基于不可辨识矩阵的值约简算法

属性值约简是粗糙集理论的重要研究课题之一,很多学者对它进行研究并提出了不同的算法,但由于值约简是NP-hard问题,目前还没有高效的方法.根据可辨识矩阵的定义,提出了不可辨识矩阵,将其运用到属性值约简的问题中.实验结果验证了此算法的可行性和有效性,能节省循环比较时间,提高计算速度.     

基于矩阵初等变换的粗糙集

提出了近似空间中集合X的增广矩阵及其初等变换的概念,证明了初等变换矩阵中不含元素1的所有列对应的划分类的并为集合X的下近似,含元素R○的所有列对应的划分类的并为集合X的上近似,并由此给出了一种计算粗糙集的快速高效算法。     

基于区分矩阵的最小规则挖掘算法

从区分矩阵的概念出发，分析了区分矩阵与属性约简的关系，并在此基础上设计了一种基于对区分矩阵进行缩减的规则挖掘算法。该算法使得规则提取过程相对清晰和简单，当数据量很大时，该算法降低了计算的复杂性．通过实例验证了该算法的有效性．     

一种基于粗糙集理论的值约简算法

基于粗糙集理论,提出一种无需建立差别矩阵,无需计算分明函数的值约简算法,阐述该算法的设计思想和具体步骤,并用具体算例证明此算法可行,而且获取的规则是完备无冗余的。     

基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法

提出了一种基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法,它是一个采用基于分类精确度的粗糙集模型进行决策规则挖掘的新方法,能有效地处理决策表的不一致性。实例结果和实际应用表明该算法是有效的,为信息系统的规则约简、获取和信息压缩提供了新的思路。     

基于粗糙集理论和布尔矩阵的改进Apriori算法

提出一种基于粗糙集理论和布尔矩阵的关联规则挖掘算法,作为对Apriori算法的改进,通过构造布尔矩阵,利用粗糙集划分等价类的方法对事务数据库的记录进行分类,然后通过等价类的取交或取并运算产生更高阶的频繁项目集,算法能有效减少数据库的扫描次数,实验表明算法在对事务数据库进行挖掘时显示出良好的性能.     

基于矩阵的动态局部相容粗糙集的增量方法

粗糙集模型作为一种重要的粒计算模型,是处理数据的重要工具.在实际生活中,由于数据来源的多样性,信息系统常出现集值型数据,这些信息系统被称为集值信息系统.由于信息的更新,集值信息系统中的属性集会发生动态变化,因此,基于局部相容粗糙集模型,研究用矩阵来表示其上、下近似的方法,讨论随着属性集的动态变化局部关系矩阵的变化以及上、下近似的变化,并通过具体实例说明提出的更新方法在处理集值型数据时的有效性.最后给出与增量方法对应的算法,并在UCI数据库中选取了几组数据进行实验.实验结果证明,这种通过矩阵表示上、下近似并对其进行更新的方法是有效的,可以提高计算效率,降低时间复杂度.     

结合粗糙集理论与扩张矩阵理论的数据挖掘方法

提出将粗糙集理论、扩张矩阵理论进行有机结合的新方法 ,该方法吸收了两者的优点同时消除了两者的缺点 .实践证明 ,该方法可以十分有效地从数据库中挖掘出准确而精悍的知识 .     

基于相似差别矩阵的粗糙集理论

针对经典粗糙集理论只能处理离散数据,不能将其直接应用到连续系统的数据挖掘中。本文利用样本之间的相似关系建立相似差别矩阵,通过实例仿真说明该方法是合理有效的。     

多值信息系统的基于相似度的粗糙集模型

在建立一个新的基于相似度的粗糙集模型的基础上,研究该模型的知识约简,并建立了基于相似度的相容矩阵,通过相容矩阵刻画了多值信息系统中的约简问题.     

基于粗糙集理论的值约简及规则提取

结合粗糙集理论和分类规则支持度的概念,提出以值约简后实例的支持度尽可能大作为约简的目标,并给出一种值约简的算法.通过对实例分析表明,该算法能取得较好的效果.文中还讨论了规则集的性质,改进值约简算法得到一种基于粗糙集的规则挖掘算法.实验结果表明,该算法生成规则能够得到令人满意的分类正确率.     

粗集可辨识矩阵与集对分析相结合的配电网项目垂直一体化评估

从分析国网-省-地市-县垂直一体化评估模式出发,构建了配电网工程项目评估指标体系.考虑供电区域、建设模式、评估级别等差异性,给出了不同评估级别的评估指标计算方法.针对国网-省-地市-县垂直一体化评估的多指标性、复杂性,采用可辨识矩阵计算各指标属性重要度的方法得到各指标权重系数,并结合集对分析理论对配电网项目进行综合评估.以5个配电网项目评估为例对所提的评估方法进行了仿真验证,并对结果进行了分析和讨论.仿真结果表明评估指标、评估思路和评估方法具有广泛应用价值.     

基于蚁群算法的粗糙集知识约简

给出了一种新的粗糙集知识约简方法,即结合粗糙集理论的依赖度定义,先给出知识约简转化定理,然后运用一种改进型蚁群算法,采用局部和全局搜索相结合的方法,对知识表达系统进行约简.同时,在适值函数中引入罚函数,从而保证所求的约简在包含最少而非零个属性的基础上有较大的依赖度.通过Matlab计算实例可看出,本文算法对求解知识约简问题快速有效.     

一种基于MapReduce的粗糙集并行属性约简算法

云计算技术是海量数据挖掘的一种高效解决方案,将MapReduce并行计算模型与粗糙集属性约简算法相结合,提出一种基于MapReduce的浓缩布尔矩阵并行属性约简算法.该算法提高了粗糙集属性约简算法对大数据的处理能力和效率,并能适应云计算环境.实验结果表明,所提算法具有良好的效率、加速比和可扩展性.     

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.     

基于区间值推理的粗糙模糊神经网络

将区间值与模糊推理相结合,在构造神经网络的过程中为了简化网络结构而将它们与Rough集中的知识约简相结合,从而提出了基于区间值推理的粗糙神经网络．     

Rough集与Vague集集成模型

不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题.对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质.这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路.     

基于Rough集实现判定树归纳分类算法的简化

Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法，在决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则。本文将Rough集属性约简应用到判定树归纳分类方法中，明显优化判定树，简化数据挖掘的过程。     

基于粗糙集的属性约简的矩阵方法

粗糙集理论中，属性约简是知识挖掘的核心。知识获取是根据对象间的某种关系如等价关系、相似关系等来定义。受关系的矩阵表示的启发，本文提出知识的矩阵表示以及属性约简的矩阵方法，这种表示和约简方法具有形式简单规范、运算工整的特点。实例验证了该方法的合理性和有效性。     

基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究

为了有效地从凸序列中约简数据和发现知识，解决Rough集集中的凸序列问题，在深入研究凸序列和Rough集理论的基础上，提出了凸Rough集模型，定义了凸Rough集和凸Rough集糊集，给出了凸Rough集糊集的隶属函数和应用凸Rough集进行数据约简及规则发现的算法，最后分析了一个应用案例，验证了模型的可行性，表明应用凸Rough集模型可以更好地进行数据约减和规则发现。