粗糙集理论中决策表属性约简的信息表示

主要讨论了决策表属性约简和信息熵之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和该文给出的信息表示下是等价的,并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息熵来等价表示。     

粗糙集理论中知识约简的信息表示

胡国定教授基于“概念的内涵与外延的反比例关系律”这种思想，给出了一种信息度量方法。本文以粗糙集理论为基础，利用胡教授提出的这种信息度量，讨论了决策表属性约简和信息量之间的关系，证明了对于相容决策表，其属性约简在代数表示和此种方法给出的信息表示下的等价性。并举例说明对于不相容决策表，其属性约简不能用信息量来等价表示。     

粗糙集中基于信息量的决策表属性约简算法

高效的属性约简算法是粗糙集理论应用于知识发现的基础,要在令人可接受的时间内获得约简的通常做法是基于启发式的约简方法。本文提出了决策表中决策属性集相对条件属性集的条件信息量的概念,同时用知识的条件信息量定义了属性的重要性,在此基础上,提出了一种新的基于信息量的属性约简算法,该算法的时间复杂度为(O|C|3|U|2),通过实例分析,表明该算法是有效的。     

基于属性约简的决策表算法

Rough Set理论通过属性约简和决策规则约简,达到发掘知识并简化知识的目的。本文首先给出了属性重要性的度量方法,然后对条件属性的简化进行了阐述,最后,讨论了一致决策表最小算法的三类优化问题。并通过一个实例证明了这种算法。     

基于决策表的粗糙集属性约简算法改进及应用

针对决策属性集合中只存在两个决策集合的情况,为简化决策属性的表达和计算复杂度,提高约简效率,提出一种改进粗糙集决策表的属性约简算法。该算法以条件属性对决策属性的支持度为基础,采用新的约简规则,基于可分辨矩阵的启发式算法,根据属性重要度改进属性约简算法。以高新技术企业智力资本测量指标体系为例,得到了高新技术企业智力资本的最小约简集。结果表明,该约简算法能够得到一个完备的最小约简集,并能显著提高求解约简集的效率。     

基于粗糙集理论的决策表属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的一个重要内容,是进行知识获取中的核心问题之一.本文在粗糙集理论的基础上构造了区分图,在区分图上以属性的重要度作为启发信息,快速缩小搜索空间,求解最小属性约简.给出了一个最坏情况下时间复杂度为max（O（｜C｜^2）,O（｜C‖U｜^2））的快速属性约简算法.该算法统一考虑一致性决策表和不一致性决策表两种情况下的属性约简.     

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.     

基于宽松下近似概念的连续型决策表的属性约简方法

针对连续型决策表,利用模糊相容关系对样例聚类产生模糊决策表,运用宽松下近似概念定义属性重要度,利用函数弹性概念定义决策属性关于条件属性的敏感度,将其作为属性重要度的权重得到加权重要度,并以此为启发式信息提出了一种连续型决策表的属性约简方法.     

决策表的最近近似约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,为此,在提出了最近精确集概念的基础上,研究了决策表属性约简方法一最近近似约简．数值例子表明,该方法简单有效．     

基于粗集的不完备信息系统属性约简

属性约简是粗集理论研究的核心内容之一。经典粗集理论是建立在完备信息基础之上的，然而在现实中，不完备信息系统的广泛存在极大地限制了粗集理论向实用化迈进。该文基于相容关系，将分布约简、最大分布约筒、分配约简引入不完备信息系统，提出了一种新的约简——分配序约简，并讨论了几种约简之间的关系。给出了分配约简的一种启发式算法：条件信息量约简算法，分析了该算法的时间复杂度。经实验检验，该算法是有效的。     

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.     

基于粗集理论的属性约简算法

结合高压输电线路远程监测系统,在参考粗糙集理论的基础上,结合粗糙熵相关知识,针对复杂系统故障影响因子的特点,提出了一种属性约简算法,最后得出相应的算法规则,解决了复杂信息数据简化的问题。实例证明,该算法是可行的。     

模糊决策粗糙集模型及其属性约简

决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模型将不可分辨等价关系放松为高斯核模糊T-等价关系,从模糊隶属度角度定义了条件概率,能够直接对数值型数据进行属性约简.利用UCI标准数据集,将该模型与Pawlak经典粗糙集、决策粗糙集在属性约简能力上进行比较,仿真实验结果表明,该模型具有较好的性能.     

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。     

基于属性递减策略的属性约简递归算法

属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一。通过对某些现存属性约简算法分析,发现它们并不能有效地或正确地获取约简结果。为此,论文提出了一种基于属性递减策略的属性约简递归算法,该算法首先求出每个条件属性的依赖度,然后依次从条件属性集中减去依赖度较小的属性,并判断剩余属性集依赖度是否为1,如果是,则算法递归执行。最后把所获属性集并入约简集并求得核。该算法不仅能够快速计算出所有约简和核,而且运算简单、计算量较少,从而提高了算法效率。实例验证表明,该算法能更有效地对决策表进行约简,具有很强的实用性。     

一种改进的粗糙集属性约简启发式算法

提出了一种改进的属性约简启发式算法 ,讨论了启发式信息的构造 .通过两个反例证明了现有的两种属性重要度定义 (基于属性依赖度的定义和基于信息熵的定义 )的不完备性 ,提出了一种加权平均的属性重要度定义 ;在此基础上构造了两种启发式算法 .通过 UCI机器学习数据库中的几个实例验证了此算法的有效性