基于粗糙集的属性约简优化算法研究

属性约简是粗糙集理论中一个核心研究问题,在对粗糙集中属性约简相关理论研究的基础上,提出了一种新的基于属性重要性和依赖性相结合的GENRED_GROWTH属性约简算法.并通过CUI机器学习数据集测试实验,验证了该算法的有效性.     

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.     

基于知识的层次分析法及其应用

将层次分析模型中下层因素与支配它的上层因素分别视为条件属性和决策属性,借助粗糙集的约简和属性重要性理论,研究了融合粗糙集的层次分析法的指标体系的完善、指标权重的确定、判断矩阵的构造等问题,实现了层次分析法对领域知识的利用及粗糙集对层次结构问题的决策支持。将该方法应用于武器系统效能智能评价实践中,证明了该方法的可行性和有效性。     

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.     

基于包含程度的属性重要性定义

利用粗糙集理论讨论了一种基于条件属性和决策属性相互包含程度的新的条件属性重要性,得到了基于该定义下的属性最佳约简方法,最后结合实例说明该方法的有效性.     

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 .     

基于粗糙集理论和层次分析的数据约简

为更有效更迅速地获得大量信息中所包含的潜在知识和规律,有关数据挖掘和数据库知识发现的研究变得更为广泛和深入.结合粗糙集理论的优势和层次分析模型的特点并将两者有机地结合起来,通过在非核属性中引入重要性概念并利用简单相异矩阵,提出了基于粗糙集理论和层次分析的数据约简算法,同时证明了该算法的有效性和完备性.最后,应用该算法解决了医疗决策系统中一个数据约简问题,实现了知识和规律的挖掘,提高了数据约简的合理性.     

一种针对不相容决策表的属性约简改进算法

研究不相容决策表的属性约简问题.在对现有约简算法局限性分析的基础上,提出一种基于等价划分的属性约简改进算法.该算法不仅从整体上划分了决策表,使其适用范围更广,还使用了过滤矩阵与属性频率重要性的计算方法,提高了算法的效率.最后通过理论证明和实例分析,验证了该算法的有效性.     

多值RS理论中属性约简的另一种算法

基于信息论对多值信息系统中属性重要性的度量,运用分辨矩阵的若干性质,定义了新的分辨相似矩阵,使多值RS理论中属性约简和求核过程更简化.而且相应算法可以有效地减少属性约简算法的计算量,最后给出了该算法的时间复杂度分析,并举例说明了该算法能得到信息系统的最小约简.     

基于粗糙集属性变分区的属性约简

应用粗糙集的方法,分析决策系统中不同的属性分类方法,以及不同分类方法引起的属性重要性与属性相对约简极小子集的变化情况,寻求属性分类方法与属性约简结果相互影响的内在因素,给出高效的属性分类方法和合理确定约简子集的策略,生成策略对应软件的实现算法,并运用软件实现算法来选取相对约简子集．试验结果显示了该策略及算法的有效性．     

系统动力学在汽车市场预测中的运用和研究

汽车工业在经济发展中的地位越来越突出,汽车工业已逐渐成为我国的支柱产业.因此对我国汽车市场的发展前景进行预测是十分必要的.尝试利用系统动力学在社会经济系统预测方面的优势,通过分析影响汽车市场各主要因素和内部各要素之间的结构,建立了汽车市场预测的系统动力学模型.     

基于属性相容度和重要度的粗糙集

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法.该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性.实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度.     

粗糙集属性约简贪心算法的改进

将单个属性按照B精度的均值和方差决定的属性重要性,从大到小依次加入到约简属性中．对重要性相等的属性,再计算划分的B精度来决定加入哪些属性,直到满足约简条件为止．与不用属性重要性的算法相比,计算量较少,提高了计算速度．     

基于粗糙集的私家车潜在消费群体研究

文根据一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,以市场调查数据为研究对象,通过适当的约简算法,得出简化的决策集,分析私家车潜在消费者群体特征。提出了一种启发式的约简算法,在属性约简之前,首先定义了一种条件属性分类能力强度,根据各属性分类能力强度对决策表进行排序,然后采用逐行扫描的方法逐条判断属性是否为不必要属性,解决了属性约简可能出现多个约简结果需要靠人为选取满意结果的问题。     

一种基于互信息的粗糙集知识约简算法

针对粗糙集理论核心内容之一的知识约简问题,该文提出了一种改进的互信息的属性约简算法。该算法结合信息论中信息熵与互信息的概念定义了粗糙集里的一种新的属性重要度,并以此属性重要度为启发式信息进行属性约简。实验分析表明:在大多数情况下,该种算法都能够得到决策表的最小约简。     

基于属性重要性的加权支持向量机及其应用

针对珠江水质预测中的大量不确定和模糊因素,提出了一种基于属性重要性的加权支持向量机水质预测模型.首先通过粗糙集理论对原有的评价指标体系进行约简,由原来的8个预测指标约简为7个指标,被约去的属性正是网站公布数据中缺失的属性;同时计算出各属性的重要性,对重要的指标赋予较大的权重,构造基于属性重要性的加权支持向量机,这不同于以前的针对样本作用不同而构造的加权支持向量机.本文以珠江流域重点断面水质预测为例,对近2年数据进行分析,结果显示了该模型的有效性.     

基于粗糙集面向属性的数据挖掘及改进

用粗糙集进行数据挖掘是近年来被采用的一种新的有效方法 ,本文针对传统粗糙集分类方法过于严格 ,对噪音过分敏感的缺点 ,提出了改进的粗糙集挖掘模式及相应面向属性的约简算法和实现步骤     

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.     

缺失数据的学生能力测评方法研究

建立数据缺失情况下的学生能力测评系统,并在新的属性集覆盖率和属性重要性等概念的基础上,提出该测评系统的属性约简和规则提取方法,最后用实例验证方法的有效性.