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     

一种改进的决策树算法

为解决决策树算法ID3的多值偏向的缺点,利用属性相似度偏向少值属性的特点,提出一种将属性相似度作为信息熵的系数的属性选择标准,从而提出相应的决策树生成算法.实验结果表明,新算法既避免了以信息熵作为属性选择标准的决策树算法的多值偏向,也避免了以属性相似度作为属性选择标准的决策树算法的少值偏向.     

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.     

一种改进的启发式属性约简算法

文章对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题.针对这一不足,在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法.提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果.     

一种新的求属性约简的算法

以不一致度为基础,给出了一种新的衡量属性重要度的标准--不一致度增加函数,并以此为启发式信息构造了一种新的属性约简算法.与前人提出的属性约简算法相比,这种算法的求核运算包含在求属性重要度的运算中,不需要再单独求核.从而简化了算法,提高了效率.     

—种改进的启发式属性约简算法

文章对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题。针对这一不足,在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法。提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果。     

一种新的基于入侵检测的属性约简算法

数据挖掘和机器学习应用于入侵检测是当今的研究热点,但其中大部分算法的学习或分类时间长,制约了入侵检测的应用。将粗糙集用于网络侦听的海量数据的属性约简可以提高入侵检测速度,提高效率。提出的一个新的属性约简算法约简冗余属性,使用朴素贝叶斯分类器进行分类预测。实验表明,该方法分类准确率高、时间消耗少,能够提高入侵检测的效率。     

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.     

一种改进的属性约简算法

属性约简要求在保证分类和决策能力不变的前提下删除数据库中的冗余属性,简化知识表示,生成决策规则,从而为科学化的管理、预测和决策提供有力的支持。深入系统地研究了基于粗糙集理论的属性约简问题,分别对于相容和不相容决策表,在研究了现有约简算法的基础上,发现算法的局限性、优点和不足,并针对不足,对算法作了一些改进。     

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...     

对象导出三支概念格的熵属性约简

将信息熵引入形式背景中,研究对象导出三支概念格的熵属性约简. 首先,定义对象导出三支概念格的信息熵、条件熵和互信息等概念;其次,根据属性在约简过程中的重要性探讨核心属性和非核心属性的熵判定条件,并得出对象导出三支概念格的熵协调集等价于OEG协调集(对象导出三支概念格的粒协调集),对象导出三支概念格的熵约简集等价于OEG约简集;最后,给出决策形式背景中对象导出三支概念格的熵协调和熵约简等概念,并给出启发式熵约简的方法.     

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.     

基于不完备信息系统的分配约简的启发式算法

研究了不完备信息系统下的属性约简,基于相容关系提出一种遗传算法的分配约简算法,算法编码采用了二进制一维编码形式,比较适合地表达了遗传算子.为了加快算法的收敛,在适应值函数中引入了惩罚函数,可以保证所求约简既含较少属性又有较强支持度.在交叉规则中,采用了单点交叉,最大迭代代数被作为停止准则,算法获得较佳的搜索效果.通过实例分析,可以证明该算法是求解知识约简问题的快速有效方法.     

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。     

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．