一种新的启发式属性约简算法

为解决属性约简的诸多问题,比如基于信息熵的属性约简方法偏向多值属性的缺点,而基于属性相似度的属性约简方法偏向少值属性的不足,现提出一种将信息熵和属性相似度结合起来的新的启发式属性约简方法.实验结果表明,避免了上述两种属性约简算法的偏向性.     

连续值决策表的一种属性约简方法

目的 讨论连续值决策表的一种属性约简方法.方法 连续值决策表是一种常见的根据实际应用抽象所得的数据库.本文通过对连续值决策表进行预处理--离散化,把它们转化为有序决策表,然后以r度量作为度量标准对转化后所得的有序决策表进行属性约简.结果 与结论可以证明该方法可对连续值决策表有效的进行属性约简,使此类决策表的规则表示简单直观.     

一种改进的属性约简方法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一，现已证明寻找最优约简是NP-hard问题。本文在连接差别矩阵的基础上，采用贪心算法的策略，提出了一种启发式算法来寻求最优约简。该算法不仅能在有核的决策表中通过核进行属性扩充求得最优约简，而且在无核的决策表中也能根据属性在连接差别矩阵中出现的频率求得最优约简。经实例验证该算法是有效的。     

取值稠密信息系统的一种属性约简方法

目的 讨论取值稠密信息系统的一种属性约简方法.方法 通过对取值稠密信息系统进行预处理--离散化,把它们转化为经典的信息系统,然后以有向关联信息作为度量标准对转化后所得的经典信息系统进行属性约简.结果 /结论该方法可对取值稠密信息系统有效地进行属性约简,使此类信息系统的规则表示简单直观.     

一种基于区分矩阵的实值属性约简算法

通过粗糙集理论对一种实值属性约简算法进行了研究,给出了实值决策系统属性约简的算法,并采用UCI中的数据集进行分析,实验结果表明:该约简方法可以选择较少的属性而保持或改善分类能力.     

一种基于粗糙集的单一属性分类的约简方法

粗糙集的应用中,对象集通常具有数量大、属性多、单一属性分类大的特点,这是在已有知识基础上提出规则时所遇到的3个主要问题,针对其中单一属性分类的约简问题提出了一种新的方法,它采用了先合并分解再综合的思想简化问题的求解,能快速有效地发掘信息中蕴涵的规则。     

一种改进的相对属性约简算法

研究了粗糙集理论中一般属性约简和相对属性约简这两个重要问题,针对决策信息系统,提出一种基于一般约简和互信息的相对属性约简算法,实例表明能够有效得到决策表的约简。     

一种简化差别矩阵的属性约简方法

针对现存差别矩阵属性约简算法存在的缺陷,以及通过差别矩阵求约简属性时过程比较复杂,对比做了部分改进.通过对条件属性进行归类分组,提取代表性记录来生成差别矩阵,简化了差别矩阵的阶数和求约简属性的复杂度.从而在算法的时间复杂度和空间复杂度方面做了优化,节约了算法的时间和空间复杂度.实例表明算法可以有效地对属性进行约简,可获得理想的结果,并且改进后的算法简单、高效.     

保持分类能力不变的一种连续属性离散化方法

连续型属性的离散化问题是机器学习中的关键问题，是一个NP难题．该文针对决策表，在NaiveScaler算法的基础上，给出了一种直观、有效和易于理解的离散化方法．该方法从整个属性空间的角度来考虑属性的离散化问题，可有效地保证决策表中原有分类结果的不变性．     

一种求粗糙集中最小属性约简的新算法

给出一种构造决策表广义信息表的方法并引入一种新的属性重要性度量准则.对相容与不相容决策表分别给出了求最小属性约简的新算法.     

基于模糊区分矩阵的区间值信息系统属性约简

首先分析了区间量的测量过程,根据误差理论定义了一种能够合理反映两个区间量相似程度的相似关系.在区间量的相似性度量基础上,将属性集映射到论域笛卡尔积上的一个模糊集簇,建立了基于模糊区分矩阵的属性约简理论,讨论了其特点,提出了将区分度离散化的观点,探讨了它对于系统鲁棒性的意义.最后设计了基于属性重要度的约简算法并通过实例验证了其有效性.     

基于信息熵属性约简的矩阵方法

给出基于信息熵的属性约简的矩阵表示,由此设计一个新的基于信息熵的属性约简算法,并用实例验证算法的可行性.该算法比较直观,容易理解,而且所占用的辅助空间少.     

近似空间映射与属性约简算法

信息系统作为一种基本的数学模型广泛应用于人工智能的各个分支，例如分类问题、专家系统、决策支持、上下文分析和数据挖掘．而属性约简是信息系统研究的基本问题．文章提出了近似空间映射（ASM）的概念，并讨论了它与属性约简的关系，提出了基于ASM的属性约简新算法．     

基于信息熵的信息系统及决策表的属性约简

利用新的信息熵,给出信息系统信息熵的约简方法及决策表的相对信息熵约简判定定理,证明分布协调集一定是相对信息熵的协调集．     

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。     

基于启发式二分策略的属性约简方法

分辨矩阵为属性约简与求核运算提供了一种规范精确的数学模型,通过分辨矩阵模型可方便地获取决策系统全体属性约简.本文基于分辨矩阵运用启发式信息与二分策略扩展结点,设计了一种构造约简树求取全体属性约简的有效算法,该约简树从根结点到叶结点全体路径构成的析取范式与系统分辨函数等价,其极小析取范式所有析取项即为决策系统全体属性约简.该方法适用于满足任意约简准则的分辨矩阵,能够显著地减少搜索空间和保证全体约简求解的完备性,理论分析与实验结果说明了算法的可行性与有效性.     

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。     

粗糙集属性约简及其在林业信息分析中的应用

给出一种直观的属性重要性度量方法和较为简单实用的属性约简算法 ,并应用于一类林业数据的信息分析 ,取得良好效果     

基于属性约简的模糊综合评判

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具。属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一。本文提出基于属性约简的模糊综合评判。通过属性约简，模糊评判过程中因素集(属性集)的指标数大大减少，从而达到简化运算、节约时空资源的目的。