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.     

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。     

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.     

基于正区域的快速求核算法

基于正区域求核算法的最好时间复杂度为O(|C|2|U|log|U|),为降低该求核算法的时间复杂度,给出了基于正区域的简化决策表定义和相应核的定义.证明了该简化决策表的核与原决策表的核等价.由于求正区域的简化决策表首先要求划分U/C,而求划分U/C的最好算法的时间复杂度为O(|C||U|log|U|),因此以基数排序的思想设计了一个新的求划分U/C的算法,其时间复杂度为O(|C||U|).最后以快速缩小搜索空间为目的设计了一个新的求正区域POSC(D)的算法.在此基础上,利用核的性质设计了一个新的求核算法,其时间复杂度为max(O(|C||U|,O(|C|2|U/C|)).并用实例说明了算法的实用性.     

基于粗糙集的旅游突发事件属性约简

通过对大量旅游突发事件的样本数据进行分析和处理,给出了旅游突发事件中决策系统的构建过程,该过程包括属性提取、属性分类(将属性分为条件属性集和决策属性集)和数据清洗.然后在此基础上构建了一个广泛适用的决策表,并应用粗糙集中基于Pawlak属性重要度的属性约简算法对该决策表进行了属性约简.经过属性约简后,在保持决策表的条件属性和决策属性依赖关系不变的前提下,降低了决策表相对于决策属性的条件属性个数,减少了论域的样本数目,从而可以得到一个更有价值的决策表系统.实验结果表明,在约简后的决策表中可更容易地得出简洁实用的决策规则,甚至可以发现一些潜在的决策关系,能在一定程度上提高旅游突发事件关联规则的获取和决策能力.     

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.     

基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法

为了获取最小决策规则集,当增加新样本时,传统的方法通常需要对决策表中所有数据重新计算,效率欠 佳.从可变精度粗集模型理论出发,讨论了新增记录与已有条件属性等价类的关系及对规则集的影响,在此基础 上提出了基于可变精度粗集模型的增量式规则获取算法.通过仿真实验表明,这种增量式算法是可行的.     

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Rough集的车牌字符识别方法

提出了基于Rough集理论的车牌字符识别方法。该方法根据训练样本的特征向量建立决策表,应用Rough集理论对决策表属性进行约简,从约简后的决策表中获取决策规则,按照规则可信度的大小进行规则的匹配。实验表明该方法有效减少了决策属性的个数,提高了规则的泛化程度,简化了规则匹配算法,在车牌字符识别中取得了较好的识别效果。     

一种基于关联模式的完全决策规则的提取方法

针对基于粗糙集理论提取完全的决策规则是NP难问题,提出一种获取统计意义下的完全的简化规则的算法.该算法结合关联规则挖掘方法和粗糙集方法的优点,从决策表中提取出具有一定支持度和可信度阈值的决策规则,具有实际的应用意义.通过实例验证了算法的有效性.     

基于G4ICCS系统的数据挖掘并行算法

针对传统决策树SPRINT（Scalable Parallelizable Induction of Decision Trees）算法不能处理海量地学数据挖掘的问题, 设计实现了基于G⁴ICCS(Geology Geography Geochemistry Geophysics Information Cloud Computing System）的决策树并行分类算法PSPRINT。该算法使用哈希表存储连续属性分割点两侧的数据记录, 为并行节点的分割提供依据, 在MapReduce架构下解决了海量地学数据挖掘问题。实验结果表明, 在模拟的云计算环境下, 决策树并行算法可以处理海量地学数据分类问题, 并获得较好的稳定性和较高的处理速度。     

灰色粗糙组合决策模型研究

利用灰色聚类决策的机制构建决策表,然后利用粗糙集理论从决策表中挖掘出极小化决策算法,并提出了基于灰色综合决策权的决策表离散化方法.对应用决策表方法解决实际问题时可能出现的问题进行了有益的探讨.指出在约简过程中,要注意理论与实际相结合、定性与定量相结合,才能得到贴近实际的决策规则.     

基于云模型的土地投资层次灰关联度决策

土地市场竞争日益激烈,这对决策的科学性和精确性提出了更高要求.土地投资决策系统是非线性的灰色系统,传统评价方法具有一定的局限性.应用云模型及云的不确定性推理,将地块因子水平的定性评价量化为分值,实现语言的定性概念与其定量表示之间的转换;并进一步结合灰色关联度理论,建立新的决策模型.通过实例分析和对比研究,验证了该方法的有效性.云理论在决策领域的应用必将会提高决策水平.     

考虑价格因素的 并行模糊多准则时 变权重云服务决策

网络中云服务存储量的几何式快速增长使得云服务决策越加困难,为满足用户特殊需要并提供充足的决策依据,提出并行TOPSIS时变权重模糊云服务多准则决策算法.在并行TOPSIS改进中采用熵权重赋值形式赋予云服务相应的准则权重,使得权重的选择变得简单易行,并由此发展出时变权重提出改进TOPSIS评估机制,使用时变权重能够更好的对不同时间段的云服务质量（QoS）信息进行重要性区分,使得决策机制更加合理可信.然后基于分时模糊TOPSIS多准则决策机制,设计云服务选择的并行化融合决策框架,使得算法更趋近于工程应用.仿真结果显示,所提云服务决策算法可更有效的对QoS信息影响进行抑制,从而有效提高云服务调用的成功率.     

一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。     

多目标云资源最佳适应匹配算法的研究

随着云计算的持续研究和发展,面向用户需求的云资源管理与选择是云计算中的重要研究方向之一.为了满足用户的多种云资源需求,使用树型云资源属性管理表(AMT-Tree)对云资源进行管理,并提出一种多目标云资源最佳适应匹配算法(MoOam),保障用户在海量数据下得到最优资源.实验结果表明:MoOam算法在资源匹配中是有效的.     

一种基于粗集的决策表求核算法

决策表是粗集理论的处理对象,其核属性的计算往往是决策信息约简过程的出发点和关键.大多数决策表的求核方法是基于差别矩阵的,具有较高的时间复杂度和空间复杂度.基于区分表,提出一种效率更高的计算核属性的算法,并验证了算法的正确性.     

基于决策树的轨道电路故障诊断知识表示方法研究

针对ZPW-2000A无绝缘轨道电路故障逻辑机理模糊的问题,本文采用了基于决策树的轨道电路专家系统知识表示方法.该方法首先将轨道电路故障影响较大的特征向量样本建立故障决策表,然后运用最小信息熵算法对属性值离散化,根据决策树算法快速学习及分类的特点对离散后的数据样本进行训练学习,生成故障决策树后进行知识规则的获取,在专家系统的知识库中以产生规则存储.通过对ZPW-2000A无绝缘轨道电路的实例分析验证了该方法在轨道电路专家系统知识表示与获取中的有效性和实用性.     

决策表决策值的简化

首先定义了决策规则决策属性的简化,并以此为基础定义了决策表决策值的简化,旨在研究决策表条件值简化的对偶问题,即在保持决策表条件属性集不变的前提下它的条件属性集和决策属性集之间的最简函数关系。在这些定义的基础上,给出了决策规则决策属性简化的表达式和决策表决策值简化的表达式。