基于粒化单调的不完备混合型数据增量式属性约简算法

增量式属性约简是一种针对动态数据集的新型属性约简方法。然而目前的增量式属性约简很少有对不完备混合型的信息系统进行研究。针对这类问题提出一种属性增加时的增量式属性约简算法。在不完备混合型信息系统下引入邻域容差关系。基于邻域容差关系的粒化单调性,提出信息系统属性增加时邻域容差条件熵的增量式更新方法,并提出了不完备混合型信息系统下的邻域容差条件熵增量式属性约简算法。实验分析表明了该算法的有效性。     

基于二进制区分矩阵的增量式属性约简算法

增量式属性约简算法是动态数据挖掘技术的重要研究内容。为降低区分矩阵的存储空间,结合二进制区分矩阵便于计算以及形象直观的优点,给出一种压缩二进制区分矩阵的方法。将二进制区分矩阵的存储空间从|C|+1列简化成3列。通过动态更新二进制区分矩阵实现增量式求核,并以核为出发点,提出一种的增量式属性约简算法。通过实例计算及仿真实验验证了该算法的有效性。     

基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集

在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。首先,针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。其次,在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。     

不完备信息系统属性约简的矩阵算法

通过分析不完备信息系统中基于相容矩阵的属性约简算法,定义一个在单个条件属性下的新二进制相容矩阵,给出新矩阵间的吸收运算规则,利用该规则得到不完备信息系统条件属性集的二进制相容矩阵.通过判断新二进制相容矩阵间运算后得到的矩阵是否与条件属性集下的矩阵等价,找出不完备信息系统的属性约简.证明该属性约简与不完备信息系统中基于正...     

基于粗糙集的不完备信息系统增量式属性约简

属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战。对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法。在不完备信息系统下引入粗糙集理论中关于正区域的概念,针对不完备信息系统中属性增加的情形,提出了基于正区域的增量式属性约简算法。实验结果表明了所提出的增量式属性约简算法比非增量式的算法具有更高的效率,同时比其他同类型的算法具有更高的优越性。     

区间值信息系统在双精度容差关系下的约简

为了处理一般的区间值信息系统,给出了基于相离度的相似度定义,提出了基于相似度和相似率的双精度容差关系,讨论了在双精度容差关系下区间值信息系统的属性约简与判定,并给出了一种新的基于二进制辨识矩阵的属性约简算法,同时还分别讨论了相似度和相似率对区间值信息系统的属性约简的影响。通过实例分析说明了属性约简的具体操作方法和算法的有效可行性。     

不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法

决策表核属性的确定往往是信息约简的基础,然而以往的核属性约简方法大多是针对完备信息系统的。将完备信息系统中的属性核与属性序约简算法延伸至不完备系统,提出一种不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法。该方法通过构造限制容差关系下决策表的改进分辨矩阵来求得核属性,并将非核属性按直观影响分类质量的能力排序,能够保证得到的约简结果是相对最小约简。通过实验比较证明该方法可行、有效。     

不完备信息系统的属性约简算法研究

对基于容差关系的属性约简进行研究,提出了一种属性次序下的基于容差关系的属性约简算法。在给定属性次序的条件下,该算法可以计算不完备信息系统的惟一约简。通过典型实例验证了该算法的有效性和可行性。     

一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要考虑信息系统(或决策表)不变的情况,有关属性约简的增量式更新算法却报道不多.为此,文中提出一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新差别矩阵,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新,因而可提高属性约简的更新效率.理论分析表明,该文提出的算法是有效可行的.     

基于标记可辨识矩阵的增量式属性约简算法

针对现有增量式属性约简算法中存在的约简传承性差以及不完备现象,提出基于标记可辨识矩阵的增量式属性约简算法.本文首先定义了标记函数,对样本之间的可辨识性进行分类,并将之引入一个新的可辨识矩阵,在新增样本时,结合标记信息可以快速识别可辨识矩阵元素集的异动,获得强传承性的约简超集,在此基础上,设计与标记可辨识矩阵匹配的必要矩阵,用以快速判断并删除冗余属性,确保约简的完备性. 理论分析以及实验测试表明,本算法具有约简传承性强,约简集完备等特点,具有较强的实用性.     

一种新的不完备食品信息系统评价属性相对约简算法

本文针对不完备食品信息系统提出了一种基于粗糙集理论的评价属性相对约简方法。本文利用粗糙集等价关系 的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念。然后通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约 简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,再利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率 给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简 速度。实验表明该方法是简单有效的。     

维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简

增量式属性约简是目前粗糙集理论的重点研究内容。针对不完备混合型信息系统属性变化的情形,提出一种基于正区域方法的增量式属性约简算法。提出了不完备混合型信息系统下正区域的一种等价且高效的计算表达形式,利用这种计算形式分别构造了属性增加和属性减少时正区域地增量式更新,理论证明了其高效性,基于这种增量式更新设计出了相应的增量式属性约简算法。UCI数据集的实验分析表明所提出增量式算法具有一定的有效性和优越性。     

不完备信息系统中一种新的求核算法

在不完备信息系统基于差别矩阵的属性约简算法中,相容类和最大相容类中的对象具有不确定性.针对上述问题,提出一种新的差别矩阵及其核的定义,证明在不完备信息系统中该差别矩阵的核与基于正区域的核是一致的.在此基础上给出一个求核算法,通过实例证明,由于减少了差别矩阵中的元素,因此算法的求核效率得到较大提高.     

不完备决策表中基于对象矩阵属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简是粗糙集属性约简中最常用的方法。对通常给出的以存储条件属性为基础差别矩阵进行比较后,给出一种对象矩阵的定义。对象矩阵从相容类内对象的决策值与条件属性的关系出发,存储的是对象集。给出对象矩阵的属性约简定义,证明了属性约简与基于正区域的属性约简的等价性。给出一个启发式的属性约简算法,其时间复杂度为max(O(|C|2|Upos||U|),O(|C||U|2)),空间复杂度为O(|C||U|2);通过实例说明方法的可行性。     

基于条件分布信息量的不完备决策表属性约简

通过分析目前信息观下不完备信息系统属性约简,针对已提出的几种信息熵存在随着属性的增加系统分类能力减弱的不足,从条件属性确定的容差类在决策属性划分上的分布出发,给出不完备决策表的条件分布信息量的定义;同时,定义了新的属性重要度,并以此为启发信息设计属性约简算法。通过实验说明了该算法对不完备决策表属性约简是可行的。     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。