不完备信息决策规则提取的粗糙集方法

粗糙集理论在不完备信息系统中应用的研究越来越受到学者们的关注,多个不完备信息系统粗糙集扩展模型先后建立起来.基于限制容差关系的扩展模型是其中一个较为灵活和符合数据挖掘需要的模型.本文基于限制容差关系,将论域分为两个部分,并针对两类不同的对象分别给出了约简的定义,在此基础上提出了决策规则提取和决策规则评估算法.     

基于二进制区分矩阵的不完备系统增量式属性约简算法

不完备信息系统下的增量式属性约简是动态数据挖掘技术的重要研究内容之一。 求解增量式属性约简时首先需要求解容差类。当已有系统新增实例时,为了快速求解新的容差类,首先提出一种快速且稳定性较好的容差类静态求解方法,然后在此基础上提出容差类的增量式求解方法。根据增量式求得的新容差类,结合二进制区分矩阵直观及便于处理的优点,通过动态更新二进制区分矩阵方法,提出了不完备信息系统下基于二进制区分矩阵的增量式属性约简算法。通过实例 及仿真实验验证了算法的有效性。     

基于改进的完备容差关系的扩充粗糙集模型

经典粗糙集理论不能直接处理不完备信息系统,而容差关系、相似关系限制容差关系和完备容差关系等扩充粗糙集模型在一定程度上解决了这个问题。分析了这些模型存在的局限性,并在完备容差关系的基础上,提出了基于改进的完备容差关系的扩充粗糙集模型,该模型既保留了已有模型的优点,又在一定程度上克服了它们的局限性。实例分析表明该模型对不完备信息系统的处理更符合实际情况。     

基于冲突域的不完备决策表求核算法

求核是粗糙集理论中的重要研究之一。近年来在不完备决策表中的求核算法相对较少。通过对葛浩引入冲突域的概念进行研究,设计一种在不完备决策表中的新的求核算法。该算法主要是在容差关系下以冲突域中冲突对象数目的变化为衡量标准来判断核属性,并且通过理论证明了基于冲突域所求出的核属性与基于正区域求出的核属性是等价的。通过对新算法的分析,其时间复杂度为O(|K||C|2|U|)(|K|=max{|T C(x)||x∈U}),空间复杂度为O(|U|)。最后通过实例和仿真实验说明该算法是正确和高效的。     

不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法

决策表核属性的确定往往是信息约简的基础,然而以往的核属性约简方法大多是针对完备信息系统的。将完备信息系统中的属性核与属性序约简算法延伸至不完备系统,提出一种不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法。该方法通过构造限制容差关系下决策表的改进分辨矩阵来求得核属性,并将非核属性按直观影响分类质量的能力排序,能够保证得到的约简结果是相对最小约简。通过实验比较证明该方法可行、有效。     

基于边界域的不完备信息系统属性约简方法

研究了用矩阵来计算不完备信息系统的属性约简方法,引入了容差关系矩阵等概念来计算决策表的上下近似集;然后给出了基于容差关系矩阵的决策表边界域的计算方法,再利用边界域的基数相等作为评价属性约简的准则,提出了基于边界域的启发式约简方法;最后,举例说明了属性约简的操作方法和所提算法的可行性。     

基于布尔冲突矩阵的不完备决策表快速属性约简算法

在不完备决策表中,针对近年来提出属性约简算法的时间复杂度不理想的情况,通过对已有计算容差类方法和引入的冲突域概念的研究,定义了布尔冲突矩阵并设计出该矩阵的快速属性约简算法。同时,在布尔冲突矩阵中定义了一种属性重要性度量的方法,并从理论上证明了该矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的。经过对该属性约简算法的分析,其时间复杂度为max{O(|K‖C‖U|),O(|C|2|POSC(D)‖U|)}(|K|=max{|TC(x)‖x∈U}),空间复杂度为O(|C|2|POSC(D)‖U|)。最后通过实例和实验分析,说明该算法的有效性和可行性。     

一种不完备信息系统的直接约简方法

目前已有基于容差关系、相似关系、限制容差关系等的扩充rough集理论，但仅仅是提出了一些针对以上某种模型的属性约简算法，在此提出从离散化到规则匹配的一系列不完备信息系统的约简处理方法，该方法可以适用于各种rough集扩充模型，并且对完备信息系统和不完备信息系统是统一的．     

基于区分对象对集的不完备决策表求核算法

在不完备决策表中对求核算法的研究较少,且时间复杂度都相对较高.为此,根据不完备决策表中差别矩阵及其核的定义,给出条件属性的区分对象对集的定义,并得出其与决策表核属性的关系,从理论上证明求解不完备决策表的核可以转化到求条件属性的区分对象对集上.结合不完备决策表差别矩阵核的性质,提出一种基于区分对象对集的不完备决策表求核算法.实验结果表明,该算法的时间复杂度优于同类算法的时间复杂度.     

基于邻域量化容差关系粗糙集模型的特征选择算法*

数值型不完备信息系统的特征选择方法大多是以容差关系为基础,但是这种处理方式存在数据相似性刻画过于宽松的缺陷.文中提出邻域量化容差关系的粗糙集模型,在该模型的基础上定义邻域量化容差条件熵,分析相关性质,根据邻域量化容差条件熵的单调性构造相应的特征选择算法.实验表明,文中算法在特征选择结果、运行时间和分类精度方面具有优越性.