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。     

基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法

提出一种基于互信息和疑义度相结合的知识约简方法，遵循修正的互信息准则，发展了一种类似于正交化特性的启发式算法，从决策系统中找出属性集的约简；该方法采用可增可删的双向回归算法，克服了目前前向选择或后向删除的知识约简方法中存在的属性相互依赖或依赖于决策类别的缺点，可保证分类精度不变的情况下，得到更为简化的决策属性集。最后，通过一个简单实例的仿真分析过程验证了文中所提方法的有效性。     

基于相对知识量重要度的属性约简算法

在有效处理噪声数据的基于区分能力大小的启发式算法的基础上,引入了属性的相对知识量重要度的概念．以属性相对知识量重要度为启发式信息,提出了一种属性约简算法,通过实例证明了该算法的有效性．     

基于相对核的属性约简

从相对核的角度,提出了一种新的属性约简方法.首先,求出条件属性相对决策属性的相对正域,然后根据相对正域求得属性的相对核.用这些相对核属性对论域进行划分,在对论域划分后,将可以完全正确的分类删除,减小论域,如此迭代下去,直到论域完全划分,最后求出这些核属性并集,去除并集的冗余信息,即可得到属性约简集.该方法可直接利用核属性来对论域进行划分,不用再计算每个属性的重要度,减少了计算量,在每次迭代的过程中,减小论域,缩减搜索空间,降低了时间复杂度.     

一种基于粗糙集的单一属性分类的约简方法

粗糙集的应用中,对象集通常具有数量大、属性多、单一属性分类大的特点,这是在已有知识基础上提出规则时所遇到的3个主要问题,针对其中单一属性分类的约简问题提出了一种新的方法,它采用了先合并分解再综合的思想简化问题的求解,能快速有效地发掘信息中蕴涵的规则。     

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.     

信息系统中知识的距离及基于知识距离的属性约简算法

从粒度计算的观点出发,给出了信息系统中知识距离的定义,指出利用知识距离可以度量信息系统中知识的粗糙性,分析了其相关性质.提出了一种基于知识距离的启发式属性约简算法,算法不需求核,对无核的特殊信息系统计算约简更加有效.     

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.     

基于改进扩展正域的属性核与属性约简方法

指出了不相容决策表中存在的正域扩展方法的不足,基于决策表局部最小确定性与条件属性对决策的最小确定性程度,构建了一种改进的扩展正域方法。基于改进的扩展正域方法,提出了计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法。实验结果表明了本文方法的有效性。     

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。     

优势关系决策信息系统的属性约简

为有效处理不一致决策的数据, 通过定义决策正域的概念, 提出了基于优势关系的一般决策信息系统的属性约简方法, 并对约简性质进行了分析。最后通过实例说明了属性约简方法的有效性。     

多值不完备决策表的属性约简方法

在许多情况下．现实世界的信息系统是不完备的．考虑包含不确定性和不精确性两种因素的不完备信息系统，建立了一种推广的粗糙集模型并对这种情况下的不完备决策表进行分析．研究了属性约简的方法，根据约简生成了决策规则。     

粗糙集中基于信息量的决策表属性约简算法

高效的属性约简算法是粗糙集理论应用于知识发现的基础,要在令人可接受的时间内获得约简的通常做法是基于启发式的约简方法。本文提出了决策表中决策属性集相对条件属性集的条件信息量的概念,同时用知识的条件信息量定义了属性的重要性,在此基础上,提出了一种新的基于信息量的属性约简算法,该算法的时间复杂度为(O|C|3|U|2),通过实例分析,表明该算法是有效的。     

基于相似关系的不完备决策表属性约简

粗集理论是一种处理不精确，不完全与不相客知识的新的数学工具．属性约简是粗集理论研究的核心问题之一．通过属性约简，简化信息表的属性雏数．在许多情况下面临的信息系统是不完备的，本文研究不完备信息系统下决策表的属性约简问题．     

基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型及其约简算法

针对k等价度容差关系,提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展．在此基础上,定义了变精度粗糙集模型约简的概念,讨论了一种刻画属性重要性的新指标,提出了一种启发式约简算法．该算法能从搜索空间中不断地添加重要的属性,并且删除不重要的属性,从而降低了约简的时间复杂度．最后,通过实例说明该算法的有效性．     

一种改进的基于区分矩阵的属性约简算法

根据粗糙集理论讨论了属性约简问题,基于传统的区分矩阵属性约简算法提出了一种改进的约简算法:首先,根据决策表构造区分矩阵;然后,删除区分矩阵中包含核和伪核的项;最后,化简区分矩阵中剩余项得到约简结果.通过对某发动机故障数据进行处理验证了算法的有效性.     

基于Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

针对商务决策支持系统中存在信息不确定、冗余数据量大的问题,提出了一种基于Rough Set理论的提取最小规则算法。该算法的核心是改进的分明矩阵属性约简和启发式的属性值约简。通过算法对原始数据表中的冗余属性和属性值进行约简,得到了决策表和最小决策规则。最后,对商务决策支持系统的实例进行数据约简,挖掘其中的隐含知识,获取了有价值的决策信息。