基于属性相容度和重要度的粗糙集

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.     

一种基于改进邻域粗糙集中属性重要度的快速属性约简方法

冗余属性过多是影响分类算法运行效率和准确率的重要因素。为了提高分类算法的运行效率和分类准确率,提出一种基于改进邻域粗糙集属性重要度的快速属性约简算法。首先,提出一种改进的KNN属性重要度;其次,利用改进过属性重要度的邻域粗糙集对原始数据的条件属性进行重要度排序,利用排序结果对原始数据进行属性约简,得到约简后的特征子集;最后,将约简后的特征子集输入分类模型进行分类预测。实验仿真结果表明,与改进前的基于邻域粗糙集的属性约简算法相比,所提出的方法具有较高预测精度和较快运行速度。     

极大相容度关系模型及其属性约简

经典粗集理论以等价关系为基础,它们在处理不完备信息系统时存在一定的局限性.从扩展粗集理论的适应范围角度出发,引入信息系统对象的先验概率,结合量化相容关系的思想,提出了极大相容度关系模型,然后以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简,通过严格的数学证明,提出了一种不完备信息系统的启发式属性约简算法.最后通过一个实例验证了该相容关系模型及其基于启发式的属性约简算法.     

相容关系的改进及其属性约简

针对经典粗糙集理论处理不完备信息系统存在的局限性,作者从扩展粗糙集理论的适用范围出发,引入不完备信息系统对象的先验概率并结合量化相容关系的思想,提出了改进的相容关系模型.以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简.通过严格的数学证明,给出了属性约简算法.该算法以空集为起点求取系统的约简,不需要计算核,节约了时间,减少了占用空间,简化了求解过程.通过实例验证该改进相容关系模型及其属性约简算法.     

基于决策表的粗糙集属性约简算法改进及应用

针对决策属性集合中只存在两个决策集合的情况,为简化决策属性的表达和计算复杂度,提高约简效率,提出一种改进粗糙集决策表的属性约简算法。该算法以条件属性对决策属性的支持度为基础,采用新的约简规则,基于可分辨矩阵的启发式算法,根据属性重要度改进属性约简算法。以高新技术企业智力资本测量指标体系为例,得到了高新技术企业智力资本的最小约简集。结果表明,该约简算法能够得到一个完备的最小约简集,并能显著提高求解约简集的效率。     

基于Relief属性重要度的快速约简算法

邻域粗糙集是经典Pawlak粗糙集的扩展,能够有效的处理数值型数据。因为引入了邻域粒化的概念,使用邻域粗糙集模型计算样本邻域度量属性重要度时,需要不断反复的对负域中的样本进行邻域划分操作,算法计算量很大。为此提出了一种基于Relief算法属性重要度的快速属性约简算法,降低计算邻域的算法时间复杂性。通过和现有算法运用多组UCI标准数据集进行比较,实验结果表明,在不降低分类精度的前提下,该算法能更快速地得到属性约简。     

基于决策属性支持度的知识约简方法

提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法·该算法利用粗糙集理论分析的方法,通过在知识表达系统中引入决策属性支持度的概念,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度,并通过决策属性支持度定义了条件属性对决策属性的相对重要性,以此作为启发式信息,可以方便地求出相对核·再以相对核作为求解最小相对约简的起点,按重要性的不同逐次选择重要属性添加到相对核中,直至其支持度达到整体条件属性支持度时为止,此时即得到知识库的最小约简·通过实例分析证明,该方法是有效的·     

模糊决策信息系统属性重要度的约简算法

针对模糊决策信息系统,在模糊特征属性上采用截集划分论域,构造了模糊决策信息系统下的粗糙集模型,引入了模糊决策信息系统的一种属性重要度的约简算法,通过实例计算验证了算法的可行性.     

基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.     

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.     

基于属性递减策略的属性约简递归算法

属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一。通过对某些现存属性约简算法分析,发现它们并不能有效地或正确地获取约简结果。为此,论文提出了一种基于属性递减策略的属性约简递归算法,该算法首先求出每个条件属性的依赖度,然后依次从条件属性集中减去依赖度较小的属性,并判断剩余属性集依赖度是否为1,如果是,则算法递归执行。最后把所获属性集并入约简集并求得核。该算法不仅能够快速计算出所有约简和核,而且运算简单、计算量较少,从而提高了算法效率。实例验证表明,该算法能更有效地对决策表进行约简,具有很强的实用性。     

基于改进属性约简的粗核聚类算法

核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法.以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法中,提出一种新的聚类改进算法,由此可以得到高准确率低复杂度的良好结果.该算法在使用核函数对样本优化前,首先用基于属性重要度的约简算法对样本属性进行处理,同时引入信息熵来改进约简算法,从而删除冗余属性得...     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

粒度计算中混合属性约简的权重模糊粗糙集模型

针对权重粗糙集模型不能有效处理非平衡混合数据的问题,对权重论域上的各种类型变量进行分析并建立统一的模糊等价关系,提出混合数据上的权重模糊粗糙集模型,并利用该模型构造出带权模糊等价空间上的混合属性约简算法.混合属性约简算法产生的模糊软划分可以克服权重论域上离散硬划分产生的信息损失.在非平衡混合数据集上进行的实验结果表明,与基于权重粗糙集的算法相比,基于权重模糊粗糙集模型的属性约简算法的平均分类精度提高了11.9%.     

基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简

结合粗糙集属性约简二进制优化模型,提出一种基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简算法,该算法将粗糙集属性划分至不同蛙群进化模因组内,每个模因组内属性集设计成以精英个体为中心力的蛙群并行演化方式,并采用交叉熵最小原理进行精英个体寻优全局最优约简集,快速而有效地处理大规模信息系统的属性约简.UCI仿真实验结果表明本文提出的算法在搜索全局最小属性约简解效率和精度方面具有明显优势,该算法应用于含噪音的人脑核磁共振图像MRI分割实验,其对MRI图像分割的高效性进一步表明该算法具有较强的适用性.     

一种基于相容块划分的动态增量式属性约简方法

属性约简是数据挖掘、机器学习等研究领域中的一个颇为重要的预处理步骤，其效率的高低会直接影响相关任务的性能.针对已有的非增量式属性约简方法在相容块粗糙集模型中对象集发生变化时无法高效更新属性约简的问题，提出一种以区分度为启发信息的增量式属性约简方法 .首先，引入相容块的概念并运用相容块对论域进行划分，在此基础上给出不完备信息系统的区分度定义；然后，详细分析对象集发生变化条件下区分度的更新机理；进一步，以区分度为启发式信息构造增量式属性约简算法；最后，选取六个UCI数据集进行增量式约简的更新实验.实验结果表明，在不影响属性约简精度的前提下，该增量式方法的时间消耗比非增量式更新方法平均缩短50%，更加可行和高效.     

基于论域离散度的属性约简算法

提出了一种基于论域离散度的适应度函数,在前向贪心搜索策略下,以该适应度函数评估条件属性的重要性,进而求取邻域粗糙集的约简。该算法与3个比较流行的属性约简算法进行对比实验,在12组UCI数据集上进行验证。实验结果表明,与另外3种算法相比,在不降低分类效果的情况下,本文算法在时间消耗和稳定性上具有较为明显的优势。     

高斯核模糊粗糙集中基于粒子群算法的属性约简

通过高斯核模糊粗糙集模型与粒子群算法相结合的方式,利用粒子群算法收敛快、精度高等优点,可以减少获得约简所需要的时间.根据高斯核中可变参数的调整,可以实现一定程度上对约简后属性数量的控制,以确保分类的精度.实验结果表明,基于粒子群算法的高斯核模糊粗糙集属性约简算法有较好的约简性能和约简效率.     

一种新的求属性约简的算法

以不一致度为基础,给出了一种新的衡量属性重要度的标准--不一致度增加函数,并以此为启发式信息构造了一种新的属性约简算法.与前人提出的属性约简算法相比,这种算法的求核运算包含在求属性重要度的运算中,不需要再单独求核.从而简化了算法,提高了效率.     

基于属性重要度的变精度邻域粗糙集知识约简

在模糊决策信息系统理论研究的基础上,根据其属性来构造对象空间的模糊分割,用邻域粒化的思想定义了变精度模糊决策信息系统粗糙集模型的上、下近似算子及其约简和核等概念,由此给出了一种基于属性约简的算法,通过实例分析验证算法的有效性。