不一致决策表的分配序约简

在不一致决策表中定义了分配序约简，给出分配序一致集的判定定理。通过定义分配序区分矩阵给出求分配序约简的区分矩阵法。为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小的增加而指数增长的缺陷，通过定义属性的相对重要性，提出一种求分配序约简的启发式算法。通过实例分析说明启发式算法的有效性，为从不一致决策表中获取知识提供了一种有效方法。     

一种不完备决策表的改进约简算法

由于在现实中,大部分信息系统是不完备的,有可能是不一致的。所以,针对现有属性约简算法的不足,在覆盖粗糙集理论和最大一致块技术的基础上提出了一种新的运用表存储可辨识属性集的不完备决策表的改进约简算法,该算法同时适用于一致决策表和不一致决策表,通过算法可求得决策表属性集的上约简、下约简,实现决策表的属性约简,有效地降低了算法的空间复杂度,提高了算法效率,具有一定的现实指导意义。     

基于相对概率分布的属性约简算法

鉴于现有属性约简算法大多是针对一致决策表不适合对不一致决策表的求解,且运行效率底.文章提出了一种新的决策表属性约简算法.首先判断决策表是否为一致决策表 如果是不一致决策表,则通过最大相对概率分布将其转换为一致决策表; 然后基于一致决策表的相对概率分布满足单点分布的性质来快速确定属性是否为冗余属性,从而求出约简; 并通过MATLAB和UCI学习数据库验证了该算法的有效性和高效性.     

基于等价类的不一致决策表约简改进算法

对Rough集的属性约简进行分析,特别针对不一致决策表,提出一种新的约简算法。算法通过等价类消除决策表不一致性,然后利用传统算法进行约简,并用实例证明算法可行性。     

改进的决策树生成算法及条件决策表的创建

针对传统的决策树生成算法的不足,提出了两种改进算法．实例说明,改进算法具有更好的优化效果,且证明了传统算法是改进算法２ 的特例．把不确定信息以条件概率的形式引入决策表,提出了条件决策表的概念及条件决策树的构造算法,拓宽了决策表的应用范围,使用决策表作知识库、决策树生成算法作推理机,可构造测试诊断专家系统     

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.     

基于重要度的约简算法在电网故障诊断中的应用

为了解决不一致决策表的问题,在原有经典依赖度算法基础上,提出了一种基于重要度的约简算法。约简后的决策表保留了与原始决策表一样的决策属性,但其条件属性较原始决策表缩减了很多。通过具体实例,对大规模电网中的原始不一致决策表进行重要度的计算,根据重要度进行约简,得到去除冗余属性后的决策表,较好地解决了不一致决策表因信息缺失造成决策属性失真的问题。最后指出了粗糙集理论研究中现存的不足,并对如何克服不足提出了具体的思路。     

一种求粗糙集中最小属性约简的新算法

给出一种构造决策表广义信息表的方法并引入一种新的属性重要性度量准则.对相容与不相容决策表分别给出了求最小属性约简的新算法.     

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。     

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.