基于聚类率的决策表属性约简

根据经典粗糙集方法,在对可约简决策表进行属性约简时可能出现核不存在无法找到起点属性从而无法约简的问题。针对该问题,提出了基于聚类率的属性约简方法。计算决策表的区分矩阵,以属性区分度为基础,在属性区分度相同的情况下,利用聚类率修正属性重要度,保证起点属性存在的必然性,从而完成起点属性的求取并获得决策表的属性约简。实验分析表明,方法可以保证可约简决策表中起点属性的计算,且利用该方法获得的约简结果保持了较高的决策准确率,是有效可行的。     

基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法

决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。     

不一致决策表下基于D-S证据理论的知识约简

对于一致决策表,基于D-S证据理论的知识约简与代数约简所得的结果是一致的,对于不一致决策表,它们并不完全一致.本文通过具体算例说明了基于D-S证据理论的广义决策约简与代数约简的在不一致决策表下的差异性.理论上证明了广义决策约简仅与分配约简是等价的,提出一种基于D-S证据理论求代数约简的方法.理论分析和算例都证明了本文方法的正确性.     

一种基于Rough集的属性值约简算法

文章将Rough集理论应用于不同类型的决策表(一致决策表和不一致决策表)的约简,给出了广义决策、决策规则的一致程度、属性值重要性等定义,在此基础上提出了一种基于Rough集的属性值约简算法。该算法不仅能得到更为简洁的决策规则,而且能保持决策规则的一致程度不变。实例分析表明该算法是可行的。     

粗糙集在客户分类中的应用研究

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。设计了一个基于粗糙集的客户分类模型,并利用粗糙集的知识约简和决策规则提取算法对超市客户进行了分析。通过决策表约简,剔除冗余属性、消除过剩规则。最后得出了属性约简的最小化结果以及决策规则。     

决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。     

决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法，利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论，在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究，提出了决策表约简的启发式方法，并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程，实例分析表明了其有效性。     

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。     

一种对应约束的决策表属性约简算法

决策表属性约简是粗糙集理论中的重要问题,经典决策表属性约简方法从保持论域划分能力的角度出发,选择最优条件属性约简集.从决策属性与条件属性的相关性角度出发,将决策表属性约简思想与传统统计学中的对应分析方法相结合,提出了一种量化决策属性与条件属性之间依赖关系的度量,称为投影区分度,并基于此发展了一种决策表属性约简算法.最后用简单实例说明了该方法的正确性.     

带权决策表的属性约简

属性约简是粗糙集理论的重要应用。考虑将决策表中的每行都作为一条决策规则时，若把表中出现相同决策规则的次数作为权，可得到带权决策表。提出了关于带权决策表的正域约简相应的辨识矩阵并给出了证明，从而得到了约简算法。相比于决策表中的正域约简时发现，通过将决策表转化为带权决策表后，再利用算法1进行约简时，其在一定程度上优于前者。提出了近似分类精度约简相应的辨识矩阵并给出了证明。对于2个算法，在选取的UCI数据集上进行了实验验证。通过实验进一步说明了所提出算法的可行性和有效性。     

基于模糊聚类的粗糙集决策表简化方法研究

决策表是一种特殊而重要的知识系统,在决策支持和数据挖掘等领域有着重要的应用。该文给出了一种基于模糊聚类的粗糙集决策表分析方法。该方法结合模糊集和粗糙集理论,由模糊聚类得出模糊决策表,并可以方便地构造决策表和对决策规则表进行简化。     

一种基于结构分解和因子分析的贝叶斯网络隐变量发现算法

通过研究粗糙集与图论的关系,提出了以集合为权的加权多重完全多部图的概念,定义了加权多重完全多部图的邻接矩阵,得到了加权完全多部图与决策表的映射关系;给出了粗糙集决策表信息系统的图论形式和决策表信息系统属性约简的图论方法,并根据图论理论对算法进行了优化;得到了在决策表信息系统中,属性的集合不可以约简的充分必要条件;并进一步提出了基于属性置信度的计算方法和多决策属性的处理方法。编程实验结果证明该方法能有效地降低时间和空间复杂度。     

A Method for Rule Extraction Based on Granular Computing: Application in the Fault Diagnosis of a Helicopter Transmission System

How to extract decision rules from incomplete decision table is of importance in fault diagnosis of helicopter transmission system. This paper introduces a knowledge acquisition method based on Granular Computing (GrC) for fault diagnosis of helicopter transmission system. First, following semantic analysis of missing attribute values in decision table, the basic idea of construction and interpretation of granules based on characteristic relation is studied. Then, the definition of GrC model based on characteristic relation as well as its construction algorithm is developed. Thus, a set of granules can be obtained completely and its implied information is consistent with the original decision table. Subsequently, the algorithm of attribute reduction in GrC is proposed. According to the definition of generalized decision rule, the way of extracting optimal decision rule from granules is studied. At last, Combined with an incomplete decision table for fault diagnosis of transmission system, this method has been achieved, and the analysis result shows its validity.     

基于粗糙集的CBR系统属性约简改进算法

提出一种基于粗糙集的改进的约简算法和决策表预处理方法,在对决策表进行预处理后,以核为基础,用改进的加权属性重要度方法选择非核属性,增加反向删除操作。该算法能够充分反映专家经验知识,保证得到一个Pawlak约简,大幅度提高案例的检索效率。运用Matlab编程实现了该算法,通过实例对算法进行分析、对比,证明了其正确性和有效性。     

一种分布式的决策表核属性计算方法

针对决策表核属性的计算问题,首先对前人的一些结论观点进行了讨论,在认识这些理论观点缺陷的基础上,给出了分明矩阵的一个新的表示定义,并由此提出了一种新的核属性计算方法。然后依据论域中各对象在某个条件属性上的不同取值把决策表信息系统划分为多个子决策表信息系统,给出了几条相关性质以及子决策表与原决策表核属性的关系定理。最后提出了一种决策表核属性的分布式计算方法,实例分析表明该算法是有效的。     

决策表化简及其属性约简方法

给出一种求不一致决策表的核和所有属性约简的新方法,首先利用U/C对决策表进行化简,然后在简化的决策表上定义新的差别矩阵,最后利用差别函数求出所有属性约简.该方法可有效降低生成差别矩阵时所需的存储空间和时间,理论分析和例子表明,该属性约简方法在效率上比现有的基于差别矩阵和差别函数的方法有显著提高.     

可分辨矩阵及其求核方法

为解决因决策表中存在不相容性导致的求核错误问题,提出一种将不相容决策表转化为相容决策表的定义形式。根据该定义创建可分辨矩阵,并给出求核方法,同时证明该方法获得的核与正区域的核是一致的。设计求核算法,该算法既适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。实例表明该算法是有效的。     

粗集中的粒计算模型

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,不相容决策表是粗集理论研究的一个重点,而粗集中的等价关系可以用来刻化等价粒.结合粒计算的处理方法给出了决策表信息系统的粒表示、粒运算规则和粒分解算法,同时结合粗集中的属性核计算方法,提出了决策表信息系统在粒表示下属性核的获取方法.     

基于水平划分决策表的核属性求解算法

核属性求解是粗糙集理论的主要研究内容之一。针对现有差别矩阵求核算法的不足,给出决策差别矩阵定义和水平划分决策表方法。提出在子决策表上创建子决策差别矩阵,进行核属性求解的方法;并证明了由该方法获得核与正区域核是等价的,同时设计相应的串行和并行求核算法。实例分析和实验比较表明所提出的求核算法是正确的、高效的。