决策细化的粗糙集理论分析

对基于粗糙集的决策系统,从理论上分析了决策数据细化的程度对规则近似质量、近似分类精度、核属性和信息熵的影响.证明了决策属性的属性值划分越细,则其规则近似质量、近似分类精度和信息熵就越小,并且决策表中决策属性值细化后所得到的核属性集一定包含细化前的核属性集.因此,在对决策属性离散化时,决策数据细化的程度要适宜.研究结果对研究决策表属性的约简、决策规则的形成和有效性等问题具有实际意义.     

基于信息粒度与粗糙集的决策细化研究

从理论上研究了决策表中决策值细化程度与信息粒度、近似分类的精度及近似分类质量之间的关系,结果表明,决策属性的属性值划分得越细,则该属性的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值就越小.仿真实验同时证明,在基于决策属性划分之下,对任意一个条件属性集经决策细化后的决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,都不大于决策细化前决策表所对应的信息粒度、近似分类精度和近似分类质量的值,这个结果对研究决策表属性约简和决策规则的有效性等问题都有指导作用.     

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.     

基于变精度粗糙集的产品配置规则提取及增量式更新

针对传统粗糙集产品配置规则提取方法容噪性较差的问题,应用变精度粗糙集方法,依据产品设计实例数据建立配置决策表,通过设定分类精度,进行了基于决策类下近似的相对属性约简和基于核值属性的值约简,依据支持度获得有效的产品配置规则.考虑设计实例增加对规则提取的影响,采用增量式更新方法对新增决策表进行规则提取,处理新增配置规则与原配置规则之间的重复、包含和冲突关系,依据可信度进行配置规则的更新.以水平定向钻机配置规则提取为例,验证了所提方法的可行性和有效性.     

β确定下的飞机发电机故障诊断决策约简研究

针对飞机整体驱动发电机故障诊断过程中的故障多源、诊断决策复杂的问题,从数据挖掘角度出发,引用变精度粗集模型处理诊断信息系统.利用对象集定义的二元关系和依赖空间给出了变精度粗糙集的β下近似协调集的判定定理,通过确定近似分类质量γ判断β取值范围并构造下近似分布表,提出了一种决策规则中β下近似属性约简的整体驱动发电机故障诊断决策.通过实际发电机输出故障信号诊断流程约简后得到决策系统,利用粗集中右边界域的准确度和覆盖度验证该方法的有效性和小样本情况下得到决策方法的普适性.     

基于RS的GMDH神经网络在空袭目标识别中的应用

针对目标属性识别的特点,建立了基于粗糙集(Rough Sets, RS)的数据分组处理(Group Method of Data Handling, GMDH)神经网络分类模型.该模型较好地解决了采用高维数据集训练神经网络效率低,神经网络结构规模较大的问题.同时为了提高高维数据集合的属性约简效率,改进了集合近似质量属性约简算法.最后,通过与BP(Back-Propagation, BP)神经网络分类能力的仿真对比,结果表明,基于粗糙集的数据分组处理神经网络分类模型分类能力优于BP神经网络模型,满足现代防空作战对目标属性识别的需求,基于快速求核和集合近似质量的属性约简算法快速有效.     

属性值和属性变化的增量属性约简算法

针对决策信息系统属性增加且属性值发生细化的情况下如何快速更新属性约简的问题,探讨了基于矩阵方法计算决策信息系统相对知识粒度的增量更新机理,设计了属性增加且属性值发生细化的矩阵增量约简算法。当决策表中的属性值细化且决策表中属性增加时,所提出的增量约简算法与非增量约简算法及其他增量约简算法相比,约简的分类精度变化不大,但是能够大大缩短计算约简的运行时间。最后利用一些UCI数据集做了大量仿真实验,仿真结果验证了所给出的动态属性约简算法能够有效地解决动态数据约简的问题。     

决策粗糙集的属性约简准则研究

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一.在传统Pawlak粗糙集模型中,随着属性数量的单调变化,下、上近似集也单调变化.然而,在决策粗糙集模型中,随着属性的单调增加,下、上近似集有可能增加也有可能减少.针对这一问题,从优化角度给出了决策单调准则、一般性准则和代价准则的适应性函数并通过遗传算法求得三种准则下的约简.实验结果表明:决策单调准则约简获得了更多的正域规则;一般性准则约简获取了最多的正域规则;代价准则约简获得了最小的决策代价.     

类别近似质量约束下的属性约简方法研究

利用近似质量作为度量标准,借助启发式算法求解约简,其本质是根据近似质量的变化情况来找出冗余属性,但这一方法其并未考虑每一个决策类别所对应的下近似集合在约简前后的变化程度.鉴于此,提出了一种基于类别近似质量的属性约简策略,其目标是使得每一个类别的近似质量都满足约简的约束条件.借助邻域粗糙集模型,在UCI数据集上将传统约简策略与类别近似质量约简策略进行了对比分析,实验结果不仅验证了类别近似质量约简策略的有效性,而且表明这种策略依然能够满足传统约简的约束条件.     

基于属性质量度的变精度邻域粗糙集属性约简

变精度邻域粗糙集相比于邻域粗糙集具有抗噪容错的能力,但由于重新定义了下近似,正域的划分不再严格,使得属性重要度的可信度降低,在精度改变的情况下无法优先选取最优的属性.针对这一问题,分析变精度邻域粗糙集的下近似,引入邻域内的正确分类率,定义属性质量度,提出一种基于正域的增量和平均正确分类率的增率相结合的属性度量方法.通过和现有的基于属性重要度的属性约简算法做比较,实验结果表明,改进后的属性度量方法对变精度有更好的适应性,在不同变精度阈值下能得到更优的约简结果.     

A Method for Data Classification Based on Discernibility Matrix and Discernibility Function

0 IntroductionDiantga .cl Dasesciifsiicoanti otrneies r aengr ie smspioornta,n Bta yperosibalnem claisnsi dfiactaati omnin&-Bayesian network, decision tree[1], neural network andSVM[2 ,3]are the technologies of data classificationin commonnow. They have extensively appliedin machine learning,ex-pert systemandstatistics etc .Inthese methods ,the most tra-ditional method is C4 .5[1]based on information entropy,which had extensively applied in practical problems . But themain problemof this me…     

不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则提取

以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的粗糙集模型.在确定优势关系粗糙集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念,给出了求得相对下、上近似约简的具体方法,并在此基础上提取不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则.应用实例表明了所提出的新方法的有效性.     

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     

基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法研究

传感网络节点一般分布于环境复杂的区域,当前故障诊断方法诊断精度低,虚警率高,整体性能低。提出一种基于粗糙集的传感网络节点故障诊断方法,给出传感网络结构图,采用粗糙集方法,通过过滤传感网络节点故障数据不关键属性集,得到简化的节点故障属性集,保持了分类能力,提高了运行效率。通过对传感网络故障节点数据进行约简,减少传感网络节点故障数据特征向量维数。建立简化层次各异的传感网络节点故障诊断决策网络,对故障诊断决策规则覆盖度进行分析,求出所有符合既定采集规定的诊断决策规则集,完成新故障状态的处理,实现传感网络节点的故障诊断。实验结果表明,所提方法不仅具有很高的诊断精度,而且虚警率低、整体性能高。