一种基于Hash的快速值约简方法

本文在研究粗糙集、决策树与粒计算的基础上,结合Hash算法快速、高效的特点,提出了一种基于Hash的快速值约简方法.该方法在处理信息系统过程中,能够快速划分等价类,并计算出正区域;在基于粗糙集理论针对每一个属性进行属性约简和值约简的过程中,利用Hash方法能够对数据压缩的特点,实现快速高效的规则提取.通过仿真实验显示,...     

一种改进的相对属性约简算法

研究了粗糙集理论中一般属性约简和相对属性约简这两个重要问题,针对决策信息系统,提出一种基于一般约简和互信息的相对属性约简算法,实例表明能够有效得到决策表的约简。     

属性值和属性变化的增量属性约简算法

针对决策信息系统属性增加且属性值发生细化的情况下如何快速更新属性约简的问题,探讨了基于矩阵方法计算决策信息系统相对知识粒度的增量更新机理,设计了属性增加且属性值发生细化的矩阵增量约简算法。当决策表中的属性值细化且决策表中属性增加时,所提出的增量约简算法与非增量约简算法及其他增量约简算法相比,约简的分类精度变化不大,但是能够大大缩短计算约简的运行时间。最后利用一些UCI数据集做了大量仿真实验,仿真结果验证了所给出的动态属性约简算法能够有效地解决动态数据约简的问题。     

基于粗糙集的不相容决策表属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵方法对不相容决策表属性约简中存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一种基于互信息的求属性核方法,并在此基础上利用互信息作为启发信息,在算法中加入了消除冗余属性的二次约简过程,构造一种完备的启发式属性约简算法.实例分析表明该算法能够有效地对不相容决策表进行属性约简,且具有较好的约简效果.     

快速求解粒球粗糙集约简的属性划分方法

传统邻域粗糙集需指定半径或通过搜索方式找出适用于问题求解的半径,这在数据预处理过程中会带来极大的时间消耗。而粒球粗糙集方法则能够依据数据分布,自适应地生成合适的粒结构。以粒球的纯度为度量准则,粒球粗糙集方法亦为属性约简问题的研究引入新的思路。利用前向贪心搜索求解约简时,需尝试计算每一个候选属性被加入约简池后所引起的粒球纯度的变化,这为算法的执行效率带来了严峻挑战。为解决这一问题,在前向贪心搜索进程中提出了属性划分策略,其本质是将所有属性划分成不同的组,从而能够压缩候选属性的搜索空间,以达到快速求解约简的目的。使用了10组UCI数据集,最终的实验结果说明,相较于传统邻域粗糙集约简以及基于纯度的粒球粗糙集约简,引入属性划分策略后,能够极大地提升粒球粗糙集约简求解的时间效率。     

基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简

属性约简是粗糙集合研究的核心内容之一,现已证明寻找最小约简是NP-hard问题。本文利用一种新的区分矩阵与免疫遗传算法结合方法,通过简化区分函数方法求得核属性,有效提高计算速度,能够实现相容/不相容决策表的属性约简,改进后的算法可以求取属性的一个约简。     

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。     

决策粗糙集属性约简:一种局部视角方法

比较于经典粗糙集,决策粗糙集模型将代价问题考虑在内,为粗糙集的属性约简问题带来了新的挑战。尽管已有针对决策粗糙集的一些属性约简方法被提出,但这些约简标准都是基于所有决策类的,约束条件较为严格。为解决这一问题,从局部视角出发,针对单独的决策类提出了Local约简的思想。基于启发式算法求解约简的实验结果表明,相比于面向所有决策类的约简,Local约简可以获得更多的正域规则,同时也能够进一步降低约简中的属性数量。     

一种面向增删操作的粗糙集属性约简更新算法

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一,在信息系统的对象信息不断出现增删等更新操作的环境下,如何进行快速有效的属性约简则是一个亟需解决的迫切问题.提出一种面向增删操作的属性约简更新算法,面向更新前后的决策表,首先分析了对象信息动态增加与删除情况下信息熵的变化机制以及约简属性对新增或删除对象的区分情况,然后提出基于区分情况的新条件熵值的计算方法,最后给出基于散列表的属性约简更新算法.实验结果证明,本文方法可以快速求解出增删更新后的属性约简结果,其性能较传统方法有较大优势.     

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。