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在保持知识库分类能力不变的条件下,为了获得决策系统中属性的最小约简,本文利用遗传算法在全局寻优、避免算法陷入局部收敛方面的优势,结合区分矩阵能够很容易地计算出属性约简和核的良好性质,提出了一种基于遗传算法和区分矩阵的属性约简算法。该算法将区分矩阵嵌入遗传算法中,充分发挥各自在求解最小属性约简方面的优良特性,其中遗传算法主要流程基本不变,适应值函数选取引入区分矩阵的性质。实验结果表明,在可接受的时间内得到了最小约简,约简结果优于HU算法和传统遗传算法,达到了预期的结果。 相似文献
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粗糙集理论是机器学习和数据挖掘领域的重要课题之一,其中属性约简算法是该理论实现应用的主要算法。提出了一种基于长度约束区分矩阵的约简算法(RABDMLC算法),通过抽样数据集计算平均区分矩阵项长,构造区分矩阵时不构造长于平均区分矩阵项长的项,在一定程度上提高了约简的效率。与基于属性频度函数的约简算法进行对比试验分析后,验证了该算法是有效和可行的。 相似文献
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遗传算法适合复杂问题的处理因此可用于属性约简的求解.目前利用遗传算法进行属性约简的主要不足是:适应度函数计算复杂,效率不高.尤其在处理大型决策表时,计算时间将大量聚集在适应度函数的计算上,从而导致算法性能下降.为了更快的计算适应度函数,在研究基于正区域的区分对象对集的基础上,设计了一种计算适应度函数的快速方法.利用启发信息设计了一种快速的属性约简遗传算法.通过实例分析和算法实验表明该算法能够高效求出决策表的属性约简并且适合处理大型决策表. 相似文献
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针对区分矩阵生成区分函数计算量大的问题,将区分矩阵和属性频率重要性相结合,对区分矩阵进行简化,从而得到约简.通过实例分析,验证了该算法的有效性. 相似文献
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近来一些学者用差别矩阵或差别矩阵的思想设计了基于正区域的属性约简算法.由于计算差别矩阵是一个既消耗时间又消耗空间的过程,故这些算法的效率并不好.为了降低这类属性约简算法的复杂度,文中利用基于区分对象对的属性约简的思想,在简化决策表的基础上,定义了一个函数,该函数能度量简化决策表中条件属性集产生的区分对象对的个数,并用该函数设计了一个启发函数,同时给出了计算该启发函数的快速算法,经分析其时间和空间复杂度均为O(|U/C|).最后用该启发函数设计了一个有效的基于正区域的属性约简算法,该算法的时间复杂度降为O(|C||U|),空间复杂度降为O(|U|).文中还用一个具体实例说明了新算法的有效性.经实验证明,新算法具有较高的效率. 相似文献
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针对经典HORAFA启发式约简算法在以属性频率为重要启发信息约简时,往往不能获得最优属性约简集的问题,本文提出了基于属性频率函数循环重计算的改进启发式约简和挖掘算法(BRFA算法)。该算法在已约简属性基础上,进行剩余属性频率函数的循环重计算,直至区分矩阵为空,能大大节省决策表的最小约简时间并能得到所有相对约简。通过实例分析和UCI机器学习数据库实验表明,BRFA算法在属性约简和挖掘方面具有较好的性能。 相似文献
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现有的很多约简算法都是由构造决策表的区分矩阵出发,将矩阵中非空元素的合取范式转化为极小析取范式。但是,基于Skowron提出的区分矩阵约简算法对不相容决策表会产生错误的结果。为此,提出一种改进的区分矩阵的定义,以及基于此区分矩阵的属性约简算法,该算法对相容或不相容决策表都是适用的,特别对不相容决策表会得到更加稀疏的区分矩阵,可大大节省计算时间和存储空间,该算法是一种简单、有效、普遍适用的求解属性约简方法。 相似文献
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在利用差别矩阵求解决策表的相对核方法中,针对HU方法的错误,人们提出了各种各样新的差别矩阵及求相对核的方法,但计算代价高.把决策属性与条件属性放在一起构造出一个新的差别矩阵,得到了差别矩阵的若干性质和定理.在此基础上提出了求决策表的正区域、相对核、相对约简和最小约简的新算法,分析了该算法的时间复杂性.理论分析和实例表明,与现有的属性约简算法相比,该算法的时间复杂性较低. 相似文献
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属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,其中基于区分矩阵的约简算法是一种高效的约简算法,但算法具有很高的空间复杂度.为了减少区分矩阵的空间开销,利用浓缩树结构,结合区分矩阵单个属性一定为核属性的特征,提出改进的生成浓缩树算法,压缩存储区分矩阵中的非空数据项,且不丢失原区分矩阵的所有信息;利用生成的浓缩树结构结合启发式策略,给出属性约简算法.实验结果表明,算法正确有效并且空间复杂度有明显降低. 相似文献
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属性约简问题是粗糙集理论中一个核心的研究课题。本文基于区分矩阵存在大量冗余数据考虑,提出了一种利用吸收算子的快速算法,不用生成庞大的区分矩阵,与现有的属性约简算法相比,节约了大量时间和空间。对于UCI绝大部分数据,在P41.6G的PC机上都可以在1秒以内的时间求出所有的最小约简。实验数据说明了该算法的有效性。 相似文献
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孔丽英 《计算机与数字工程》2009,37(1):25-27
根据可辨识矩阵和属性特征,建立可辨识链表,在建立过程中获得核集,并从可辨识链表中寻找必要属性集,从而得到信息系统的属性约简集,实例表明,该约简算法降低了空间和时间的复杂性。 相似文献
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一种基于零值原则的属性约简方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据Guan等提出的完备信息系统下矩阵约简算法,提出一种改进的属性约简计算方法。该方法根据矩阵的运算特点,通过引入唯一零值概念,使得计算过程更为简易。证明了它与区分矩阵下属性约简的等价性,最后将该方法运用到协调决策表中,并用实例对此进行了说明。 相似文献
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基于可行域的遗传约简算法 总被引:8,自引:0,他引:8
在已有的遗传属性约简算法的基础上,通过引入约简的可行域概念,提出了基于可行域的遗传约简算法.可行域保持系统的分类能力,缩小了原问题的搜索空间,进而减小了问题的复杂度.适应度函数中引入与互信息相关的惩罚因子保证了算法在可行域中搜索.实验结果表明谊算法既克服了启发性算法的缺陷,较之已有的基于遗传算法的约简算法也有效率改进. 相似文献