一种新的基于粗糙集的值约简算法

对粗糙集（Rough Set)理论中属性约简和值约简算法进行了研究，提出了一种新的基于粗糙集的值约简算法，实验表明，该算法所得结果比目前通用的基于粗糙集的值约简算法更简化和有效，它可以应用到各种与值约简相关的实际问题中。     

一种基于区分度矩阵的属性约简及规则提取算法

在RoughSet理论中属性最小约简及规则提取是NP-hard的。通过研究Rough Set理论中属性约简和值约简问题,提出了区分度矩阵的概念,同时利用矩阵中属性区分度的信息,提出了一种获取属性约简及规则提取的简化算法。实验结果表明,该算法是正确、有效、可行的。     

一种基于Rough Set理论的属性约简及规则提取方法

该文针对Rough Set理论中属性约简和值约简这两个重要问题进行了研究,提出了一种借助于可辨识矩阵（discernibility matrix）和数学逻辑运算得到最佳属性约简的新方法.同时,借助该矩阵还可以方便地构造基于Rough Set理论的多变量决策树.另外,对目前广泛采用的一种值约简策略进行了改进,最终使得到的规则进一步简化.     

基于Rough Set的属性约简及应用研究

设计简洁的切实可行的基于Rough Set的属性约简的算法.通过基于Rough Set的属性约简方法对两个实际应用说明了如何利用该方法计算条件属性相对于决策属性的重要度,去除冗余属性,形成新的精简的知识发现属性集,从而提高数据挖掘效率.     

增量式的高效属性约简算法

属性约简是Rough集理论的核心内容之一，计算所有的属性约简已经被证明是NP完全问题．在深入研究Rough集理论的基础上，仔细分析了对象集的增加与属性约简的关系，给出了增量式属性约简的判定定理，从而提供了计算所有属性约简的增量式算法，分析了算法的时间复杂度．理论分析和实验结果表明，该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高．     

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。     

一种基于粗集的值约简方法

针对Rough Set理论中的值约简问题进行了研究，对基于决策间不可区分关系的值约简算法进行了改进，使其能够处理信息系统出现的各种情况。     

基于属性约简的粗糙集海量数据分割算法研究

结合Rough Set理论研究了分布式处理海量数据中的关键同题,即分割海量数据集的问题.经典的Rough Set算法要求数据常驻内存,因此不能有效地处理海量数据.为了能够直接处理海量数据集,根据最佳分割的定义,结合属性约简的思想,提出基于属性约简的粗糙集海量数据分割算法(Mass Data Partition for Rough Set on Attribute Reduction,MDPRS-AR).通过实验表明,MDPRS-AR算法的分割效率比传统的算法约高70%,而且与处理整个数据集的算法相比,正确性损失不大.     

一种基于相对区分表的属性约简算法

属性约简是知识获取中的核心问题之一。为了能较高效率地获得属性约简，在Rough Set理论基础上构造出了相对区分表，将基于相对区分表的属性约简的判定算法(JRA)作为子算法并结合归纳属性约简算法的优点，设计出了基于相对区分表的归纳属性约筒算法(RA)。算例说明该算法具有较高的属性约简效率，并能取得较好的约简结果。     

基于信息熵的一种属性约简算法

文章针对Rough Set理论的核心内容之一属性约简进行了研究。结合信息论的有关知识,研究了在属性约简过程中决策属性集相对条件属性集的条件熵的变化规律,在此基础上提出了新的属性约简算法。实验分析表明,在多数情况下这种算法都能够得到决策表的最小约简,同时还对算法复杂度做了简单的分析。     

一种实值属性信息系统的粗集约简方法

本文研究应用粗集理论对实值信息系统属性进行约简的方法，对实值属性信息系统进行约简的根本问题是如何对实值属性离散化，通过对离散化方法与属性约简的关系进行研究，提出实值属性离散化的一种自动确定属性类别的方法，并结合粗集理论给出了对实值属性信息系统约简的算法，用所提出的算法进行了实验，并给出了实验结果。     

粒矩阵及其在知识约简中的应用

知识约简是粗糙集理论精髓之一,目前有多种基于粗糙集理论的知识约简算法,相关研究基本集中在属性约简,对属性值的约简研究相对较少。在定义粒矩阵和矩阵运算的基础上,提出了基于粒矩阵的知识约简方法。它既能进行属性约简也能进行属性值约简,旨在把对属性值的逐行约简转化为对范畴的直接简化。算例表明了基于粒矩阵的知识约简方法的基本思想。     

基于容差关系的不完备信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种处理不确定性知识的有效工具,属性约简是其核心内容之一,然而对于属性值有缺省的不完备信息系统,基于等价关系的经典粗糙集理论已经不再适用。由于容差关系下的不完备信息系统的属性约简的定义与经典粗糙集的属性约简定义相似,可以用容差关系对粗糙集理论进行扩充。文中通过定义容差关系下的可辨识矩阵,运用可辨识方法,得到了一种属性约简算法;接着分析了算法的不足之处,并且在此基础上提出了增加约简效率的改进型算法;最后通过一个数值例子,说明了该算法是合理的和有效的。     

基于粗糙集的旋转机械故障诊断方法研究——使用明析矩阵的属性值约简新方法

论文探讨了旋转机械故障诊断中,用粗糙集理论进行知识获取的方法。粗糙集理论在知识获取方面有很多的优越性能。在使用粗糙集理论进行知识获取时,决策表约简是关键一步。明晰矩阵可以进行属性约简和属性值约简。但是使用明晰矩阵存在占用存储空间大,运算时间长的缺点。论文提出了一种基于明析矩阵的属性值约简新算法。这种算法能够有效地缩短计算时间和节约存储空间,操作简便。     

一种粗糙集属性约简算法

该文针对RoughSet理论的属性约简进行了研究。利用RoughSet和信息论的相关知识,研究了通过可辨识矩阵求得属性约简集,并利用条件熵来计算属性约简集中属性间的相关性,其平均值最小的属性集即为求得的最佳属性约简的结果。实验证明,它可以取得比较理想的效果。最后利用该文的方法给出了对UCI机器学习数据库的例子的约简结果。     

格观念下的知识约简

经典的信息系统可看作是一种特殊的格结构.从格的角度给出了知识约简和协调集的概念,借助粗糙集的思想定义了一对新的上下近似算子,并在此基础上通过定义可辨识集,给出了约简和相对约简的判定定理.这种表示更深层次地揭示了知识的本质,将知识约简的已有相关结果做了进一步拓广.     

不完备联系度粗糙集模型的知识约简

知识约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。在不完备信息系统中,对联系度粗糙集模型的研究比较深入,但极少涉及知识约简问题。该文在进一步改进联系度粗糙集模型的基础上,研究该模型的知识约简。针对改进模型,提出多种知识约简定义,给出了这些约简之间的关系。通过定义初等分辨矩阵和属性重要度,介绍一种分配约简算法。实例分析说明了算法的有效性。     

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。     

基于知识约简的网络入侵特征提取

为改善入侵检测系统的性能,提出一种基于知识约简的特征提取方法,根据粗糙集理论给出入侵检测系统的形式化描述,使用知识约简提取属性特征,通过信息损耗和信息增益分别控制连续数值属性特征的离散化和属性特征的约简过程。实验结果证明,该方法可有效消除初始数据中的冗余信息和数据噪声。