基于决策支持度的不完备信息系统约简算法

提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法。通过引入决策属性支持度对不完备决策表中属性的重要性进行了定义,并以此作为启发信息进行属性的选择,该算法的时间复杂度是多项式的。寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP-hard问题,采用该算法可降低问题复杂度。通过实例说明,该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

一种基于属性重要性的属性约简启发式算法

属性约简是粗糙集理论研究中的关键问题之一.文中定义了一种新的属性重要性度量准则,克服了多值偏向性问题,并给出一种新的属性约简算法.该算法以核属性集为初始约简集合,以新的属性重要性度量准则为启发信息,通过逐步加入相对于决策而言重要的条件属性来求取最小约简.实例分析表明该算法是有效的.     

基于差别矩阵的增量式属性约简完备算法

为了解决基于差别矩阵的属性约简完备算法得不到最小约简的问题，提出了一种改进的属性约简方法．该方法将信息论定义的属性重要性作为启发式信息，并通过构造一个条件信息熵算子对差别集合进行运算，同时利用算子来计算候选属性的剔除次序，采用宽度优先搜索策略使约简集合中含有最重要的属性，这样就解决了完备算法约简率低的问题．结合该方法并在分析对象集增量与差别矩阵关系的基础上，证明了增量约简定理，由此提出了一种增量式约简完备算法（CAIR），当新数据加入决策表时，算法可增量构造差别集合．实验结果表明，所提CAIR在大大缩短计算差别集合时间的同时，约简率比非完备算法提高了20．3％，是同条件下完备算法执行效率的13．2倍．     

信息表相对属性约简的一个算法

给出一种相对属性约简的算法 .该算法对于信息表中由决策属性决定的划分中的每个基本集合 ,计算它们的下逼近集并对每个条件属性在下逼近集中的取值进行检索 ,剔除可能是多余的条件属性 ,得到一个候选属性约简 .在此基础上 ,通过逐步扩展属性 ,最终得到一个属性约简 .与已有的一些算法相比 ,该算法计算量较少     

一种序决策信息系统中的快速属性约简算法

为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法引入优势粗糙集方法中,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,通过分析序决策信息系统中知识粒在属性数目变化条件下的粗化与细化过程,得出相对冗余属性的判断定理,由此结合前向属性约简方法设计了快速属性约简算法;最后分析比较了2种算法的时间复杂度并选取了6个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,测试结果表明,本文提出的算法比现有的属性约简算法高效。     

基于关系积的属性约简算法

粗糙集的属性约简是一个NP难问题,目前尚无高效的算法.基于集合理论,提出了关系积概念和基于关系积的属性约简算法,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,减小了对决策表的扫描次数,提高了属性约简的效率;算法采用自底向上和宽度优先的搜索策略,可确保找到最小属性约简集.结合实例,给出了算法的具体实现.     

基于属性相容度和重要度的粗糙集属性约简混合算法研究

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法。该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性。实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度。     

基于模糊粗糙集和蜂群算法的属性约简

为获取连续属性数据集的最小属性子集,提出一种基于模糊粗糙集和人工蜂群算法的约简方法。首先由边缘蕴含算子和t-模给出集合的模糊粗糙近似,以下近似构建模糊粗糙正域,并据此确定决策属性对条件属性集的依赖度,然后通过依赖度和约简率构建能够反映属性集大小和重要性的目标函数,将属性约简问题转化为优化问题,最后以目标函数为迭代准则,利用人工蜂群优化算法完成数据集的属性约简。仿真结果表明:该方法在不降低分类正确率的同时,可以有效降低属性维数。     

基于属性相容度和重要度的粗糙集

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法.该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性.实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度.     

一种基于改进邻域粗糙集中属性重要度的快速属性约简方法

冗余属性过多是影响分类算法运行效率和准确率的重要因素。为了提高分类算法的运行效率和分类准确率,提出一种基于改进邻域粗糙集属性重要度的快速属性约简算法。首先,提出一种改进的KNN属性重要度;其次,利用改进过属性重要度的邻域粗糙集对原始数据的条件属性进行重要度排序,利用排序结果对原始数据进行属性约简,得到约简后的特征子集;最后,将约简后的特征子集输入分类模型进行分类预测。实验仿真结果表明,与改进前的基于邻域粗糙集的属性约简算法相比,所提出的方法具有较高预测精度和较快运行速度。     

一种基于粗糙集理论的连续属性离散化方法

基于粗糙集的有关理论,提出了一种新的连续属性离散化方法·首先说明决策属性支持度的概念,再利用决策属性支持度作为反馈信息,提出一种领域独立的基于决策属性支持度的连续属性离散化算法·该算法能在保证决策表原始分类能力不变的前提下,提高约简效率·同时,各个属性拥有较少的分割区间,会使规则集合更加简洁·通过实例分析比较,说明该算法是非常有效的·     

基于Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

针对商务决策支持系统中存在信息不确定、冗余数据量大的问题,提出了一种基于Rough Set理论的提取最小规则算法。该算法的核心是改进的分明矩阵属性约简和启发式的属性值约简。通过算法对原始数据表中的冗余属性和属性值进行约简,得到了决策表和最小决策规则。最后,对商务决策支持系统的实例进行数据约简,挖掘其中的隐含知识,获取了有价值的决策信息。     

基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简

结合粗糙集属性约简二进制优化模型,提出一种基于改进混合蛙跳算法的粗糙属性交叉熵优化约简算法,该算法将粗糙集属性划分至不同蛙群进化模因组内,每个模因组内属性集设计成以精英个体为中心力的蛙群并行演化方式,并采用交叉熵最小原理进行精英个体寻优全局最优约简集,快速而有效地处理大规模信息系统的属性约简.UCI仿真实验结果表明本文提出的算法在搜索全局最小属性约简解效率和精度方面具有明显优势,该算法应用于含噪音的人脑核磁共振图像MRI分割实验,其对MRI图像分割的高效性进一步表明该算法具有较强的适用性.     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵.根据数据库的动态建立特性,提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法,利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正,并通过实例证明了这种算法的有效性,该算法极大地节省了计算量,提高了算法的执行效率.     

基于决策属性支持度的知识约简方法

提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法·该算法利用粗糙集理论分析的方法,通过在知识表达系统中引入决策属性支持度的概念,来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度,并通过决策属性支持度定义了条件属性对决策属性的相对重要性,以此作为启发式信息,可以方便地求出相对核·再以相对核作为求解最小相对约简的起点,按重要性的不同逐次选择重要属性添加到相对核中,直至其支持度达到整体条件属性支持度时为止,此时即得到知识库的最小约简·通过实例分析证明,该方法是有效的·     

不一致邻域决策信息系统的增量式属性约简研究

属性约简是数据挖掘、机器学习等研究领域中的一个非常重要的预处理步骤,其效率的高低会直接影响到数据挖掘、机器学习等相关任务的性能。针对目前已有的非增量式属性约简方法在处理不一致邻域信息系统动态变化时无法高效更新属性约简的问题,提出一种在不一致邻域决策信息系统中对象集发生变化时的增量式属性约简方法。首先,该文以不一致邻域决策信息系统为研究对象,结合不一致邻域的特点给出了一种新的不一致度的表示方法。在此基础上用不一致度来表征属性重要度,以属性重要度为启发式信息研究不一致邻域信息系统对象集发生变化条件下邻域类以及不一致度的更新机理。随后,以不一致度为启发信息构建了增量式属性约简算法。进一步,在UCI上选取6个数据集,通过分类精度测试实验精选出各个数据集的最佳邻域半径δ,最后,利用最佳邻域半径δ在各个数据集上执行增量式属性约简算法实验,实验结果表明该文提出的增量式属性约简算法在保持分类精度不变的前提下较其他算法更加快速和有效。     

基于属性加权频率算子的属性约简算法

定义了属性加权频率算子的概念,并在此基础上提出一种新的属性约简算法,理论分析和实验结果表明,该算法可以确保得到决策表的一个约简,并能提高算法的效率。同时引入强等价集,很好地解决了属性加权频率值相同的问题。     

基于属性分辨度的不完备决策表属性约简算法

针对现有不完备决策表属性约简算法复杂度较高的问题,提出了基于属性分辨度的属性约简算法.文中分析了不完备决策表中条件属性相对于决策重要性的外在表现,提出了属性分辨度的概念,并给出了属性分辨度随着约简属性集的变化而动态更新的计算方法.该算法在属性约简过程中会不断删除已经属于正域的对象或不影响正域计算的相容块,通过降低样本数据的规模来减少计算耗时,加速属性约简.理论分析和仿真实验表明,文中算法是有效的,并且算法复杂度优于现有的不完备决策表属性约简算法.     

S—粗集理论的研究与应用

本文给出基于S-粗集的单向属性迁移集合,双向属性迁移集合以及单向信息系统的模型;又给出属性迁移的若干性质。从Skowron提出的分辨矩阵的角度出发,给出了S-粗集中的分辨矩阵,并在此基础上提出了基于S-粗集理论上的属性约简算法。最后给出该算法在化学药品合成中的应用。由实验可证明,利用S-粗集的方法对化学药品合成需要考虑的众多因素进行属性迁移与属性约简,找到了对产品合成最重要的属性,在此基础上进行试验,可以降低开发的时间,提高实验的效率和产品收率。