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粗糙集用上、下近似集刻画不确定目标集合,而粗糙集的近似集用0.5-近似集作为不确定目标集合的近似集.本文首先分析了基于粗糙集的0.5-近似集相似度的属性约简算法存在理论不完备的不足,指出这种相似度具有随知识粒度变化不敏感的缺陷.然后进一步给出了多粒度知识空间下相似度的变化规律,提出了粗糙集近似集的模糊度概念,分析了粗糙集近似集的模糊度在多粒度知识空间下的变化规律,进而提出了相应的属性约简算法.从新的视角构建了目标概念与其近似集的差异性度量方法. 相似文献
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属性约简是粗糙集理论在信息处理和自动化控制领域中的重要应用,然而实际应用环境下,数据的采集是源源不断地并且采集到的数据包含了不同的数据类型,同时数据传输过程中也存在着数据丢失的情况,使得最终得到的信息系统是不完备混合类型的,并且时刻处于增加更新之中。针对这一情形,提出一种条件信息熵的不完备混合型信息系统动态属性约简算法。文中首先介绍了不完备混合型信息系统的条件熵模型以及条件熵的属性约简,然后提出了不完备混合型信息系统条件熵随论域增加时的增量式更新计算,该计算方法通过旧信息系统的条件熵进一步计算新信息系统的条件熵,理论证明了这种增量式计算具有很高的计算效率,最后基于这种增量式计算,设计出了条件熵的不完备混合型信息系统动态属性约简算法。实验分析表明,所提出的动态属性约简算法相比较于传统的静态属性约简算法具有很高的动态属性约简性能,同时与同类型的动态属性约简算法相比具有较好的优越性。 相似文献
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粗糙集-遗传神经网络在挖掘机故障诊断中的应用研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对当前单一的故障诊断方法不能满足实际需求的问题,提出了一种粗糙集-遗传神经网络分类器模型,实现对挖掘机故障分类.该模型首先利用粗糙集理论对神经网络的输入进行属性约简,以减少神经网络的工作量;利用遗传算法优化BP神经网络,解决神经网络易陷入局部极小和收敛速度慢的问题;最后利用约简结果和优化的BP网络进行网络训练.实验结果验证了该方法用于故障诊断的有效性. 相似文献
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一种基于粗糙集理论的双向选择属性约简算法 总被引:2,自引:2,他引:0
孔梦荣 《微电子学与计算机》2005,22(9):80-84
文章首先对粗糙集的基本理论进行了简要介绍,然后重点讨论粗糙集理论中的属性约简问题,在总结分析现有属性约简算法的基础上,提出了一种双向选择属性约简算法--BSARA,并用一个例子与其它算法进行了对比分析,结果表明该算法是可行和有效的. 相似文献
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在经典粗糙集分类模型的基础上利用变精度粗糙集模型,引入近似区分矩阵的概念,提出了一种基于变精度粗糙集的图像分类模型及其分类算法,在变精度粗糙集分类模型的基础上利用贝叶斯粗糙集模型,通过引入全局相对增益函数给出了贝叶斯粗糙集属性约简的另外一种算法,最后提出了一种基于贝叶斯粗糙集的图像分类模型及其分类算法.实验结果表明在处理决策表不协调的图像分类问题,贝叶斯粗糙集图像分类方法性能良好,分类准确和高效. 相似文献
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属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一。传统的属性约简研究并未考虑决策信息系统的树形结构,为解决这一问题,本文基于粗糙集理论,首先给出了决策信息系统的树形表示结构,该树形结构以粗糙集理论中的不可分辨关系为基础。基于本文构建的树形表示结构,文中给出了一种判断属性是否可约简的树形结构求解方法。通过理论分析表明,本文提出的树形结构求解方法能够大大减少属性搜索的步骤,压缩属性约简所消耗的时间。因此本文提出的属性约简算法是行之有效的。 相似文献
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Based on equivalence relation,the classical rough set theory is unable to deal with incomplete information systems.In this case,an extended rough set model based on valued tolerance relation and prior probability obtained from incomplete information systems is firstly founded.As a part of the model,the corresponding discernibility matrix and an attribute reduction of incomplete information system are then proposed.Finally,the extended rough set model and the proposed attribute reduction algorithm are verified under an incomplete information system. 相似文献
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A Knowledge Reduction Algorithm Based on Conditional Entropy 总被引:1,自引:1,他引:0
1 IntroductionSomeindustries ,includingtelecommunicationsandcreditcards ,haveinteractiverelationshipwithcustomersthatgeneratemanytransactionrecords,whichmakesdatatobegeneratedandcollectedatanunprecedentedspeed .However,thesedatahavetobeturnedintoknowledg… 相似文献
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为进一步提高进化种群在粗糙集属性演化约简中寻求最优解的协同性能,提出了一种基于种群混合协同联盟的属性量子博弈均衡约简算法.该算法建立一种基于自适应多层进化树的种群协同演化联盟模型,以种群内个体竞争和种群间精英合作的混合协同机制实现各种群协同演化,较好地达到属性协同演化约简中广度寻优和深度探索的有效平衡;然后将信任裕度报酬机制引入到多种群精英量子协同博弈模型,种群精英在每个划分的属性子集中通过量子协同博弈策略均能求得各自最优约简子集,从而稳定取得Nash均衡下全局最优属性约简集.实验结果表明本文算法具有较高的属性演化约简效能和精度,对不完备电子病历系统中脑组织核磁共振成像MRI的高效约简与分割进一步展示其具有较强的实用性和鲁棒性. 相似文献
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决策表中基于条件信息熵的近似约简 总被引:2,自引:1,他引:2
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容,已有效应用于机器学习、数据挖掘等领域.基于条件信息熵的属性约简可有效推广代数观下的属性约简,但存在抗噪声弱且某些情况下冗余属性多的不足.为此,本文在引入决策表中基于条件信息熵的近似约简概念后,提出决策表中基于条件信息熵的近似约简算法,该算法可有效增强抗噪性,且可依据实际应用的需要有效地对冗余属性进行取舍.最后,本文侧重通过选择不同精度下的约简属性子集在Benchmark上进行了分类器的性能测试. 相似文献
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属性约简是粗糙集理论研究的重要内容,现已证明求决策表最小约简是一个典型NP难题.本文提出一种基于量子蛙群协同进化的粗糙属性快速约简算法.该算法构造一种动态多簇的蛙群结构,用量子态比特进行蛙群个体编码,以自适应量子旋转角调整、量子变异和量子纠缠等策略加速蛙群进化收敛,各簇蛙群以双向协同学习机制共享属性约简中相关信息.标准Benchmark优化函数测试结果表明该算法在保证收敛速度同时具有较强的平衡全局优化与局部细致搜索能力.在UCI数据集上进行属性约简比较实验,结果验证了本算法在属性约简精度和效率方面具有明显优势. 相似文献
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An Incremental Rule Acquisition Algorithm Based on Rough Set 总被引:3,自引:0,他引:3
YU Hong~ YANG Da-chun~.Institute of Computer Science & Technology Chongqing University of Posts & Telecommunications Chongqing P.R.China .Chongqing R&D Institute of ZTE Corp. Chongqing P.R.China 《中国邮电高校学报(英文版)》2005,12(1)
1 Introduction Rough set theory introduced by Pawlak (1982)[1] is avalid mathematical theory developed in recent years, whichhas the ability to deal with imprecise, uncertain, and vagueinformation. It has been used successfully in such field asmedicine, pharmacology, market analysis, engineering,pattern recognition, data mining etc. Pawlak showed that theproblems of machine learning could be explained, analyzedand disposed within the framework of rough set theory[2]. Inhis paper[2], t… 相似文献