基于相对核的属性约简

从相对核的角度,提出了一种新的属性约简方法.首先,求出条件属性相对决策属性的相对正域,然后根据相对正域求得属性的相对核.用这些相对核属性对论域进行划分,在对论域划分后,将可以完全正确的分类删除,减小论域,如此迭代下去,直到论域完全划分,最后求出这些核属性并集,去除并集的冗余信息,即可得到属性约简集.该方法可直接利用核属性来对论域进行划分,不用再计算每个属性的重要度,减少了计算量,在每次迭代的过程中,减小论域,缩减搜索空间,降低了时间复杂度.     

信息系统的粒度熵及基于粒度熵的属性约简算法

针对完备信息系统中,知识随着知识中属性的逐渐增加或减少从而对论域产生不同粗细的划分进行研究,给出了一个新的度量--粒度熵,以度量知识随着属性的逐渐增加或减少对论域产生不同粗细划分时的分辨能力,并基于粒度熵设计了对信息系统进行属性约简的算法.     

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.     

势关系下最优赋权的农产品PPI综合评价模型

基于优势关系的序信息系统,将粗集属性代数观(属性对论域中确定分类子集的影响)和粒度观(属性对于论域中不确定分类子集的影响)有机集成,计算优势关系下一种新的粗集属性重要度,构造最优权重.将该方法应用于农产品生产价格指数综合评价,结果表明该方法可行,且评价结果既符合客观实际又反映主观要求.     

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．     

基于二进制可辨矩阵的属性约简启发式算法

对文献[2]的可辨矩阵约简变换算法进行改进,利用核属性特性减少比较次数,提高算法的效率.充分考虑决策表的启发性知识,提出一种新的属性重要性计算方法.最后,给出一种基于二进制可辨矩阵的属性约简启发式算法.     

基于粗集和模糊集的启发式规则约简算法研究

提出了一种新型的决策规则约简方法。基于均匀划分和正态分布隶属度函数,对决策表的连续属性进行模糊化,用欧氏距离贴近度来构建相似矩阵,并提出了一种论域的模糊划分算法;依据粗糙集隶属度进行属性约简的基础上,给出了一种决策规则约简算法,从而达到发掘知识并简化知识的目的。     

一种 Hu差别矩阵属性约简的高效算法

针对决策表,首先从理论上证明了相对知识量与新条件信息熵的等价性,从而保证可以从相对知识量的角度计算Hu差别矩阵属性约简．为快速计算出决策表属性的相对知识量,给出一种相对知识量的递归计算公式,从而得到新条件信息熵的递归计算公式．以此为基础给出一种属性重要性定义并设计出一种计算Hu差别矩阵属性约简的启发式算法．算例和实验结果验证该算法是高效的．     

基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法

模糊C-means算法是一种重要的聚类分析算法,但是在数据维数较高的情况下,该算法计算量急剧上升从而导致其效率较低.针对这一问题,提出了一种基于粗糙集理论的模糊C-means高维数据聚类算法,该算法在传统模糊C-means算法的基础上引入了粗糙集属性约简的理念,通过对数据集属性的约简,提取出对分类影响较大的属性集而摒弃与分类无关的属性,进而在聚类过程中只计算属性约简结果集中的属性,从而减少聚类过程的工作量、提高聚类效率.理论分析和实验结果表明,该算法在处理高维数据时较高效.     

一种关系数据库中基于云模型关联规则的提取

为了发现有效的关联规则，属性在比较高的水平被范化，允许相邻属性值或者语言项的重量．这种软划分可以映射人类的想法，同时使发现的知识鲁棒．利用云模型的理论与方法求解数量关联问题，给出了一种云关联规则的定义，并提出了基于云模型理论支持度和置信度的计算方法，最后提出了一种提取算法Cloud model A．这种方法较好地软化了数量属性论域的划分边界，从而使得挖掘出的云关联规则更容易被人理解。     

一种基于知识颗粒的高效完备属性约简算法

为获取高效算法,结合Rough集和粒计算理论,基于知识颗粒设计出获取等价类的算法及计算正区域的等价算法,使用动态SQL语句直接获取已排序的对象集,省略类似算法必需的排序算法,降低了实现的复杂度.给出一种增量式的属性约简算法,设计5种选择属性的新启发策略供算法使用,可避免无用属性入选,更有效去除可省属性及缩减搜索窄间等,确保约简算法的完备性,简化了中间步骤,从而保证算法的高效性.理论分析及实验结果表明:采用该约简算法的时间复杂度和实际求解时间均比采用现有算法的时间复杂度和实际求解时间低,并能更好地适应海量数据集的挖掘.     

一种基于相对粒度的不完备决策表约简算法

为有效地从不完备决策表中获取最小相对约简,提出了一种基于相对粒度的不完备决策表约简算法.该算法通过分析研究知识的相对粒度在属性约简过程中的变化趋势,并基于属性约简定理,尝试通过不断向核属性集中增加属性的方法,从不完备决策表中获取最小相对约简.最后通过实例验证了该算法的有效性.     

信息表相对属性约简的一个算法

给出一种相对属性约简的算法 .该算法对于信息表中由决策属性决定的划分中的每个基本集合 ,计算它们的下逼近集并对每个条件属性在下逼近集中的取值进行检索 ,剔除可能是多余的条件属性 ,得到一个候选属性约简 .在此基础上 ,通过逐步扩展属性 ,最终得到一个属性约简 .与已有的一些算法相比 ,该算法计算量较少     

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。     

—种改进的启发式属性约简算法

文章对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题。针对这一不足,在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法。提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果。     

一个改进的决策信息系统求核算法

通过刻画决策信息系统的核属性,为张文修等学者的著作中关于决策信息系统的核属性集与其可辨识矩阵中单元素集相等的结论补充了证明.然后,针对该著作中给出的基于可辨识矩阵的求属性核算法具有较高的计算复杂性,文中提出了一种改进的决策信息系统求属性核算法,并证明了它的正确性.改进后算法的计算量随决策信息系统不协调程度的增加而减少.     

基于粗集的不完备信息系统的粗糙分类和属性约简

针对不完备信息系统(含有缺省数据或不精确数据),研究它的粗糙分类;并基于相容关系,将分布约简、最大分布约简、分配约简、近似约简引入不完备信息系统;且给出了最大分布约简的一种启发式算法:条件信息量约简算法。经实验检验,该算法是有效的。     

粗糙集数据分析系统MATLAB仿真工具箱设计

围绕不可区分关系和相对正区域两个核心概念,通过知识之间的依赖程度,提出了粗糙集数据分析的算法,通过比较属性约简的数目,选择最少属性数量的约简结果.利用MATLAB处理集合函数的优势,得到了求取相对核、上(下)近似、等价关系、相对重要度、属性相对约简、范畴相对约简、最小决策规则等的各种算法的程序实现.实现了MATLAB仿真工具箱设计.利用图形用户界面(GUI)方法,设计了良好的人-机交互系统的主界面.最后给出实际例子的程序运行结果,对推动粗糙集理论在具体实践中应用和普及,具有实际意义.     

贪心约简算法在HSV中的应用

本文研究了粗糙集理论中的属性约简问题。一般的约简算法和改进的约简算法都不能够得到一个令人满意的属性约简结果。为了找到具有较少属性的约简,文中提出了使用贪心约简算法,通过对接受过超选择性迷走神经切断术(HSV)治疗的具有11个属性的20个十二指肠溃疡病人构成的信息系统作近似分析,获取了一个与原决策表分类质量相同的仅含有5个属性的较小属性集。实验证明:用此方法能有效地去除冗余信息,对其症状进行约简提炼,从而获取简单而又能体现症状与病征的规则。     

基于属性相关性分析的子空间搜索算法

在高维子空间聚类算法中,子空间识别质量有助于改善算法性能.提出了基于属性相关性分析的子空间搜索算法,利用相对熵去除冗余属性,根据联合基尼值判断两两非冗余属性之间的相关性,形成属性关系图,并在此属性关系图上搜索相似兴趣子空间.实验结果表明算法参数容易设置,有较好的子空间识别能力.