变精度粗糙集β下近似属性约简

从属性集角度研究变精度粗糙集模型的属性约简问题,在对象集上定义了一种β下近似二元关系,并利用这种关系建立了属性集及其幂集上的等价关系,由此产生依赖空间。同时利用定义的二元关系和依赖空间给出了变精度粗糙集的β下近似协调集的判定定理,得到一种保持每个决策类的β下近似不变的属性约简方法。最后通过实例验证方法的有效性。     

决策表的最近近似约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一．为此,在提出了最近精确集概念的基础上,研究了决策表属性约简方法一最近近似约简．数值例子表明,该方法简单有效．     

决策表的最近近似约简

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,为此,在提出了最近精确集概念的基础上,研究了决策表属性约简方法一最近近似约简．数值例子表明,该方法简单有效．     

—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.     

基于粗糙集的属性约简算法

目的针对不完备信息系统寻找处理方法。方法利用粗糙集扩充模型限制容差关系,取代经典粗糙集理论中的不可分辨关系,对不完备信息进行处理。结果理论上证明了算法的完备性,并使用UCI机器学习数据库对属性约简算法进行测试。结论所述的属性约简算法,不仅可以处理不完备信息,而且在效率上有所提高。     

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.     

基于蚁群算法的属性约简方法

在粗糙集理论中属性约简是个NP-hard问题,已有的方法都有不同的局限性.由蚁群算法的启发,通过粗糙集将条件属性集映射到有向图结构,并采用蚁群协作共同完成求解,提出了属性约简的蚁群算法.     

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     

基于程度粗糙集模型的近似约简和近似相对约简

知识约简是在保持知识库分类能力不变的务件下，删除其中不相关或不重要的知识，它是粗糙集理论的核心内容之一。基于程度粗糙集模型提出了知识的近似约简和近似相对约简的定义，并且讨论了它们的一些相关性质。近似约简和近似相对约简是Pawlak粗糙集模型下的约简和相对约简的推广，它们能够在一定误差允许下约简更多的知识，使问题更加简化，同时也为获取近似决策规则奠定了基础。     

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.     

一种改进的Rough集属性约简启发式遗传算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一 .为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简 ,提出了一种在优化初始群体基础上提高算法性能的启发式遗传算法 .首先 ,通过构造一个新的算子 ,将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息 ,来描述所选择的属性子集对论域中确定分类子集的影响 ;接着 ,以此为基础并结合遗传算法 ,选择一些经过优化的染色体作为初始群体 ,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性 .最后 ,从理论上对算法做了分析 ,证明了新算子所选择的属性子集对原有属性分类能力保持不变 .试验分析表明 ,该算法能有效地对决策表属性进行约简     

基于论域离散度的属性约简算法

提出了一种基于论域离散度的适应度函数,在前向贪心搜索策略下,以该适应度函数评估条件属性的重要性,进而求取邻域粗糙集的约简。该算法与3个比较流行的属性约简算法进行对比实验,在12组UCI数据集上进行验证。实验结果表明,与另外3种算法相比,在不降低分类效果的情况下,本文算法在时间消耗和稳定性上具有较为明显的优势。     

遗传算法在粗糙集属性约简中的研究

在粗糙集理论中,决策表的属性约简是一个非常重要的研究课题。通常人们期望找到最小属性约简,而遗传算法根据个体适应值动态地调整个体的交叉概率和变异概率,提高了遗传算法的寻优能力和收敛速度。     

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。     

一种基于Rough集的海量数据属性约简方法

海量数据属性约简的研究是数据挖掘研究中的一个难点.已有的许多属性约简算法对于空间复杂度考虑得不够,导致了算法不能适应大数据集的约简处理.结合分治法,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法.利用该算法可以快速得到海量数据的属性约简结果.仿真实验结果说明了该算法的高效性.     

基于MQPSO优化的属性约简方法

变异量子粒子群算法(MQPSO)通过在量子粒子群算法(QPSO)中引入变异机制,增加了全局搜索能力,避免陷入局部最优。在粗糙集理论和MQPSO算法基础上,提出了基于MQPSO优化的决策表属性约简方法,并在算法实现中提出了迭代记录策略,改进了算法中的耗时计算部分,降低了算法的时间复杂度。     

一种基于差别矩阵的属性约简完备算法

提出了一种基于差别矩阵的粗糙集属性约简完备算法，算法的求解策略是在每次迭代过程中只选择必要的条件属性，如果在某次迭代过程中找不到这样的条件属性，则任意排除一条件属性，为下一次迭代中找到必要的条件属性做准备．分析了算法在最坏情况下的时间复杂性，给出了该算法相对Pawlak约简的完备性的证明．同已有的同类约简算法相比，该算法在最坏情况下具有更小的时间复杂性．