基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵.根据数据库的动态建立特性,提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法,利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正,并通过实例证明了这种算法的有效性,该算法极大地节省了计算量,提高了算法的执行效率.     

基于决策规则的属性约简算法

属性约简是粗糙集的核心问题之一。本文基于决策规则给出属性约简相关结论和属性重要性,提出启发式约简算法,引入黄金分割法思想,提高算法效率,并以实例验证算法有效性和正确性。     

基于二进制粒与粒计算的属性约简

目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论.以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径.理论分析表明,所提出的算法是有效可行的.     

基于极小析取范式的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一，针对求取决策表所有决策约简集的NP问题，化繁为简将问题转化为对象动态增加下的决策约简求取问题。在深入分析了可辨识矩阵中可辨识集的特点及相互关系的基础上，优化改进决策辨识矩阵：①两对象之间不作逆向比较；②将决策可辨识矩阵列简化为属性等价类；③正域等价类作为决策可辨识矩阵的行，分情况给出了新决策表求取所有决策约简集的极小析取范式属性约简方法。该方法统一解决了相容和不相容决策表所有决策约简集的求取问题，最后通过实例分析验证了算法的可行性与有效性，为决策表的属性约简提供了一条高效的途径。     

可拓决策

本文从系统论的观点出发，阐述了可拓论的应用分支－－可拓决策的内涵、特点，介绍了可拓决策的操作程序，技术手段和主要方法，指出可拓决策的工作成果和发展方向。     

基于可拓距离的K近邻算法

距离机制是K近邻算法的关键部分,传统的方法是采用欧式距离来讨论各个属性取值的差异,而对于同一属性取值的差异就显得很简单.采用可拓学来定量描述事物属性的关联函数的性质,构造可拓距离应用到K近邻算法中,设计出可拓K近邻算法.为了验证算法的可行性和准确率,分别应用到二维数据的故障诊断和标准数据集的聚类分析中,实验证明该算法是可行和有效的.     

基于可辨识矩阵的属性频率约简算法

阐述了粗糙集理论的基本概念,知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,将可辨识矩阵中出现次数多少作为属性重要性的判断依据.算法求取的是所有约简结果中的某一个或某一些f当某两个条件属性出现频率相同时)结果,当信息系统的复杂程度较高时,其求解的复杂度大大小于原来的约简方法.     

可拓学与可拓决策

讨论了可拓学与可拓决策产生的实际背景,可拓集合与经典集合、模糊集合之间的区别和联系.研究了可拓集合的特点及其可拓决策应用的前景.     

刑事案件的属性约简聚类算法研究

为发现刑事案件的发案规律与特点,从而及时预防和打击犯罪,提出了刑事案件的属性约简K-means聚类算法。该算法应用粗糙集的属性约简算法消除冗余属性,利用各属性的重要度确定其权值,并在此基础上以改进的K-means聚类算法进行聚类分析。最后应用某地区刑事案件相关数据对算法的正确性与有效性进行了验证,实验表明该方法的优势在于降低了数据规模,并获得较高且稳定的准确率。     

模糊决策信息系统属性重要度的约简算法

针对模糊决策信息系统,在模糊特征属性上采用截集划分论域,构造了模糊决策信息系统下的粗糙集模型,引入了模糊决策信息系统的一种属性重要度的约简算法,通过实例计算验证了算法的可行性.     

基于二二进制粒与粒计算的属性约简

目前有关粒计算的理论与方法主要有商空间理论、词计算理论和粗糙集理论。以粗糙集理论发展的粒计算理论为基础,定义了幂图、粒度幂图及二进制粒等概念,提出基于二进制粒计算与粒度幂图的两种属性约简算法,把属性约简问题转化为在粒度幂图中的搜索问题,为属性约简开辟了新的途径。理论分析表明,所提出的算法是有效可行的。     

基于模糊粗糙集的一种属性约简算法

将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的属性约简算法。该方法引入了模糊C均值聚类算法用以连续属性的模糊化;并通过聚类有效性分析来确定最佳分类数目;克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数,几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点。实例验证了此方法的有效性。     

信息系统中粒计算模型及其属性约简方法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,目前在国际上逐步得到了人工智能有关研究人员的重视。模糊粒度模型、粗糙集粒度模型、邻域系统下的粒计算模型、商空间模型、相容粒度空间模型是目前几种常用的粒计算模型。基于粗糙集理论的粒度模型,通过决策信息系统的粒子空间中各粒子的推理,给出了决策信息系统中核属性计算方法;在此基础上,提出了决策信息系统属性约简的计算方法;通过实例验证了该方法的有效性。     

基于区分矩阵求决策算法的约简

利用区分矩阵的特点，给出了另一种求决策表的属性约简与属性核、决策规则的约简与核的方法，进而给出了一种求决策算法约简的方法，这种方法简单易行，尤其在求决策规则约简时更体现了它的优越性。     

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...     

基于信息熵的商业银行客户画像属性约简研究

客户画像是商业银行近年来的研究热点,从高维复杂的客户数据中筛选出有效属性是客户画像中的关键问题.为解决商业银行客户画像过程中,由于银行客户数据维度较高,难以实现精准画像的问题,在对客户数据进行聚类分析的基础上,结合粗糙集理论和信息熵理论,对商业银行投资客户画像属性进行了约简,并提出了属性约简算法,结果表明,该算法能够对...     

基于扩展可辨识矩阵的混合决策系统属性约简

经典粗糙集理论的研究对象只能是完备的离散决策系统。为了直接对不完备混合决策系统进行属性约简,因此通过引入邻域关系和限制容差关系的概念对可辨识矩阵的定义进行了扩展,提出了一种基于扩展可辨识矩阵的属性约简算法;该算法可以兼容处理完备与不完备混合决策系统。通过UCI数据集的仿真实验证明了该算法的有效性,最后讨论了扩展可辨识矩阵中的邻域阈值选择对属性约简结果的影响。     

一种序决策信息系统中的快速属性约简算法

为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法引入优势粗糙集方法中,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,通过分析序决策信息系统中知识粒在属性数目变化条件下的粗化与细化过程,得出相对冗余属性的判断定理,由此结合前向属性约简方法设计了快速属性约简算法;最后分析比较了2种算法的时间复杂度并选取了6个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,测试结果表明,本文提出的算法比现有的属性约简算法高效。     

决策系统属性约简的关系矩阵算法

建立决策系统与关系矩阵之间的联系后,从关系矩阵的角度研究属性重要性的指标,并利用该指标作为启发式信息提出一种新的属性约简算法.该算法具有较大的灵活性,能够从搜索空间逐次删除不重要的属性,避免对这些属性进行重复搜索,提高了搜索的效率.该算法可行有效.