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一种基于C-Tree的属性约简增量式更新算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对以往文献为克服基于差别矩阵的属性约简算法存储代价高的不足而提出的基于浓缩树(C-Tree)的高效属性约简算法仅考虑决策表不变的情况,提出了一种基于C-Tree的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新C-Tree,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新.理论分析和实验结果表明,所提出的算法是有效可行的. 相似文献
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针对动态变化的决策表,研究了属性约简集的动态更新问题。在详细分析新增对象的所有可能情况的基础上,提出一种基于分辨矩阵元素集的属性约简集增量式更新算法。该算法根据新增对象的不同情况快速更新分辨矩阵元素集,依据分辨矩阵元素集中增加和减少的元素有效地更新原属性约简集,快速得到新的最小属性约简。最后,通过5个UCI的数据集验证了算法的有效性。 相似文献
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李树臣 《数字社区&智能家居》2009,(31)
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
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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
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基于粗糙集的变电站故障诊断规则提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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对基于二进制分辨矩阵的属性约简算法进行深入研究,分析对比几种典型的属性约简算法的性能。在此基础上提出一种基于二进制分辨矩阵的启发式算法。该算法以矩阵的行与列两个方向的特征作为度量属性重要性的依据,更有可能获得决策表的一个最优约简。实验结果表明,该算法有效地提高了约简性能和识别率。 相似文献
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一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法 总被引:46,自引:0,他引:46
粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要考虑信息系统(或决策表)不变的情况,有关属性约简的增量式更新算法却报道不多.为此,文中提出一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新差别矩阵,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新,因而可提高属性约简的更新效率.理论分析表明,该文提出的算法是有效可行的. 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,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。 相似文献
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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
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为了在动态变化的决策表中,快速方便地获得新的属性约简,利用数组元素对差别矩阵中的属性组合进行计数,提出一种基于数组的增量式属性约简更新算法。当决策表动态变化时,根据数组元素的取值变化,获得差别矩阵中增加和减少的元素,依据这些元素更新原属性约简,快速得到新的最小属性约简。理论分析及实例验证了提出的算法是有效的。 相似文献
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通过利用粗糙集中差别矩阵的思想,引入不完备决策表的区分对象对集的概念。并给出不完备决策表基于区分对象对集的属性约简定义。同时,也证明了利用该定义得到的不完备决策表的属性约简与基于正区域的属性约简是等价的。相比较基于正区域的不完备决策表属性约简算法,基于区分对象对集的属性约简算法时间复杂度是降低的。最后,用一个实例说明了该算法的合理性。 相似文献
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基于区分矩阵的传统属性约简方法具有直观易理解的优点,但时间和空间复杂度都很高,当数据规模较大或条件属性较多时,会无法快速得到约简结果.为解决该问题,在区分关系的基础上构造了条件区分能力来进行属性选择,提出一种基于条件区分能力的属性约简算法.而为了进一步加快属性重要性的计算、提高约简效率,依据大数定律中频率的稳定性,通过... 相似文献
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分析了传统属性频率函数作为属性重要度的不足,重新定义了属性重要度,提出了一种基于差别矩阵属性重要度的属性约简完备算法,即CRABSA(Complete Reduction Algorithm Based on the Significance of Attribute)。该算法采用迭代思想,在每次迭代过程中根据属性重要度SGF(a)选择必要的条件属性加入约简R中。由SGF(a)的定义可知,算法能确保在大多数情况下能得到决策表的最小约简。分析了算法在最坏情况下的时间复杂度,给出了该算法相对Pawlak约简的完备性的证明。 相似文献
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近年来,诸多学者喜欢用差别矩阵的方法来设计属性约简的算法,但由于计算差别矩阵不仅费时且还浪费空间,导致这些属性约简算法都不够理想。为了降低属性约简算法的复杂度,在布尔冲突矩阵的基础上,定义了一个启发函数,该函数能求出决策表中条件属性导致的冲突个数,同时给出了计算该启发函数的快速算法。然后用该启发函数设计了一个有效的基于改进的布尔冲突矩阵的不完备决策表的高效属性约简算法,该算法能够有效降低时间复杂度。最后实验结果说明了新算法的有效性。 相似文献