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。     

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.     

基于改进扩展正域的属性核与属性约简方法

指出了不相容决策表中存在的正域扩展方法的不足,基于决策表局部最小确定性与条件属性对决策的最小确定性程度,构建了一种改进的扩展正域方法。基于改进的扩展正域方法,提出了计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法。实验结果表明了本文方法的有效性。     

一种改进的基于依赖度的属性约简算法

研究了基于依赖度的属性约简算法,并以实例说明该算法不适合于不相容的决策表,在分析算法产生缺陷原因的同时通过改变算法求核的终止条件,使得算法能够同时适用于相容和不相容的决策表.在求约简过程当中,首先对除核之外剩余属性重要度进行计算,然后以重要度大小依次添加入核求约简.最后通过实例来验证改进后算法的有效性.     

基于Skowron分明矩阵的有效属性约简算法

为降低基于Skowron分明矩阵属性约简算法的复杂度,提出了简化分明矩阵及其相应属性约简的定义,并证明了基于简化分明矩阵的属性约简与基于原分明矩阵的属性约简等价.在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量条件属性在简化分明矩阵中出现的频率,并给出了计算该函数的快速算法,其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).用该函数设计了一个有效的基于原分明矩阵属性约简算法,算法的时间复杂度降为O(|C||U|)+O(|C|2|U/C|),空间复杂度降为O(|U|);并用实例证明了算法的有效性.     

基于关系积的属性约简算法

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现.     

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。     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法(SDMAR),在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。     

基于云模型的连续属性决策表简化算法

从降低样本数据模糊性及随机性角度出发,提出了一种基于云模型的连续属性决策表简化算法.该算法通过对决策表的转换,建立云相似度概念来刻画样本间等价关系,并采用改进的动态聚类方法自动获取相似样本,完成对样本的较粗粒度表示.实验结果表明,简化决策表在不到原规模十分之一的条件下,取得了大致相当的识别率,从而大幅降低粗集知识获取时间.     

基于二进制可辨矩阵的属性约简启发式算法

对文献[2]的可辨矩阵约简变换算法进行改进,利用核属性特性减少比较次数,提高算法的效率.充分考虑决策表的启发性知识,提出一种新的属性重要性计算方法.最后,给出一种基于二进制可辨矩阵的属性约简启发式算法.     

决策表的属性简化

首先定义等价关系族对的后件简化、等价关系族对的简化、决策表决策属性的简化、决策表属性的简化，然后建立了上述的两类简化之间的相互转化关系。     

连续值域决策表的属性约简算法

结合模糊聚类技术与粗糙集理论，首先给出了一种求连续属性重要性的方法，然后由粗糙集中属性约简思想，给出连续值域决策表的属性约简算法，最后通过实例说明该算法的有效性。     

基于辨识矩阵的属性集重要度评价方法

在决策表中,为了评价某条件属性的重要性,不但要考虑这个属性（单一属性）相对于决策属性的重要性,还要考虑该条件属性与其他条件属性构成的属性集的重要性。本文在属性集依赖度比单一属性依赖度更加可信的事实基础上,提出了一个基于辨识矩阵的属性集重要度评价方法。该方法能够较快地获得分辨矩阵,并直接求出属性集的依赖度,从而大大降低了算法的时间复杂度。实例验证了该方法具有较好的有效性和较低的时间复杂度。     

粗糙集理论中决策表属性约简的信息量表示

主要讨论了决策表属性约简和信息量之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和信息论中信息量表示下是等价的．并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息量来等价表示．     

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。     

不相容决策信息系统属性核的研究

决策表属性核的计算往往是基于Rough集理论的决策信息系统约简过程的出发点和关键．不相容决策信息系统是信息系统约简处理研究的重点．本文对不相容决策信息系统属性核的计算问题进行研究，证明了Rough集理论代数观和信息观中属性核概念的包含关系，以及几种属性核计算方法所得到的结果之间的包含关系．     

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。     

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.