方法的有效性。     

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.     

基于模糊偏好信息和WGA算子的多属性决策分析

针对有决策者偏好信息的多属性决策问题,提出了一种基于模糊集和加权几何平均算子（WGA）的决策分析方法。应用模糊集理论,根据决策者的偏好对决策属性给出隶属函数,然后由隶属函数对决策属性进行赋权,再利用加权几何平均算子计算综合属性值进行方案集的排序与择优,最后通过实例验证了所给出方法的可行性和有效性。