用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法

提出了一种用于数据挖掘的粗集产生多重知识库的方法．该方法基于粗集理论的简化和决策矩阵．首先从知识表示系统中消除冗余属性,产生简化表,形成简化的知识表示系统,提高学习的有效性和精确性．然后从简化表中推导出决策矩阵,通过决策矩阵获取最小决策规则,计算包括所有必需属性的简化集合,给出计算最小决策规则和计算多重简化的算法．最后由相应的简化对最小决策规则进行分组形成多重知识库,给出产生多重知识库的算法．     

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.     

基于变精度粗集模型的定量数据挖掘算法

为了解决定量数据中存在噪音数据或数据不完整的问题，并能从这些定量数据中挖掘出有效规则，在变精度粗集模型(VPRS)的基础上，采用定量数据的模糊处理方法，研究了定量数据挖掘算法。该算法可以从定量数据中挖掘出更客观、有效的决策规则。     

面向属性的粗集数据挖掘方法研究

指出粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但约简问题是一个NP问题,只能通过启发式算法实现.针对这一问题,提出了属性约简和决策规则约简的启发式算法,构成了一个基于粗集理论的挖掘集成算法.最后通过实例表明,该集成算法能够以较高的效率发现良好的分类规则.     

CORS方法与规则生成算法GRs

利用含序粗集方法, 依据标准的优先序信息及标准间的支配关系, 解决了推导含序信息规则问题. 提出一种新的规则生成算法, 并与其他规则产生算法进行了简单对比. 算法按照后件由强到弱产生规则, 能保证生成极小规则, 在某种意义下规则集是完备和无冗余的.     

基于广义决策函数的改进LEM2规则提取算法

针对当前LEM2系列算法提取规则的效率和质量不高的问题,提出了基于广义决策函数的改进LEM2算法(GLD-LEM2).该算法根据广义决策函数来计算候选属性-值对集T(G),通过删除冗余属性-值对来逐步缩小T(G)的规模,以提高规则提取的效率;同时,根据广义决策函数相交最小原则来选择属性-值对,优先提取最简规则,以提高获取规则的质量.实验结果表明,对于完备或不完备的决策表规则,GLD-LEM2算法均能有效地提高规则提取的效率和质量.     

基于多群体遗传算法的汉字识别系统设计

文章设计了一种基于粗糙集理论的手写体汉字识别决策系统,依据并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将信息熵理论作为粗糙集不确定性的度量,给出一种约简冗余条件属性求解决策信息系统约简集的多群体并行遗传算法;并提出了一种基于规则置信度的手写体汉字识别规则融合算法,提高识别准确率,对SCUT_IRAC手写体汉字库中手写体汉字进行识别实验,结果证明,该系统具有较强的手写体汉字识别能力。     

基于粗糙集的分布式集值数据属性约简

有许多文献针对集中式集值决策信息系统进行了研究,但还没有针对分布式集值决策信息系统方面的研究。主要讨论了分布式环境下集值决策信息系统的属性约简问题。从概率角度给出了集值对象的相似性度量,定义了分布式集值决策信息系统中的粗糙集模型;以保持系统正域不变为准则,分析了分布式集值决策信息系统中子决策表和属性的可约性;随后,给出了分布式集值决策信息系统中属性对于系统可约的2个判定条件,并采用后向搜索策略提出了相应的属性约简算法;为了验证该方法的有效性,在5份数据集上进行了50组实验。实验结果表明,提出的方法可以在保持分布式集值决策信息系统分类能力基本不变的情况下约简掉冗余的属性。。     

不完备信息系统中改进的LEM2算法

针对LEM2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的LEM2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型,将该模型和LEM2算法相结合,提高规则提取的质量;定义冗余的属性-值对集合,在规则提取过程中,从候选属性-值对集中直接删除冗余的属性-值对,避免反向消除步骤,加快算法的收敛速度,提高规则提取的效率.最后通过仿真实验,证明了改进LEM2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.     

基于OE-近似概念格的不完备决策背景的规则提取

首先,通过对象诱导的三支条件近似概念格和三支决策近似概念格的细于关系,定义了不完备决策背景的OE-协调性;然后,在OE-协调的不完备决策背景上提出了对象诱导三支规则的提取方法, 分别从正面和负面的角度对规则进行获取和解释, 给出了冗余规则的判定定理及非冗余规则集的提取算法;最后,利用包含度理论,提出了带有置信度的三支规则提取方法, 提供了更为丰富的细节, 使得获取的规则更加完善。