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.     

基于关系积的属性约简算法

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现.     

一种面向用户需求的序决策信息系统属性约简算法

本文针对不协调序决策信息系统,面向用户需求研究属性约简问题.首先,根据基于近似分类质量不变给出的属性约简的定义,重新定义不协调序决策信息系统的区分矩阵.然后,在此基础上,给出判定条件属性子集为属性约简的充分必要条件.最后,通过将用户需求纳入考虑,提出面向用户需求的序决策信息系统属性约简算法.理论分析与实例验证显示算法可行且有效.     

形式背景上基于矩阵信息熵的矩阵熵约简

概念格的属性约简是知识表示和数据处理的一种有力工具，已被成功应用到多个领域，寻求高效快速的属性约简算法仍然是概念格理论的主要研究热点.从信息熵和布尔矩阵的角度研究形式背景的属性约简，提出属性约简的新方法.首先，在形式背景上定义矩阵信息熵、矩阵条件熵、矩阵联合熵和矩阵互信息熵，研究它们的性质和相互之间的关系.接着，在形式背景上提出基于矩阵信息熵的矩阵熵协调集和矩阵熵约简的定义，给出了属性的重要性度量，利用矩阵信息熵刻画核心属性、相对必要属性和不必要属性的属性特征，再给出获取矩阵熵约简的方法和算法.最后，利用UCI数据集进行测试，验证了基于矩阵信息熵的矩阵熵约简算法的有效性.通过对比实验，证明该算法具有更加高效的约简性能且适用于大数据样本.     

信息系统中正区域性质的研究与应用

针对约简算法的基本问题,作了分析和研究：提出并证明正区域的一种新的等价定义,以此推导了高效的正区域基本算法;对不同约简属性集所对应的属性子集、论域子集和正区域,给出它们相互关系的性质,及关于正区域递增算法约简属性性质的推论．综合以上分析和研究。给出了一种完备、高效的属性约简算法,实验结果和理论分析表明：本研究可有效地应用于属性约简算法分析和构建．     

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.     

属性约简的一种贪心算法

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一 ,现已证明寻找一个决策表的最优约简是 NP- hard问题 .首先在粗糙集理论的基础上 ,给出决策表中属性重要性的两种度量 ,并以此为启发式信息 ,提出了一种基于粗糙集的属性约简贪心算法 ;最后 ,实验结果表明 ,该算法在大多数情况下能有效地获得决策表的最优约简 .     

基于决策规则的属性约简算法

属性约简是粗糙集的核心问题之一。本文基于决策规则给出属性约简相关结论和属性重要性,提出启发式约简算法,引入黄金分割法思想,提高算法效率,并以实例验证算法有效性和正确性。     

一种基于属性重要性的属性约简启发式算法

属性约简是粗糙集理论研究中的关键问题之一.文中定义了一种新的属性重要性度量准则,克服了多值偏向性问题,并给出一种新的属性约简算法.该算法以核属性集为初始约简集合,以新的属性重要性度量准则为启发信息,通过逐步加入相对于决策而言重要的条件属性来求取最小约简.实例分析表明该算法是有效的.     

信息表属性约简之间的若干关系

研究信息表绝对属性约简与相对属性约简之间的关系,指出一个绝对属性约简通常只是包含而不一定会是相对属性约简,同时给出相对属性约简不是绝对属性约简的一个充分条件.此外还阐述了绝对属性约简与属性依赖性之间的关系.     

基于粗糙集理论的多标记数据互补决策约简加速算法

互补决策约简是一种多标记数据属性约简方法,当数据规模较大时,其启发式算法的计算耗时较大。基于粗糙集理论,对互补决策约简启发式算法的加速算法进行了研究。当粒度由粗变细时,在逐步去掉正域的数据集上,首先研究互补决策约简中属性外部重要度的保序性质;基于此,通过逐步缩小数据规模来降低计算约简的耗时,提出了互补决策约简加速算法。加速算法不仅减少了属性约简的计算时间,而且能够保持原始算法的约简结果。     

连续值域决策表的属性约简算法

结合模糊聚类技术与粗糙集理论，首先给出了一种求连续属性重要性的方法，然后由粗糙集中属性约简思想，给出连续值域决策表的属性约简算法，最后通过实例说明该算法的有效性。     

A hybrid genetic algorithm for reduct of attributes in decision system based on rough set theory

Knowledge reduction is an important issue when dealing with huge amounts of data. And it has been proved that computing the minimal reduct of decision system is NP-complete. By introducing heuristic information into genetic algorithm, we proposed a heuristic genetic algorithm. In the genetic algorithm, we constructed a new operator to maintaining the classification ability. The experiment shows that our algorithm is efficient and effective for minimal reduct, even for the special example that the simple heuristic algorithm can't get the right result.     

医药销售决策支持系统开发

围绕医药销售决策支持系统开发过程，阐述该系统中数据仓库结构设计、数据转换与处理、面向属性归约、预测算法模型的改进以及系统实现的主要编程方法。分析如何从算法速度、预测值准确性和周期数据预测方法等方面提高算法模型的效率。     

数据挖掘技术在交通事故分析中的应用

结合关联规则与粗糙集的思想, 提出了基于偏好信息的决策规则约简算法, 并将该算法应用于长春市历年的道路交通事故数据分析中, 从而找出交通事故发生的潜在规律.     

一个适用于地理信息系统的数据挖掘工具——GISMiner

论文将常用于关系型、事务型数据库的面向属性归纳的方法和关联规则挖掘方法扩展至空间数据库，开发了适用于地理信息系统（GIS）的空间数据挖掘工具－GISMiner，并将其应用于从农田GIS中挖掘农田使用情况的空间特征规则，以及从农产品市场GIS中挖掘农产品价格与铁路、国道和河流间的空间关联规则实验。结果表明，GISMiner是一个实用的、能适应于GIS且能挖掘多种知识类型的数据挖掘工具。     

一种新颖的基于量化概念格的属性归纳算法

为了解决数据挖掘过程中挖掘的知识粒度过粗或过细问题，并利用概念格的偏序特性，提出了一种基于量化概念格的属性归纳算法．首先对概念格的外延进行量化，得到量化概念格，再根据概念格的哈斯图，采用概念的爬升进行相应的泛化，从而获得基于量化概念格的多层、多属性归纳．与面向属性归纳（AOI）算法相比较，结果表明所提算法不仅能实现AOI的单一属性归纳，还能进行多层、多属性的归纳，其属性泛化的路径不是惟一的，并且很容易在量化概念格的哈斯图中寻找合适的泛化路径和阈值，以此得到用户要求的、合理的属性归纳结果．     

基于等价关系的信息熵及概率分配函数

Pawlak在1982年提出的粗糙(Rough)集是基于等价关系的理论, 粗糙集的发展推动了人们对等价关系的研究.等价关系上的信息熵具有最为简单、规范的性质.本文研究基于等价关系上的信息熵及概率分配函数,讨论基于等价关系上的信息熵的基本性质,为等价关系的信息熵的各种应用提供理论基础,比如等价关系的信息熵在信息系统的约简方面可能发挥重要作用.文章主要从两方面进行论证:①等价关系的粗细对信息熵的影响,这点通过8个命题来说明;②等价关系与证据理论之间的联系.证据理论主要是通过概率分配函数、信任函数及似然函数来表述,从某种意义上说粗集理论继承和发展了证据理论.另外,本文的讨论均在有限论域U={u1,u2,...,u|U|} 上进行,用具体的例子来说明抽象的数学命题,使之更容易理解.     

一种改进的基于属性归约的知识发现方法

在数据库中发现知识是一个非常活跃的研究领域。在本文中,我们提出一种改进的面向属性的归约算法,即引入充分扩展关系这样一个中间概念,以方便从数据库中提取有趣的结果。