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.     

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 .     

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。     

一种不完备决策表的改进约简算法

由于在现实中,大部分信息系统是不完备的,有可能是不一致的。所以,针对现有属性约简算法的不足,在覆盖粗糙集理论和最大一致块技术的基础上提出了一种新的运用表存储可辨识属性集的不完备决策表的改进约简算法,该算法同时适用于一致决策表和不一致决策表,通过算法可求得决策表属性集的上约简、下约简,实现决策表的属性约简,有效地降低了算法的空间复杂度,提高了算法效率,具有一定的现实指导意义。     

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.     

一种 Hu差别矩阵属性约简的高效算法

针对决策表,首先从理论上证明了相对知识量与新条件信息熵的等价性,从而保证可以从相对知识量的角度计算Hu差别矩阵属性约简．为快速计算出决策表属性的相对知识量,给出一种相对知识量的递归计算公式,从而得到新条件信息熵的递归计算公式．以此为基础给出一种属性重要性定义并设计出一种计算Hu差别矩阵属性约简的启发式算法．算例和实验结果验证该算法是高效的．     

一种基于依赖度的决策表属性约简算法

属性约简是粗集理论研究的重要内容之一,计算所有属性约简已被证明是NP-hard问题,目前尚不存在一种非常有效的方法。基于依赖度的决策表属性约简算法,可同时适用于一致和不一致的决策表,实验结果表明,与Hu提出的属性约简算法相比,该算法不仅简单可行,而且具有较好的时间性能。     

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.     

基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法

粒度约简是多粒度粗糙集研究的一个关键问题。为了从乐观多粒度粗糙集的角度研究粒度约简问题,消除冗余数据,提高粒度约简的效率,提出基于压缩决策表的乐观多粒度粗糙集粒度约简算法。针对乐观多粒度粗糙集模型,引入下近似分布粒度约简的概念;利用线性时间排序算法进行等价类划分,为决策表的压缩和下近似集的计算打下基础;以冗余的决策表为研究对象,以核粒度为初始粒度约简集,以粒度重要性为启发式信息,运用粒度约简算法进行粒度约简,并通过实例分析和实验验证了该算法的有效性。结果表明,算法降低了计算下近似集的时间复杂度,具有较高的粒度约简效率。     

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。     

基于边界域条件熵的最优尺度约简

由于现实世界中属性具有多层次多尺度,因此多尺度决策表的概念被提出.目前对多尺度决策表的研究大多集中在最优尺度组合上,但通过最优尺度组合得到的并不是一个真正的约简集,仍需再次进行属性约简,因此可能会导致求约简的时间较长.为此考虑利用边界域条件熵直接求最优尺度约简.首先,引入多尺度决策表中最优尺度约简的定义,给出多种最优尺度约简的定义,探讨在协调和不协调两种背景下几种最优尺度约简之间的关系.其次,给出多尺度决策表中边界域条件熵的定义,讨论边界域条件熵的若干性质以及与约简的关系.最后,给出基于边界域条件熵的最优尺度约简算法,并用实验验证该方法的有效性.     

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.     

用属性单值表示的决策表简化算法及属性核计算

为了降低决策表的存储空间,提高计算属性核的效率,提出了一种用属性单值表示的决策表简化算法.给出了条件属性的尺度、权值、属性单值和简化决策表的定义,以及尺度运算、权值运算、每个对象的条件属性值集合转换为一个属性单值的简化运算的严密公式,并通过决策表的可逆定理证明了简化决策表与原始决策表具有相同的信息表达能力.利用该算法简化决策表,条件属性的表达由多维降低为一维,从而有效地降低了决策表的存储空间.实验结果表明,简化决策表属性核的计算效率明显比现有决策表属性核的计算效率高,尤其是对于大型决策表,这种优势更加明显.     

一种快速的动态属性约简矩阵算法

针对实际决策表中对象动态变化的情况,首先引入简化决策表概念,剔除决策表中大量重复的对象,并构造了基于正区域的简化矩阵,有效地缩小了算法的搜索空间;然后从理论上阐述了基于简化矩阵的属性约简和基于矩阵的属性约简的一致性,并仅需扫描一遍简化矩阵便可求解出属性约简;最后在原属性约简的基础上,提出一种快速的动态属性约简矩阵算法.通过算例分析和实验对比验证了算法的有效性和可行性.     

一种基于相对粒度的不完备决策表约简算法

为有效地从不完备决策表中获取最小相对约简,提出了一种基于相对粒度的不完备决策表约简算法.该算法通过分析研究知识的相对粒度在属性约简过程中的变化趋势,并基于属性约简定理,尝试通过不断向核属性集中增加属性的方法,从不完备决策表中获取最小相对约简.最后通过实例验证了该算法的有效性.     

基于属性加权频率算子的属性约简算法

定义了属性加权频率算子的概念,并在此基础上提出一种新的属性约简算法,理论分析和实验结果表明,该算法可以确保得到决策表的一个约简,并能提高算法的效率。同时引入强等价集,很好地解决了属性加权频率值相同的问题。     

一种快速的动态属性约简矩阵算法

针对实际决策表中对象动态变化的情况,首先引入简化决策表概念,剔除决策表中大量重复的对象,并构造了基于正区域的简化矩阵,有效地缩小了算法的搜索空间;然后从理论上阐述了基于简化矩阵的属性约简和基于矩阵的属性约筒的一致性,并仅需扫描一遍简化矩阵便可求解出属性约简;最后在原属性约简的基础上,提出一种快速的动态属性约简矩阵算法.通过算例分析和实验对比验证了算法的有效性和可行性.     

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。     

区间值序决策表的条件熵属性约简

由于数据自身的不确定性和观测条件有限，现实问题中许多数据以区间值形式呈现。其中，优势关系下的区间值信息表研究对于多属性决策问题有重要意义。目前针对该系统的属性约简方法主要是辨识矩阵法或基于互信息的增量式约简，但前者计算效率较低，而后者没有利用到决策信息。文章探讨了条件熵作为不确定性度量在该系统下的性质，通过比较不同属性缺失时信息系统的条件熵变化，引入了属性重要度概念，基于此提出启发式属性约简算法。最后，通过对比实验验证了本算法具有低冗余的特点，在约简率上比基于粗糙熵和正域不变等序信息系统的启发式约简。