基于增量式遗传算法的粗糙集分类规则挖掘

从规则获取和优化两个方面研究了基于遗传算法(GA)的增量式粗糙集分类规则挖掘方法．通过研究决策表和决策规则系数，建立了基于粗糙集表示和度量的知识理论，将GA和粗糙集分类规则挖掘算法相结合，在保持原有知识完备的前提下，利用GA对以增量形式获得的分类规则进行优化，获取最优分类规则．试验结果表明，执行增量式GA所需时间较执行一般GA所需时间要少，可有效完成分类规则优化的任务，同时还可提高分类的精度，使分类结果具有更好的可理解性．     

基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点。粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论，它作为研究知识发现的新型工具，能严格地处理不精确数据的分类问题，被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中。针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究，并介绍了数据集中挖分类规则的基本原理，同时利用RS理论中核和核值的概念，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法，并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则，实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度。     

基于粗糙集理论的分类规则发现

研究了利用粗糙集理论中核的概念,求取信息系统的最小简化策略,给出了从数据库中发现分类规则的方法。     

基于粗糙集理论的客户分类规则挖掘模型

本文构建了一个基于粗糙集理论的客户分类规则挖掘模型 ,通过该模型对烟草公司客户数据的分析 ,挖掘出了隐含在数据中的分类规则 ,找到了客户分类的特征描述。     

基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点 .粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论 ,它作为研究知识发现的新型工具 ,能严格地处理不精确数据的分类问题 ,被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中 .针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究 ,并介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理 ,同时利用 RS理论中核和核值的概念 ,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法 ,并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则 ,实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度     

一种基于粗糙集的文本分类规则抽取方法

随着文本数据库的日益增大，寻找新的文本数据处理方法变得十分紧迫。本文将粗糙集理论应用于文本自动分类的规则提取，提出了基于粗糙集理论的文本分类方法。把文本特征项的权值进行离散化处理后，作为规则的条件属性，文本所属的类别用作决策属性，构造决策表，然后通过决策表的知识约简算法提取出文本的分类规则。实验结果表明，该方法提取规则的分类正确率较高，分类速度较快。     

一种基于粗糙集的数据分类方法

应用粗糙集理论的属性约简和规则约简方法对数据进行分类,并以可靠的数据对该方法进行了实验.结果表明,该方法复杂度低,且能有效提高分类效果.     

动态数据库规则获取和更新的粗糙集方法

随着客观世界的发展变化，新模式会不断地增加到数据库中，在已有的模式中会增加新成员，这就导致以前得到的规则集需要随之更新，在利用粗糙集方法获取规则的基础上,提出两种规则更新方法，并提出规则获取和更新的一般理论模型，强调充分发挥决策者和分析人员的主观能动性的重要性，根据客观实际提出新模式和原有模式中的新成员，以满足不断变化的外部情况，而不只是单纯依赖机器决策，并以实例说明。     

一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法

粗糙集理论是一种新兴的数学工具,用于分析、处理不确定或不完整的复杂信息,适合于从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在有用的规律。提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法,通过重要度分析和属性约简,找出影响决策属性的关键因素。通过值约简,得出决策规则。运用该方法对大学生自主学习风气与能力培养之间的关系进行研究,实例分析表明,这种新的方法具有实际应用价值。     

基于属性重要度的粗糙集规则提取方法

对Rough Set理论中的规则提取问题进行了研究，以利于信息不完备决策问题的解决．算法假定给定一个重要性阈值的前提下，将属性重要性进行比较．如果比此阈值小的属性则可省略，根据约简表则可得到相应的决策规则．文章还给出了一个计算实例说明了算法的计算过程．     

基于遗传算法和粗糙集理论的增量式规则获取方法

规则获取的增量式算法是数据挖掘领域的一个热点问题.基于粗糙集理论,从规则获取和优化两方面研究了基于遗传算法的增量式规则挖掘方法,它具有结构简单、搜索效率高、求解速度快等优点.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识,并且将遗传算法和规则挖掘算法相结合,建立了新的优化方法,提出了一种基于遗传算法的增量式规则挖掘的方法.在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规则获取算法.试验结果表明,执行增量式GA的能够有效地获取最优规则.     

一种基于Rough Set的分类规则挖掘方法

结合国内外的最新研究成果,提出了一种运用动态约简算法挖掘出大型数据库中稳定的分类规则的有效方法,可以对不断变化的数据库中新出现的对象进行分类,最后通过对其时间复杂度的分析证明了算法的高效性.     

基于粗糙集理论的运输机故障诊断与分类

应用粗糙集约简理论,根据煤矿安全规程分析了煤矿胶带运输机的10种安全保护措施和统计的故障样本,提出了一种以决策表作为主要工具,直接从故障样本集中导出诊断规则及其故障分类的方法,并用实际发生的故障检验了该方案的正确性。     

粗糙逼近近似度量在分类规则挖掘中的应用

为了提高决策系统的分类质量,探讨了一种在数据仓库中基于粗糙逼近近似度量的挖掘分类规则策略.首先介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理,并利用粗糙集理论中粗糙逼近近似度量概念,根据决策表条件属性重要性度量及条件属性对决策类划分的逼近近似度量,提出了基于改进粗糙逼近近似度量的数据挖掘进行属性约减方法,最后举例说明了如何在数据库中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

基于PL/SQL的粗糙集分类算法研究

为改进数据分类的效果，基于粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的思想，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，简化带有不相容规则的决策系统的数据挖掘算法。通过PL／SQL演示了挖掘分类规则的过程，结果表明基于粗糙集分类算法的有效性。     

粗糙集方法在基于属性分类中的应用

介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。     

基于粗糙集的最小规则提取算法

传统的最小规则提取算法计算量非常大,分析了决策规则的约简形式,提出了一种基于粗糙集的最小规则提取算法,该算法对每个决策类分别提取规则,并采用启发式策略选择原子条件逐次添加到规则的因中,最后通过一个实例和实验验证了算法的简洁性和有效性。     

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 .     

基于粗集的遥感影像决策树分类新方法

土地利用信息是进行土地规划和管理的重要数据,有着重要的经济价值.采用计算机仿真技术对遥感影像进行自动分类是一种获取土地利用数据十分有效的手段.然而遥感影像的不确定、不一致现象易导致过度拟合,增加了分类难度.提出了一种新的基于粗集的决策树用于遥感影像分类.经试验表明该分类方法较CART树、ID3树等算法在分类精度、防止过度拟合方面均有所提高.     

基于多数据源的分类规则融合方法

探讨基于粗糙集的分类规则挖掘技术,提出一种融合不同数据源中的分类规则的方法.该方法能保证规则的完整性,即获得适用于全局的所有分类规则,并通过实验进行验证,结果表明该融合方法与直接在全局数据中挖掘分类规则的方法相比,具有运算量小、效率高的优势.针对大规模数据在分类求解中出现的过融合问题,应用剪枝策略进行实验,实验结果表明该剪枝策略正确可行,可以提高分类效果.