基于粗糙集的实属性值约简算法

在A.Skowron关于属性值约简研究的基础上,给出截断点集的逻辑抽取方法,并基于复杂度的考虑提出一种改进的启发式算法,使属性的值集规模有实质性的约简.     

不相容决策表属性约简计算的一个可辨识矩阵方法

基于Skowron可辨识矩阵求属性约简的分辨函数方法只适合于相容的决策表,对于不相容的决策表,该方法可能产生错误的结果.对Skowron方法进行改进,提出一个计算不相容决策表属性约简的可辨识矩阵方法,并给出方法正确性的证明.     

基于粗糙集的属性值约简算法研究

规则提取是数据挖掘的核心步骤,在分析常用属性值约简算法思想的基础上,给出基于不可分辨矩阵的属性值约简算法描述.实验结果表明,这种方法是可行的.     

基于粗糙集的不相容决策表属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵方法对不相容决策表属性约简中存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一种基于互信息的求属性核方法,并在此基础上利用互信息作为启发信息,在算法中加入了消除冗余属性的二次约简过程,构造一种完备的启发式属性约简算法.实例分析表明该算法能够有效地对不相容决策表进行属性约简,且具有较好的约简效果.     

一种基于关联规则的属性值约简算法

数据约简是数据挖掘中的一个重要领域．将属性值约简和关联规则挖掘相结合．给出了支持度、置信度、属性值重要性的定义．在此基础上．提出一种新的用来进行数据挖掘的算法——基于关联规则的属性值约简算法．     

一种基于粗糙集的不确定决策知识约简算法

粗糙集理论是处理不完整和不确定知识的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整的各种不完备信息,并从中发现隐含知识,揭示潜在规律.针对决策知识冗余、决策效率低下等问题,本文以粗糙集理论为基础,研究不确定性的知识约简算法及决策规则获取方法.首先,研究粗糙集理论与知识约简理论基础,包括知识及知识库、知识表达系统、核与约简的关系;然后,研究了属性约简算法,包括属性的重要性、属性约简算法和属性值约简算法的相关定义及其数学模型表示,并给出了属性约简步骤;最后,以软件维护性及影响因素决策表为例,按照属性约简步骤,完成了属性约简和属性值约简,通过实例分析验证了算法的可行性、有效性和决策规则获取方法.结果表明,运用粗糙集理论对知识进行约简,可以简化复杂系统、消除冗余知识,获得知识库简洁表达的方法,有效维护知识库的结构和性能.     

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。     

基于半半序关系的集值不完备信息系统的属性约简

将粗糙集模型扩展后应用于属性值为集合值的不完备信息系统,并由属性值集合间的关系导出集值不完备信息系统下的半半序关系,提出基于这种二元关系的可辨识属性矩阵构造方法,研究了集值不完备信息系统的属性约简方法,并给出属性约简判定定理,从而为不完备信息系统的处理提供了一种新的思路和方法.     

S—粗集理论的研究与应用

本文给出基于S-粗集的单向属性迁移集合,双向属性迁移集合以及单向信息系统的模型;又给出属性迁移的若干性质。从Skowron提出的分辨矩阵的角度出发,给出了S-粗集中的分辨矩阵,并在此基础上提出了基于S-粗集理论上的属性约简算法。最后给出该算法在化学药品合成中的应用。由实验可证明,利用S-粗集的方法对化学药品合成需要考虑的众多因素进行属性迁移与属性约简,找到了对产品合成最重要的属性,在此基础上进行试验,可以降低开发的时间,提高实验的效率和产品收率。     

基于粗糙集方法的知识发现

属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.     

基于决策向量的分辨矩阵构造方法

Skowron分辨矩阵是代数观点属性约简模型的一种演化,其本质在于保持系统中非冲突对象与其他对象的可分辨关系不变,不能刻画常见的非代数观点属性约简准则.属性约简准则的本质体现为保持决策信息系统的某种特定可分辨特性不发生变化,决策信息系统具有多方面可分辨特性,单一属性约简准则仅能刻画其中某一特性.为将不同的属性约简准则运用统一的分辨矩阵形式加以描述,在定义条件等价类的决策向量基础上,构建了决策向量简化决策系统,进而设计满足不同属性约简准则的分辨矩阵及分辨函数,给出其与对应准则属性约简模型的等价性证明,推理证明与仿真实例说明了该方法的可行性与有效性.     

基于粗糙集理论的病理诊断规则提取算法研究

针对病理诊断规则获取问题,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,用遗传算法对CAIM(class-attribute interdependence maximum)离散化算法进行改进.然后利用粗糙集理论进行规则提取.采用以核为基础的增量式约简算法,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.     

基于关联规则挖掘的粗糙集属性值约简算法研究

粗糙集理论中约简是一个重要的研究课题,它包括属性约简和属性值约简两方面内容.针对目前属性值约简只能实现约简,而不能计算各个规则的出现次数的问题,结合关联规则和粗糙集两方面的优点,对冗余规则和不一致规则进行处理,获得具有实际意义的约简表.实验证明,此算法是有效的.     

基于不可辨识矩阵的值约简算法

属性值约简是粗糙集理论的重要研究课题之一,很多学者对它进行研究并提出了不同的算法,但由于值约简是NP-hard问题,目前还没有高效的方法.根据可辨识矩阵的定义,提出了不可辨识矩阵,将其运用到属性值约简的问题中.实验结果验证了此算法的可行性和有效性,能节省循环比较时间,提高计算速度.     

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.     

基于相似关系的不完备形式背景属性约简

研究不完备形式背景的属性约简问题。通过比较对象间属性值的一致性, 定义了对象集上的一个相似关系, 进而定义了基于相似关系的粗糙近似算子, 利用目标集的粗糙集近似, 可以提取语义明确的决策规则。基于不完备形式背景中相似关系给出一种属性约简的概念, 研究了属性约简的判定定理, 给出了三类属性的特征刻画。 最后, 利用对象间的辨识属性, 给出了一种属性约简的方法, 并举例说明了方法的可行性。     

粗糙集连续属性的一种离散化方法

文中给出了基于属性值出现的频率的连续属性离散化的一种方法。在离散化问题描述的基础上,利用属性值出现的频率确定频数候选断点,再利用边缘断点算法进一步减少断点数目,达到离散化目的。该方法提高了决策属性关于条件属性的支持度,提高了属性约简的满意度。     

基于粗糙集神经网络的故障诊断

在神经网络故障诊断模型的基础上,引入粗糙集理论,给出连续属性值的离散化方法.并应用粗糙集对故障诊断决策表进行属性约简,剔除其中不必要的属性.仿真结果表明,该方法可以有效地减少输入层个数,简化神经网络结构,减少网络的训练时间,在故障诊断中有良好的应用前景.     

不完备系统中基于特征关系的知识约简

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象,根据特征关系讨论了其中的知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似分布约简的概念并给出了相应的判定定理与辨识矩阵,为从复杂的不完备系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段.     

基于Rough集的数据挖掘在教学评价中的应用

基于粗集的数据挖掘的主要过程是数据预处理、约简及规则提取.为了分析教师教学行为和教学效果之间的关系,以教学评价的数据为基础,利用基于粗糙集的数据挖掘技术进行挖掘.实例研究中采用基于分明矩阵的属性约简算法和启发式属性值约简算法,去掉决策表中的冗余属性和属性值,得到了影响教学效果的关键因素刎和相关规则.