基于Skowron分明矩阵的有效属性约简算法

为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性.     

基于邻域粒化混合决策系统克隆选择约简算法

针对混合决策系统的属性约简问题,提出了基于邻域粗集模型的小生境克隆选择属性约简算法.采用邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间,可以直接处理数值型属性.克隆选择约简算法的提出解决了求解全部约简的NP完全问题.论述了亲和度函数的选择,引入了小生境技术,避免了抗体的早熟收敛及算法中的参数对具体优化目标的敏感性和单一收敛性,给出了算法的具体实现.对经典数据集和UC I中4组数据约简的仿真结果证明了算法的有效性和可行性.     

基于蚁群算法的粗糙集知识约简

给出了一种新的粗糙集知识约简方法,即结合粗糙集理论的依赖度定义,先给出知识约简转化定理,然后运用一种改进型蚁群算法,采用局部和全局搜索相结合的方法,对知识表达系统进行约简.同时,在适值函数中引入罚函数,从而保证所求的约简在包含最少而非零个属性的基础上有较大的依赖度.通过Matlab计算实例可看出,本文算法对求解知识约简问题快速有效.     

多值背景的属性约简及其上的函数依赖提取

提出了一种多值背景的属性约简及其上的函数依赖提取算法.该算法分为两部分:(1)对属性进行约简,进而可以去掉一些不重要的属性;(2)将多值背景转换为单值背景,然后基于形式概念分析理论来获取原多值背景中的函数依赖.最后通过实例验证了该算法的有效性.     

基于区分函数与强等价集理论的属性约简算法

提出了基于区分函数与强等价集理论的属性相对约简算法.在决策表的相对约简过程中采用区分矩阵来表达知识,并在区分函数的化简过程中引进强等价集的概念,通过去除强等价集的方法,使约简效率提高.现在已经证明,寻找决策表最小相对约简是典型的NP-hard问题,采用本文所提供的算法可降低问题复杂度,同时又可节省大量的计算存储空间.通过实例分析,证明该算法是求解全部属性相对约简的快速有效的方法.     

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.     

基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法

为提高决策表中最小属性约简的效率、稳定性和鲁棒性,基于云模型在非规范知识定性、定量表示及其相互转换过程中的优良特征对量子进化算法进行算子设计,提出了一种基于量子云模型演化的最小属性约简增强算法(QCMEARE).该算法采用量子基因云对进化种群进行编码,基于约简属性熵权逆向云进行量子旋转门自适应调整,使其在定性知识指导下能够自适应控制属性约简空间搜索范围,并采用量子云变异和云纠缠操作算子较好地避免了在属性演化约简中易陷入局部最优和早熟收敛等问题,使算法快速搜索到全局最优属性约简集.仿真实验表明,提出的最小属性约简增强算法具有收敛速度快、约简精度高和稳定性强等优点.     

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.     

粗糙集高效遗传约简算法

提出了简化差别函数的概念及其算法，简化差别函数不仅具有与决策表相同的决策能力，而且剔除了由决策表导出的原始差别函数中的重复项和冗余项．为了降低遗传约简算法适应度函数的搜索空间，有效提高计算速度，又提出了一种高效遗传约简算法，其将染色体时简化差别函数的覆盖度以及染色体中包含1的个数作为适应度函数的参数，从而保证了算法朝着最小约简收敛，并从理论上证明了算法的属性约简结果为最优，算法的时间复杂度为O（｜f′｜｜｜C｜｜U｜^2）,同时，通过4个实例对算法进行了验证，结果表明简化差别函数的项分别为原来的0．39％、0．0008％、0．00008％和0．0003%，且在500代以内能够获得最小属性约简．     

不一致决策表的分配序约简

在不一致决策表中定义了分配序约简，给出分配序一致集的判定定理。通过定义分配序区分矩阵给出求分配序约简的区分矩阵法。为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小的增加而指数增长的缺陷，通过定义属性的相对重要性，提出一种求分配序约简的启发式算法。通过实例分析说明启发式算法的有效性，为从不一致决策表中获取知识提供了一种有效方法。     

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。     

基于粗集的不完备信息系统属性约简

属性约简是粗集理论研究的核心内容之一。经典粗集理论是建立在完备信息基础之上的，然而在现实中，不完备信息系统的广泛存在极大地限制了粗集理论向实用化迈进。该文基于相容关系，将分布约简、最大分布约筒、分配约简引入不完备信息系统，提出了一种新的约简——分配序约简，并讨论了几种约简之间的关系。给出了分配约简的一种启发式算法：条件信息量约简算法，分析了该算法的时间复杂度。经实验检验，该算法是有效的。     

基于异类传感器的战场运动目标识别算法

利用异类传感器的互补特性,提出了一种新的运动目标识别算法:选取目标速度、第1主频、第2主频作为识别的有效特征;运用模糊推理得到目标分类信息的基本概率分配函数;把D-S证据推理和基于概率分配函数的决策相结合,获得对目标的有效识别.仿真结果证明了该算法的有效性.     

三维测量数据的一种三角网格精简方法的研究

反求工程中测量所得的三维数据一般是海量和无序的,为了提高重构的计算速度,减少存储空间,同时突出建模特征,在分析了常用数据精简方法的基础上提出了利用三角网格模型,以排序函数为依据简化数据的一种三角形折叠算法.该算法先以估算曲率的大小对欲精简数据进行划分,然后对各个区域的三角面构造可调加权排序函数.以排序函数为依据由小到大进行三角形折叠,算法以到相关三角平面距离最短的点作为新点来代替被折叠的三角面,以精简前后区域内的顶点法矢标准偏差和排序函数阀值对精简进行控制.试验表明,此算法排序函数构造简单,计算方便,对较光滑的模型数据处理是有效的.     

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。     

一种基于粗糙集理论的值约简算法

基于粗糙集理论,提出一种无需建立差别矩阵,无需计算分明函数的值约简算法,阐述该算法的设计思想和具体步骤,并用具体算例证明此算法可行,而且获取的规则是完备无冗余的。     

基于Rough set理论的气象状况分类算法研究

根据粗糙集理论,提出一种基于决策表相容性的属性约简算法。对一幅经典的天气观测状况决策表进行属性约简,把表示观测状况的各参数作为决策表的属性,运用粗糙集理论对该原始决策表进行约简,以提取天气状况的重要属性,删除分析过程中的冗余属性和属性值,约简后的属性可为决策提供支持。分析表明,粗糙集理论应用于这类决策可得到更清晰、简明的判断规则。     

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。