基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点 .粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论 ,它作为研究知识发现的新型工具 ,能严格地处理不精确数据的分类问题 ,被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中 .针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究 ,并介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理 ,同时利用 RS理论中核和核值的概念 ,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法 ,并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则 ,实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度     

基于PL/SQL的粗糙集分类算法研究

为改进数据分类的效果，基于粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理，利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的思想，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，简化带有不相容规则的决策系统的数据挖掘算法。通过PL／SQL演示了挖掘分类规则的过程，结果表明基于粗糙集分类算法的有效性。     

一种基于粗糙集分类规则发现的方法

介绍了粗糙集理论实现数据分类和规则推理的基本原理,并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系,并简化带有不相容规则的决策系统的多层次数据挖掘算法,应用一实际的例子说明如何在数据库中发现分类规则.     

粗糙逼近近似度量在分类规则挖掘中的应用

为了提高决策系统的分类质量,探讨了一种在数据仓库中基于粗糙逼近近似度量的挖掘分类规则策略.首先介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理,并利用粗糙集理论中粗糙逼近近似度量概念,根据决策表条件属性重要性度量及条件属性对决策类划分的逼近近似度量,提出了基于改进粗糙逼近近似度量的数据挖掘进行属性约减方法,最后举例说明了如何在数据库中发现分类规则.实验结果表明此方法挖掘出的规则简练且合理可靠.     

一种基于粗糙集的不确定决策知识约简算法

粗糙集理论是处理不完整和不确定知识的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整的各种不完备信息,并从中发现隐含知识,揭示潜在规律.针对决策知识冗余、决策效率低下等问题,本文以粗糙集理论为基础,研究不确定性的知识约简算法及决策规则获取方法.首先,研究粗糙集理论与知识约简理论基础,包括知识及知识库、知识表达系统、核与约简的关系;然后,研究了属性约简算法,包括属性的重要性、属性约简算法和属性值约简算法的相关定义及其数学模型表示,并给出了属性约简步骤;最后,以软件维护性及影响因素决策表为例,按照属性约简步骤,完成了属性约简和属性值约简,通过实例分析验证了算法的可行性、有效性和决策规则获取方法.结果表明,运用粗糙集理论对知识进行约简,可以简化复杂系统、消除冗余知识,获得知识库简洁表达的方法,有效维护知识库的结构和性能.     

基于粗糙集的装备故障诊断系统的算法研究

通过设计基于粗糙集的装备故障诊断系统框架,以大屏幕投影系统的设备故障记录作为样本集,研究了粗糙集在装备故障诊断系统中的应用。针对数据预处理中缺失数据的填补问题,采用粗糙集理论和统计学理论相结合的方式,最大限度的保留了原始信息、产生规则的数量和可靠性;针对知识约简中规则生成速度慢等问题,采用了基于粒计算的粗糙集知识发现算法,将决策表中的属性集转换为二进制的矩阵对象,把复杂的知识约简转化为矩阵运算,降低了知识约简的时间复杂度,提高了生成规则运算效率,实现了故障诊断知识的快速自动获取。     

基于粗糙集理论的贝叶斯网络分类算法

面对生活中数据信息量大的问题,常使用粗糙集对数据进行知识约简,消除数据中冗余的部分。但大多数研究没有考虑约简后对原有分类的影响;常使用的朴素贝叶斯算法又难以获得其先验概率。基于上述问题,本文提出了一种基于粗糙集的贝叶斯分类算法：首先利用粗糙集中决策属性和条件属性之间的依赖关系,进行属性约简,消除冗余的数据,然后通过贝叶斯算法对约简后的数据进行知识挖掘,最后通过对故障源数据的对比分析。该方法既避开了朴素贝叶斯算法对先验概率的要求,又使得数据分类和预测能力有了明显提升。     

基于粗糙集理论的病理诊断规则提取算法研究

针对病理诊断规则获取问题,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,用遗传算法对CAIM(class-attribute interdependence maximum)离散化算法进行改进.然后利用粗糙集理论进行规则提取.采用以核为基础的增量式约简算法,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.     

基于变精度粗糙集理论的网格自学习及预测

提出了网格自学习和预测系统体系架构,采用变精度粗糙集和不协调目标信息系统理论揭示有关网格应用属性、网格资源动态状况和网格应用性能之间关系的知识,并采用增量式知识约减算法确定重要属性.利用所发现的知识,可以预测应用的资源需求及其性能.数据实验证明对作业资源需求和运行时间的预测值与实际值的偏差不超过30%.     

基于粗糙集和证据理论的决策规则提取

提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则.     

模糊规则挖掘的粗糙集约简算法

基于粗糙集理论，改进了C-D分辨矩阵，并设计了计算条件核属性的方法。通过分析指出了第二种条件核属性的计算方法，可以避免求取C-D分辨矩阵，降低程序的复杂度。以条件核属性为基础，提出一种适用于获取模糊规则的数据约简算法，并通过仿真研究说明了该数据约简、模糊规则挖掘方法的有效性。     

一种基于粗糙集的机械装配知识发现方法

为了解决机械装配行业工艺知识提取困难的问题,提出一种基于粗糙集理论的装配知识发现方法,给出其计算机软件实现方案,并用实例验证方法的有效性。该方法运用粗糙集中属性重要度的概念和方法,实现属性核和属性约简的求解,并根据约简挖掘隐含在经验数据中的专家知识,形成相应的决策规则。实例验证结果说明,该方法可以有效地提高装配效率和装配知识的学习。     

基于粗糙集的RDT决策树生成算法的研究及应用

介绍了一种基于粗糙集理论的决策树生成算法--RDT(Rought Set Decision Tree).该方法运用了粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核,引入启发式条件计算并选择条件属性作为决策树的根结点或子结点.通过一个例子,与运用信息熵概念建立决策树的算法进行比较,结果表明采用RDT方法得到的决策树优于采用信息熵方法得到的决策树.还讨论了RDT与ID3算法对决策树精度和规模的影响,分析数据分类和知识发现的过程及特点.     

粗糙集理论中核概念的讨论

核是粗糙集理论的基本概念之一,为使获取的知识规则更简洁、更易于理解,许多算法都以先求出信息系统的核为基础进行启发式搜索以求取信息系统属性集的最小约简.通过实例验证,发现了许多文献中核的定义与核的计算之间存在矛盾冲突,这一矛盾冲突导致众多属性约简算法普遍存在核基为0时无法有效地进行属性约简的缺陷.针对核概念的这一问题及由此引起的属性约简算法的缺陷,对粗糙集理论中核的概念进行了重新定义,将核的定义统一于核的计算,提出了真核和伪核两个新概念,并给出了这两个新概念的相关定理及证明.     

基于粗糙集方法的知识发现

属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.     

基于粗糙集理论的KNN分类

粗糙集理论为研究不精确数据的分析、推理,挖掘数据间的关系、发现潜在的知识提供了有效的工具。在数据挖掘技术中KNN算法是一个实现简单和分类准确性较高的方法,但是,当用于样本容量较大以及特征属性较多的类似医疗图像挖掘这样的领域时,其效率受到了很大的影响,找到一个删除最大冗余属性的方法成了解决这个问题的关键。将粗糙集理论与KNN算法结合起来,用粗糙集方法进行属性约简,有效地解决了KNN算法分类的这个缺点。     

基于粗糙集理论和层次分析的数据约简

为更有效更迅速地获得大量信息中所包含的潜在知识和规律,有关数据挖掘和数据库知识发现的研究变得更为广泛和深入.结合粗糙集理论的优势和层次分析模型的特点并将两者有机地结合起来,通过在非核属性中引入重要性概念并利用简单相异矩阵,提出了基于粗糙集理论和层次分析的数据约简算法,同时证明了该算法的有效性和完备性.最后,应用该算法解决了医疗决策系统中一个数据约简问题,实现了知识和规律的挖掘,提高了数据约简的合理性.     

粗糙集理论在中医诊断学中的应用研究

粗糙集(R ough Set,RS)理论是处理模糊和不精确的问题的一种新型的数学工具,是主要应用于研究不完整数据、不确定知识的表达、学习及归纳的数学方法.它在医学领域的应用还处于萌芽状态.近年来,中医规范化和量化研究取得了明显的进展,中医的术语规范化也为计算机在中医学中的应用提供了有利的条件.本文重点论述借助于粗糙集理论的相关知识挖掘中医诊断学中证候群知识,利用粗糙集理论对临床病历建立知识表达系统,对知识表达系统进行属性约简,求出属性核,建立最小简化表,并且得出有关中医诊断的几个相应规则.     

基于粗糙集理论的纸币清分机配置规则获取方法研究

纸币清分机是一种光机电一体化的金融机具.针对不同的客户要求,对纸币清分机属性配置流程进行了概要分析.提出了一种基于粗糙集理论的纸币清分机配置规则的获取方法,实现了对决策系统的约简,使销售人员和客户可以尽快熟悉相应的配置规则.基于粗糙集理论进行知识模型的发现,设定条件属性和决策属性,最终根据实例数据形成配置决策表,利用Skowron差别矩阵进行属性约简及核的提取.配置结果验证了所提方法的可行性和有效性.     

一种基于粗糙集的网络安全评估模型

针对网络安全技术的发展现状,提出了一种利用粗糙集理论挖掘网络安全评估规则,进而利用评估规则构建网络安全评估决策系统的算法模型。研究了网络安全评估问题的粗糙集描述,给出了模糊属性决策表的约简方法。在基于粗糙集理论的属性约简能力基础上,建立安全评估模型,提出了一种评估网络系统安全的新算法。