不协调决策信息系统的一种协调化算法

对于条件属性值一致而决策结果不一致的决策信息系统,提出一个根据系统中的不协调规则特点,利用系统中协调规则的信息使该系统变为协调决策信息系统的算法,并通过实例进行验证.     

一种基于GDT的缺省规则发现算法

将泛化分配表(GDT)作为假说搜索空间, 提出了一种从不一致和不完全的数据中提取缺省规则的算法. 使用该算法可以从不一致和不完全的数据中挖掘缺省规则, 同时该算法可过滤数据中的噪声, 并且可以对未见实例进行预测.     

基于多粒度一致覆盖约简的混合数据规则学习

许多已提出的规则提取算法不适用于混合数据,而混合数据广泛存在于实际应用中.针对上述问题,提出了一种基于多粒度一致覆盖约简的规则学习方法.首先,在不同粒度下导出每个样本的多粒度表示,从而获得所有粒度下每个样本的最大一致规则;其次,基于一致性的原则计算每个最大一致规则的权重;最后,提出了一种基于最大一致规则权重的覆盖约简算法以获得最小规则集.实验结果表明:所提出的算法能够有效地选择一组最小规则集,相比一些常见的规则提取技术,所提出的算法具有更好的分类性能.另外,所提算法在噪声扰动下具有更好的鲁棒性.     

Rough集规则知识获取研究中的不一致性问题

讨论数据挖掘问题 ,即从原始数据中构造决策规则。重点考虑不一致情况下的规则知识获取问题 ,即从包含不一致信息的数据中获取得到缺省规则 ,并研究在不一致条件下的决策规则选择策略 ,使之能够在不完全、不一致的条件下进行推理。同时将在 Skowron缺省规则获取算法的基础上 ,根据对不一致性的分析 ,提出从包含不一致信息的决策表中获取缺省规则 ,并能够对任意待识样本进行处理的方法。     

防火墙规则的分析及优化

本文用准确的数学模型定义防火墙规则之间的关系，提出了一系列优化算法。如果规则存在冗余、不一致，立即反馈给管理员。通过优化规则可以加快包过滤的速度，对规则配置自动分析。     

Rough集规则知识获取研究中的一不致性问题

讨论数据挖掘问题，即从原始数据中构造规则。重点考虑不一致情况下的规则知识获取问题，即从包含不一致信息的数据取得到缺省规则，并研究在不一致条件下的决策规则选择策略，例之能够在不完全、不一致的条件下进行推理。同时将在Ｓｋｏｗｒｏｎ缺省规则获取算法的基础上，根据对不一致性的分析，提出从包含不一致信息的表中获取缺省规则，并能够对任意待识样本进行处理的方法。     

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.     

基于关联规则挖掘的粗糙集屙陛值约简算法研究

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。     

一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。     

基于压缩数据集的挖掘算法研究

关联规则挖掘是数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。本文对压缩数据的关联规则挖掘进行研究,提出了挖掘算法,与传统的关联规则挖掘算法相比,本算法不但效率高,而且具有较好的伸缩性。     

基于底表的多层扫描术语自动标注算法

以学科教材术语语料库建设为目标,实现了一种基于底表的多层扫描术语自动标注算法.该算法首先采用预测性规则模板扫描文本中未登录术语,并进行标注;其次采用最大匹配方法识别出每个可能的候选术语,把每个候选术语看作术语的定位点,扫描其上下文语境,分别调用单位术语规则模板、例外规则、部件规则、部件例外规则、例外校正规则等对扫描结果进行判断,确定候选术语的身份,并进行标注.该方法以规则的预测和限定功能为辅,充分利用了底表术语信息,取得了较高的标注准确率和召回率,开放测试F-指数达到了84%左右.     

一种变粒度的规则提取算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中知识获取的重要组成部分。通常,在知识获取的过程中先进行属性约简,然后在其基础上进行规则提取。但在实际应用中,属性约简在简化信息系统与提高规则提取效率的同时,原始信息系统中有些重要的条件属性可能被丢弃,从而导致属性约简后对信息系统进行知识获取得到的规则其数量与简化程度并不占优。针对上述问题,提出一种基于粒度变化的规则获取算法,通过属性粒度从粗到细的变化,直接从原始信息系统中提取规则;采用该方法得到的规则与属性约简后得到的规则相比,它们的数量与平均每条规则包含的特征属性数相对较少。最后,在理论分析的基础上,通过实例验证了算法可行性,并通过实验验证了算法的正确性和高效性。     

规则"真"的一般概念和"真"规则形式算法

在粗糙集理论框架内研究基于不完备信息系统的决策规则"真"的一般概念,讨论在一般"真"意义下最优决策规则的统一获取算法,其中首先探讨了在研究不完备决策系统时的基本考虑,然后讨论了决策规则的"真"的一般框架,引入了在一般"真"意义下广义决策向量概念,以此为基础,研究了最优决策规则的形式获取算法.     

关联规则增量式更新算法

讨论了关联规则的更新问题，对关联规则的增量式更新算法IUA进行了分析，指出了其存在的问题和出现问题的原因，提出了一种改进的关联规则更新算法UA．对各种情况下关联规则的更新问题进行了讨论，说明了其均可以转化为数据库不变、支持度改变的情况来讨论，UA算法在充分利用原有信息的基础上，提高了算法的效率。     

一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法

首先, 在句子组织信息之间的结合度及基于规则、 词性和词序对句法分析系统影响的基础上, 提出一种基于规则的语句分析识别算法, 能在大量文本中快速识别出正确句式; 其次,在基于语句分析识别算法的基础上, 提出一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法, 以提高层次化句式识别检错的精度. 实验结果表明, 该算法平均精确率和平均召回率分别为84.65%和77.15%, 相比于只基于规则的语句识别算法分别提高了11.79%和14.48%, 证明了规则与句法合成的层次化语句分析识别的可行性.     

基于Apriori关联规则在信息无障碍网站的应用

为在Web日志数据中挖掘关联规则以指导信息无障碍网站的设计与开发, 针对大量用户对网站页面URL(Uniform Resoure Locator)的访问频率等信息, 通过Apriori算法实
现数据挖掘, 以寻找用户访问页面之间的关联规则。根据3次点击原则及网站结构设计的特点, 对Apriori 算法网页超链接挖掘的过程进行了改进, 频繁项集最多只需找出所有3
-项集即可。算法实现过程表明, 该方法可有效降低算法的时间复杂度, 能通过对关联规则的分析确定用户感兴趣的网页类型, 找出用户所访问网页之间的链接关系。     

一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法

首先, 在句子组织信息之间的结合度及基于规则、 词性和词序对句法分析系统影响的基础上, 提出一种基于规则的语句分析识别算法, 能在大量文本中快速识别出正确句式; 其次,在基于语句分析识别算法的基础上, 提出一种基于规则与句法合成的层次化语句分析识别算法, 以提高层次化句式识别检错的精度. 实验结果表明, 该算法平均精确率和平均召回率分别为84.65%和77.15%, 相比于只基于规则的语句识别算法分别提高了11.79%和14.48%, 证明了规则与句法合成的层次化语句分析识别的可行性.     

CORS方法与规则生成算法GRs

利用含序粗集方法, 依据标准的优先序信息及标准间的支配关系, 解决了推导含序信息规则问题. 提出一种新的规则生成算法, 并与其他规则产生算法进行了简单对比. 算法按照后件由强到弱产生规则, 能保证生成极小规则, 在某种意义下规则集是完备和无冗余的.     

关联规则挖掘算法及其在冷轧生产中的应用

针对Apriori算法在实际应用中无法发现关联规则变化趋势的问题,该文根据增量挖掘算法的优点对Apriori算法进行了改进。改进的Apriori算法能够在原算法的基础上,通过关联规则统计量的变化确定强规则与候选规则之间的转换,从而进一步发现关联规则的变化趋势,提高了依靠Apriori算法得到的关联规则对决策分析支持的可靠性。将改进算法应用于冷轧生产过程预测中,试验结果表明,改进算法相对于传统的Apriori算法对产量预测的精度提高了30%。     

基于可辨识矩阵的属性频率约简算法

阐述了粗糙集理论的基本概念,知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,将可辨识矩阵中出现次数多少作为属性重要性的判断依据.算法求取的是所有约简结果中的某一个或某一些f当某两个条件属性出现频率相同时)结果,当信息系统的复杂程度较高时,其求解的复杂度大大小于原来的约简方法.