基于决策熵的不完备信息系统的知识约简方法

为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法.该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度和对象覆盖度,同时引入了容差关系,以决策熵的属性重要性度量为启发信息进行知识约简,最终得到确定的规则集.仿真实验结果表明了该算法的可行性.     

不相容决策系统的知识库构造研究

粗糙集理论为知识库构造提供了一种形式化的理论模型,但是针对不相容决策系统构造知识库仍然是值得深入研究的问题。基于决策系统分布约简定义规则的分布核与分布约简概念,提出一种基于分布约简构造知识库的方法。首先确定各条件类的分布核,进而采用启发式算法计算其分布约简,挖掘约简规则集,构造出决策系统的知识库。并对加入决策系统中新对象的各种情形进行分析,对原有知识库进行增量式更新,而无需为更新知识库重新运行知识库构造算法。该方法能适应不相容决策系统,同样也适用于相容决策系统。     

基于粗糙集的决策规则约简

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法，正越来越被人们所重视。其主要思想是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，达到发掘知识并简化知识的目的。但是属性约简是一个NP问题，对属性的约简和决策规则的约简只能通过启发式算法实现。该文针对属性约简和决策规则约简，各提出了一个启发式算法。     

粒协调决策形式背景的属性约简与规则融合

针对基于决策形式背景进行属性约简与规则提取能够更便捷有效地获取知识,因此规则提取及属性约简是形式概念分析理论重要的研究课题。本文基于等价关系研究粒协调决策形式背景的属性约简与规则提取,定义粒协调集与粒约简,给出粒协调集判定定理,并结合布尔方法给出属性约简算法,最后利用集值向量包含度这一工具给出决策形式背景中的乐观规则融合方法与悲观规则融合方法。     

一种新的决策粗糙集启发式属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中最重要的研究内容之一。在决策粗糙集中,学者提出了多种属性约简的定义,其中包括保持所有对象正决策不变的约简定义。针对该约简定义,为了高效地获取约简集,设计了一种启发式函数 ——决策重要度,这种启发式函数根据每个属性正决策对象集合的大小来定义其重要性,正决策对象集合越大表示重要性越高,由此构造了基于决策重要度的启发式属性约简算法。该算法的优点是通过对属性决策重要度的排序,确定了一个搜索方向,避免了属性的组合计算,减少了计算量,能够找出一个较小的约简集。实验结果表明,该算法是有效的,能够得到较好的约简效果。     

基于相似关系的集值决策信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论中重要研究内容,由于现实应用领域中决策信息系统往往呈现出不完备性特点,为此,首先将不完备决策表转化为集值决策信息系统,并详细分析了集值决策信息系统下基于相似关系的分布约简和最大分布约简,在此基础上,构造了一种基于可区分对象集的属性约简算法,算法利用可区分对象集的集对,计算极小析取范式求解出所有的分布约简和最大分布约简。最后,利用实例分析验证了算法的有效性。     

基于决策熵的增量式知识获取算法

为了在知识约简中能够客观地反映决策规则的决策能力,提高约简的效率和识别率,针对动态知识获取这一问题,提出了一种基于决策熵的增量式知识获取算法。该方法利用决策熵能够客观地衡量决策表的决策能力的特点,在现有规则集基础上实现知识的动态更新,避免了重复计算从而提高了知识获取的识别率和效率。最后通过实验说明了该方法的有效性。     

基于Rough Set理论的一种属性值约简算法

属性值的约简是Rough Set理论的核心内容之一。它的口的就是在保持规则集的分类能力的条件下，删除多余属性值，进一步简化规则集。从而，得到最小的知识库。本文针对Rough Set理论中值约简这个重要问题进行了研究，提出了一种利用决策规则质量的属性值约简算法。该算法比现有的值约简算法更简化，并用实验证明了其有效性。     

一种基于有序属性决策系统分类规则提取策略

分类规则的精度取决于分类算法的构造,论文在综合分析基本粗糙集合概念及其约简算法的基础上,阐述了一种基于准则的有序属性决策系统的数据挖掘算法．为此首先介绍了基于有序属性决策系统的集合表达,然后利用有序属性决策系统中准则集与属性集的基本特征构造上下近似扩展模型,得到准则集决策系统的四个相关参数．并进一步提出相应的数据约简与分类规则提取算法。最后给出了用此算法约简有序属性决策系统的算例,实验结果表明此方法挖掘出的规则简练,更具合理性和可靠性。     

基于粗糙集理论的约简、决策规则与模式

粗糙集理论的概念性框架之一就是利用不可分辨关系和布尔推理作为数据约简和获取决策规则的基础.在分辨矩阵和决策矩阵概念的基础上,提出将约简分为4类,即信息表的对象约简、信息表的全局约简、决策表的对象约简和决策表的全局约简,其中决策表的对象约简对应决策规则.从模式的角度对约简和决策规则进行了分析,利用决策矩阵和决策函数,给出了获取最小决策规则的一种算法,上述结论可以作为设计启发式算法的基础,并用例子对结论进行了说明.     

基于决策熵的决策树规则提取方法

在决策表中,决策规则的可信度和对象覆盖度是衡量决策能力的重要指标。以知识粗糙熵为基础,提出决策熵的概念,并定义其属性重要性;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,自顶向下递归构造决策树;最后遍历决策树,简化所获得的决策规则。该方法的优点在于构造决策树及提取规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。实例分析的结果表明,该方法能获得更为简化有效的决策规则。     

基于粒度决策熵的属性约简

近年来,人们越来越关注粗糙集中的属性约简算法,尤其是启发式的约简算法。为了度量属性重要度,人们把各种不同的信息熵模型应用到粗糙集中,同时在信息熵这一理论的基础上得出了许多约简算法,用来解决粗糙集中属性约简的问题。然而,现有的基于信息熵的方法还存在一系列问题。针对这些问题,本文首先将知识粒度与相对决策熵这2个概念结合在一起,从而引入一种新的信息熵模型--粒度决策熵;然后,利用粒度决策熵来度量属性的重要性,并由此得出新的约简算法--ARGDE约简算法;最后,用不同的UCI数据集来做实验,通过与已有的约简算法比较,该算法能够得到更好的实验结果。     

基于特定类的区间值决策系统的分布约简

在粗糙集理论中,属性约简是重要的研究内容之一。通过属性约简可以去除冗余属性,求得保持决策系统某种分类能力不变的最小属性子集。分布约简保持决策系统中所有决策类的分布不变,但针对所有决策类的分布约简在实际问题中可能是不必要的。针对以上问题,文中给出了区间值决策系统中基于α-相容关系的特定类分布约简的概念,证明了特定类分布约简的相关定理,构造了特定类分布约简对应的差别矩阵,提出了基于差别矩阵的特定类的分布约简算法(CDRDM),并分析了特定类的分布约简算法和全局分布约简算法(DRDM)构造的差别矩阵中非空元素的集合之间的关系。实验中选取了6组UCI数据集,引入了区间参数,当区间参数为1.2、阈值为0.5时,比较了DRDM算法和3种不同决策类下的CDRDM算法的约简结果和平均约简长度,并且当区间参数分别为1.2和1.6、阈值分别为0.4和0.5时,给出了DRDM算法和两种不同决策类下的CDRDM算法的约简时间随着对象数目和属性数目的变化情况。实验结果表明,特定类分布约简算法针对不同决策类的约简结果可能不同,并且当决策系统中的决策类数量大于1时,特定类分布约简算法的平均约简长度小于或等于全局分布约简算法的平均约简长度,特定类分布约简算法针对不同的决策类在约简效率上有不同程度的改进。     

不完备模糊决策信息系统的粗集模型与精度约简

在不完备信息系统和模糊决策信息系统概念及其粗集模型的基础上，本文提出了不完备模糊决策信息系统的概念，给出了不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型，它既不同于不完备近似空间上的信息系统又不同于完备空间上的模糊决策信息系统。该模型是完备模糊决策信息系统和经典决策信息系统粗糙集模型的推广。文中还给出了系统的精度约简概念及其约简算法。     

决策域分布保持的启发式属性约简方法

在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域（正域或非负域）之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变,引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外,决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计,提出了正域和非负域分布条件信息量的定义,并证明其满足单调性,从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简,提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法,并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子,即修正算子,确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性,并且,所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简.     

一种基于重构相容决策表的属性约简算法

基于正区域的属性约简是目前最常用的一类约简算法。现实中的决策表有可能存在不一致的对象。另外,在约简过程中随着属性个数的减少,也有可能产生新的不一致对象。对于基于正区域的约简算法来说,不一致的对象并没有提供任何有用的信息,删除不一致的对象不会改变正区域的计算结果以及最终的约简结果,而且可以显著提高算法的效率。然而现有的基于正区域的约简算法并没有考虑到这个问题,它们采用论域中的所有对象来计算正区域并得出约简结果。针对这一问题,定义了重构相容决策表和重构相容决策子表的概念。引入这两个概念的目的是在约简过程中删除初始决策表中的不一致对象,从而获得一个相容决策表。借助于这两个概念,提出了一种新的基于正区域的属性约简算法。在真实数据集上的实验表明,与传统的算法相比,该算法能够获得较小的约简结果和较高的分类精度,并且具有相对较低的时间复杂度。     

信息系统中属性约简的矩阵算法

属性约简是知识发现的重要课题,也是粗糙集理论的核心问题之一。主要通过定义关系矩阵、上（下）分布矩阵、模糊上（下）分布矩阵和决策矩阵,用矩阵算法计算信息系统中变精度粗糙集模型的上（下）分布约简和模糊目标信息系统中的上（下）分布约简以及决策约简。     

优势关系下模糊目标信息系统的决策规则优化

利用基于优势关系的模糊粗糙集模型,讨论了模糊决策信息系统中优化序决策规则的获取问题。利用优势关系定义了模糊目标信息系统中对象的三种属性约简。给出了它们的判定定理,构造相应的区分函数,利用布尔推理技术计算对象的属性约简,得到三类新的优化序决策规则。     

一种无决策属性的信息系统的属性约简算法

经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的信息系统的属性约简算法,它们对无决策属性的信息系统的属性约简无能为力.为此,本文以粗集理论为基础,对无决策属性的信息系统从集合论的论域划分方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的信息系统的启发式属性约简算法.该算法在一定程度上能够解决无决策属性的信息系统属性约简问题,进一步扩展了粗集理论的应用范围.实例表明该算法是有效可行的.