首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
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。  相似文献   

2.
一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法   总被引:9,自引:1,他引:9  
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.  相似文献   

3.
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.  相似文献   

4.
李树臣 《数字社区&智能家居》2009,(11):8687-8688,8693
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。  相似文献   

5.
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。  相似文献   

6.
一种新的完全决策表属性约简的高效算法   总被引:2,自引:2,他引:2  
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。  相似文献   

7.
基于分辨矩阵和约简树的增量式属性约简算法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
为了对动态变化的决策表进行高效属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上提出一种基于约简树的增量式属性约简算法IRART,该算法首先根据序贯属性约简算法对原决策表构造约简树,然后求出新增对象的分辨向量,并利用此向量对约简树进行修整,从而快速得到新决策表的所有约简,最后通过示例证明了这种算法的有效性。与传统增量式属性约简算法相比,该算法避免了复杂的逻辑演算,提高了属性约简的更新效率,理论分析表明该算法是有效可行的。  相似文献   

8.
差别矩阵浓缩及其属性约简求解方法   总被引:4,自引:0,他引:4  
杨明  杨萍 《计算机科学》2006,33(9):181-183
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已出现大量的属性约简算法,其中基于差别矩阵的属性约简算法是高效属性约简算法之一,但这些算法主要针对一致决策表,而对于不一致决策表,某些情况下不能得到属性约简。为此,本文提出改进的差别矩阵及其属性约简求解方法,统一考虑决策表一致和不一致情况两种情况下的属性约简,有效改进经典的基于差别矩阵求解属性约简的不足。同时,为适应大数据集属性约简需要,提出一种新的差别矩阵浓缩策略,以此提高属性约简的效率。  相似文献   

9.
基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
张长胜 《计算机工程与应用》2012,48(35):110-113,117
对于决策表中存在对象动态变化的现象,当利用静态的属性约简算法处理这类决策表时算法效率并不理想,为了有效提高增量属性约简算法的效率,对决策表进行了简化,并证明了基于简化区分矩阵的属性约简与基于区分矩阵的属性约简是一致的,在利用原的属性约简的基础上,提出了一种基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法,通过实例分析说明算法的有效性和可行性。  相似文献   

10.
属性约简是粗糙集的一个核心研究课题,但经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的决策表的属性约简算法,它们对无决策属性的非常规决策表的属性约简无能为力。以粗糙集理论为基础,对无决策属性的非常规决策表从分形维数方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的决策表的启发式属性约简算法。该算法在一定程度上能够解决非常规决策表的属性约简问题,进一步扩展了粗糙集理论的应用范围。实例表明该算法是有效可行的。  相似文献   

11.
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   

12.
信息量不完备决策表属性约简的一种新算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
目前,基于不完备决策表的属性约简研究较少。基于信息量的不完备决策表属性约简是一种新的属性约简。由于在该属性约简中,计算相容关系是最主要的计算,也比计算等价关系要难得多。基于信息量的不完备决策表的属性约简算法的时间复杂度一般为O(|C|2|U|2)。为降低其时间复杂度,首先分析了老算法的不足,然后给出了一个效率较好的计算相容类的算法。最后设计了一个新的基于信息量的不完备决策表的属性约简算法,其时间复杂度为O(|C|2|U|2)。  相似文献   

13.
扩展正区域的属性约简方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
扩展了Rough集正区域和边界的定义,在得到信息系统最大正区域的前提下,给出了认知正区域、认知属性核和认知属性约简的定义,并给出了从经典属性约简到认知属性约简转换的高效算法。此外,在认知正区域的定义下,由于决策表的不相容性,在变精度模型下实现属性约简的增量处理是相当困难的,结合提出的高效算法,解决了这一问题。最后,仿真实验说明了算法的有效性。  相似文献   

14.
基于分解合并策略的属性约简算法   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
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。  相似文献   

15.
决策域分布保持的启发式属性约简方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
马希骜  王国胤  于洪 《软件学报》2014,25(8):1761-1780
在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变,引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外,决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计,提出了正域和非负域分布条件信息量的定义,并证明其满足单调性,从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简,提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法,并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子,即修正算子,确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性,并且,所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简.  相似文献   

16.
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.  相似文献   

17.
基于正区域的属性约简是目前最常用的一类约简算法。现实中的决策表有可能存在不一致的对象。另外,在约简过程中随着属性个数的减少,也有可能产生新的不一致对象。对于基于正区域的约简算法来说,不一致的对象并没有提供任何有用的信息,删除不一致的对象不会改变正区域的计算结果以及最终的约简结果,而且可以显著提高算法的效率。然而现有的基于正区域的约简算法并没有考虑到这个问题,它们采用论域中的所有对象来计算正区域并得出约简结果。针对这一问题,定义了重构相容决策表和重构相容决策子表的概念。引入这两个概念的目的是在约简过程中删除初始决策表中的不一致对象,从而获得一个相容决策表。借助于这两个概念,提出了一种新的基于正区域的属性约简算法。在真实数据集上的实验表明,与传统的算法相比,该算法能够获得较小的约简结果和较高的分类精度,并且具有相对较低的时间复杂度。  相似文献   

18.
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。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号