连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型及属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题.为了有效地处理决策表中连续值属性约简,提出了连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型以及基于此模型的连续值属性约简算法.仿真实验结果表明,该算法可以对连续值属性进行约简,而且比经典粗糙集相关方法在处理连续值属性约简方面更有效.     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法。该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表。最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的。     

基于粗糙集的变电站故障诊断规则提取方法研究

运用粗糙集理论研究了变电站故障诊断规则提取,提出了基于属性重要度和分辨矩阵的诊断规则提取算法.通过改进基于属性重要度的粗糙集属性约简算法,得到决策表的一个最小约简,然后将分辨矩阵引入值约筒中得到决策规则.采用该算法对变电站故障决策表进行属性约简和值约简,抽取出变电站故障诊断的精确规则库进行故障诊断.实验结果表明了该方法的有效性.     

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.     

基于粗糙集理论的客户关系管理

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。本文介绍了粗糙集的基本理论,通过决策属性支持度定义的条件属性对决策属性重要性的启发式信息,求取决策表的最小约简。并将该方法用于对企业客户进行分类,为客户关系管理的决策支持提供了新的解决方法。     

基于粗糙集的决策表属性约简方法的研究

求核和属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题。文中主要针对现有的一些决策表属性约简算法存在的不足,尤其是基于信息熵的属性约简算法在较大数据集上效率不高的问题提出改进。主要通过结合粗糙集的相关理论来改进原有的属性约简算法在求核中的约束条件,进而在原有算法的基础上提出了一种改进算法。在求约简属性集时,利用新提出的约简算法,使计算复杂度降低,同时保持了高效的决策准确率。实验结果表明改进后的决策表属性约简方法能够更加快速有效地找到约简集。     

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。     

基于树型结构的属性约简算法

该文对粗糙集理论进行了研究,提出一种基于树的约简算法。该算法的特点是能够得到决策表的所有约简,并且适合相容决策表和不相容决策表。通过构造约简树,得到基于约简树的决策表的极小属性集,最后通过实例来验证该算法。     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容.为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表.最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的.     

基于树型结构的属性约简算法

该文对粗糙集理论进行了研究,提出一种基于树的约简算法。该算法的特点是能够得到决策表的所有约简,并且适合相容决策表和不相容决策表。通过构造约简树,得到基于约简树的决策表的极小属性集,最后通过实例来验证该算法。     

一种无决策属性的信息系统的属性约简算法

经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的信息系统的属性约简算法,它们对无决策属性的信息系统的属性约简无能为力.为此,本文以粗集理论为基础,对无决策属性的信息系统从集合论的论域划分方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的信息系统的启发式属性约简算法.该算法在一定程度上能够解决无决策属性的信息系统属性约简问题,进一步扩展了粗集理论的应用范围.实例表明该算法是有效可行的.     

基于改进的二进制分辨矩阵属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,目前已有许多属性约简算法。但这些算法中主要针对一致决策表,当决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简的差别矩阵算法会产生错误的结果。为了解决这个问题,引入了一个改进的二进制分辨矩阵,提出了一种基于改进的二进制分辨矩阵的属性约简算法。并利用上述算法结合实例进行属性约简,证明了算法的正确性和有效性。     

基于邻域粗糙集下知识划分的信息表降维

Pawlak粗糙集的知识约简包括对决策表的知识约简和对信息表的知识约简。作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集在针对决策表的属性约简方面应用广泛,而针对信息表的属性约简方面应用鲜少。为了设计一种适用于信息表的属性约简算法,根据Pawlak粗糙集的信息表知识约简标准,首先提出一种邻域粗糙集的信息表知识约简标准,然后根据这种标准,结合贪心思想,进一步提出了一种适用于聚类任务的信息表属性约简算法。与主成分分析(principal component analysis,PCA)算法相比,实验结果表明用该算法对数据集降维后,得到的属性约简集合的属性个数较多,K-means算法根据属性集合进行聚类的精度较高。实验结果证明该算法能有效地应用于信息表的属性约简方面。     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

基于扩展的信息熵的决策表属性约简算法

从一种扩展的信息观的角度出发，讨论了Rough集理论的信息论观点。提出了一种基于扩展的信息熵的决策表核属性计算算法．并设计了以属性重要性为启发信息的自下而上的决策表属性约简算法EIEAAR。同时针对不一致表，将属性对不相客对象的包含值作为第二标准选择属性以加快约简速度。EIEAAR算法能处理一致和不一致决策表，并将核属性计算和非核属性约简统一起来。最后，对算法进行复杂度分析并用实例验证算法的有效性。实验表明该算法能有效得到决策表的最小约简。     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点。为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高。此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题。     

多半径邻域粗糙集改进约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要问题。许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法,包括应用最为广泛的启发式算法。在多半径邻域粗糙集的基础上,针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷,提出一种融合属性权重影响的改进约简运算方法,通过根据各属性权值大小设置阈值使得约简结果能够消除冗余属性。实验选取UCI的数据集与当前几种常用启发式约简算法进行比较分析。实验结果表明,所提出的属性约简方法能够得到更优的约简集合,同时更大程度地保留了决策表本身的知识信息,具有较高的分类能力。     

基于粒度决策熵的属性约简

近年来,人们越来越关注粗糙集中的属性约简算法,尤其是启发式的约简算法。为了度量属性重要度,人们把各种不同的信息熵模型应用到粗糙集中,同时在信息熵这一理论的基础上得出了许多约简算法,用来解决粗糙集中属性约简的问题。然而,现有的基于信息熵的方法还存在一系列问题。针对这些问题,本文首先将知识粒度与相对决策熵这2个概念结合在一起,从而引入一种新的信息熵模型--粒度决策熵;然后,利用粒度决策熵来度量属性的重要性,并由此得出新的约简算法--ARGDE约简算法;最后,用不同的UCI数据集来做实验,通过与已有的约简算法比较,该算法能够得到更好的实验结果。     

基于分解合并策略的属性约简算法

在基于粗集理论的知识获取研究中,属性约简是最核心的工作之一。结合分治法的思想,从论域划分的角度将一个大的决策表分解成两个子决策表,并利用经典的属性约简算法计算两个子决策表的约简,在此基础上利用合并约简算法将这两个子决策表合并,并求出原问题的解。该方法为解决大数据集的属性约简提供了一个新的途径。实验说明了算法的有效性。