一种专家系统知识获取时的属性值约简算法

知识获取是构造专家系统的"瓶颈",提供准确的推理知识是进行科学决策的关键。文中运用粗糙集理论,研究对决策表中每条记录的冗余条件属性值进行筛选并删除的属性值约简算法。首先研究属性值约简的理论基础,包括知识表示和知识约简与核两个方面;其次研究知识获取方式与知识获取过程;然后研究属性值约简算法,通过两个定义描述约简算法的基础上,给出了约简算法的5个步骤;最后以城市物流中心选址为例,运用属性值约简算法及其步骤,对决策表属性值进行约简。结果表明,属性值约简实现了决策表的最简化,突出了关键属性及其关键属性值对决策的影响。     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

基于改进的Wap算法的Web序列模式的研究

基于不完备决策表的属性约简定义有多种,现研究基于知识粒度的属性约简。研究发现,差别矩阵是一种较好的设计属性约简算法的方法。为此,定义了一种粒度差别矩阵和基于该差别矩阵的属性约简,并证明了该差别矩阵的属性约简定义与基于知识粒度的属性约简定义等价。在此基础上,设计了一个新的基于信息量的不完备决策表的属性约简算法,其时间复杂度得以降低。     

Discernibility Matrix Algorithm of Attribute Reduction Based on Knowledge Granulaion in Incomplete Decision Table

基于不完备决策表的属性约简定义有多种,现研究基于知识粒度的属性约简.研究发现,差别矩阵是一种较好的设计属性约简算法的方法.为此,定义了一种粒度差别矩阵和基于该差别矩阵的属性约简,并证明了该差别矩阵的属性约简定义与基于知识粒度的属性约简定义等价.在此基础上,设计了一个新的基于信息量的不完备决策表的属性约简算法,其时间复杂度得以降低.     

不完备决策表的知识约简算法研究

知识约简是祖糙集理论处理信息系统的重要手段,本文首先给出了不完备信息系统的相关概念和定义,提出了不完备决策表的一种知识约简算法．实例计算结果证明了算法的可行性。     

一种基于属性重要性的启发式约简算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一.为了能够有效地获取决策表中条件属性集的最小相对约简,本文首先利用代数方法描述决策表中的属性的重要性,提出了限制正域的概念,得到了关于限制正域的若干结果,并据此提出一种改进的属性约简算法,即以属性核为起点并结合算子,通过向属性核不断添加重要程度最大的属性,并利用已求得的正区域和限制正域使处理数据的范围不断缩小从而减少求约简的时间. 该算法能够节省得到决策表的最小约简的时间并能得到所有相对约简.实例分析也验证了该算法的有效性.     

一种基于决策表的快速属性约简矩阵算法

针对目前基于决策表的属性约简矩阵算法效率不理想的情况,首先引入了简化决策表的概念,有效剔除了决策表中大量重复冗余的对象,并给出了正区域模型下简化矩阵的构造,从而有效地缩小了求解属性约简的搜索空间;然后从理论上详细分析了基于简化矩阵的属性约简与基于正区域的属性约简是一致的,并给出了一种有效的属性重要性度量方法.为此,在简化矩阵的基础上设出了一种快速的属性约简矩阵算法,最后通过实例分析和实验对比说明了算法的有效性和可行性.     

新的决策表约简模型下的一种增量算法

新的约简模型将满足平均决策强度条件的最简规则集作为最终的约简结果,解决了不相容决策表约简结果不一致的问题。当前迫切需要解决的问题是,面对动态变化的决策表,如何高效地调整决策表的约简结果。文章提出了一种在新的约简模型下增量算法,该算法能根据决策表新增样本与原有的最简规则集的关系,快速推出新决策表的满足平均决策强度条件的最简规则集。     

关于简化的决策表及属性约简的注记

对简化的决策表进行转换,得到改进的简化决策表.基于正区域的属性约简,证明了在原决策表上约简与在改进的简化决策表上约简,结果相同.由于改进的简化决策表是一致的,从而保证在实际应用中,对改进的简化决策表可以用现有的任意一种完备的属性约简算法.     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容.为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表.最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的.     

基于覆盖算法的条件信息熵表示及属性约简

利用覆盖算法对数据进行处理,得到论域U的一个划分,定义一种基于覆盖的条件信息熵,由新的条件信息熵定义新的属性重要性,并证明了对于一致决策表,它与代数定义下的重要性是等价的。以新的属性重要性为启发信息设计约简算法,并给出计算新的条件信息熵的算法。实验结果表明该约简算法能快速搜索到最优或次优约简。     

基于信息熵的决策表约简

从信息论的角度,对决策表中属性重要性的大小进行度量,并在此基础上,提出了一种基于互信息大小的知识约简算法,实例表明能够有效得到决策表的近似最小约简。     

一种启发式知识约简算法

属性约简是Rough集理论中的核心问题之一,找出所有的约简或最小约简是一个NP难题.本文证明了正区域和边界域的一些性质,指出在考虑正区域作为启发信息的同时,还应该考虑在不一致决策表中边界域对约简的影响,综合这两种信息,提出了不一致决策表约简的启发信息.并在此基础上,设计了不一致决策表的启发式约简算法.实验证明,在多数情况下,该算法能够得到决策表的最小或次优约简.     

基于包含度的不一致决策表约简新方法

在不一致决策表中,以知识的包含度为基础,将一致和不一致对象分开,定义了一种新的属性重要性;为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小增加而指数增长的缺陷,给出分布约简的数学判定定理,提出了一种求分布约简的启发式方法。实例验证分析表明,新的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简。     

基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,为了能够有效地获取决策表中属性最小约简,在分析属性约简的方法与遗传算法的基础上,将属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法.通过构造新的变异算子来引入启发式信息,体现了启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度.实验结果表明,该方法能快速有效地求出决策表的最小约简.     

基于粗糙集信息等价矩阵的关联规则挖掘

利用粗糙集理论,从矩阵分析的角度来挖掘决策表蕴含的信息,引入粗糙集信息等价关系的同构映射——等价矩阵,等价矩阵可看作是等价关系在信息表内的知识表达。给出了等价矩阵的求取算法以及等价矩阵意义下的属性重要度和核的概念。设计了基于等价矩阵的决策信息表的最小属性约简算法。从等价矩阵本身相关操作运算来挖掘客观知识之间的关联模式,提出了基于信息等价矩阵的关联规则提取的算法。实例证明提出的算法有效,为进一步研究决策信息系统的规则提取和决策算法提供了可行的计算方法。     

证据理论与熵值融合的知识约简新方法

求解决策表的最小约简已被证明是NP-hard问题,在粗糙集和证据理论的基础上提出了一种知识约简的启发式算法。利用粗糙集等价划分的概念给出属性的信息熵,定义每个属性的熵值重要性并由此确定知识的核。引入二分mass函数对每个属性建立一个证据函数,证据融合得到每个属性的证据重要性。以核为起点,以证据重要性为启发,依次加入属性直至满足约简条件。实例表明,该方法能够快速找到核和相对约简,并且该约简运用到分类上正确率也是较高的。     

基于改进的二进制分辨矩阵属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,目前已有许多属性约简算法。但这些算法中主要针对一致决策表,当决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简的差别矩阵算法会产生错误的结果。为了解决这个问题,引入了一个改进的二进制分辨矩阵,提出了一种基于改进的二进制分辨矩阵的属性约简算法。并利用上述算法结合实例进行属性约简,证明了算法的正确性和有效性。