基于对象增量的不完备混合信息系统动态属性约简算法

属性约简是粗糙集理论在信息处理和自动化控制领域中的重要应用,然而实际应用环境下,数据的采集是源源不断地并且采集到的数据包含了不同的数据类型,同时数据传输过程中也存在着数据丢失的情况,使得最终得到的信息系统是不完备混合类型的,并且时刻处于增加更新之中。针对这一情形,提出一种条件信息熵的不完备混合型信息系统动态属性约简算法。文中首先介绍了不完备混合型信息系统的条件熵模型以及条件熵的属性约简,然后提出了不完备混合型信息系统条件熵随论域增加时的增量式更新计算,该计算方法通过旧信息系统的条件熵进一步计算新信息系统的条件熵,理论证明了这种增量式计算具有很高的计算效率,最后基于这种增量式计算,设计出了条件熵的不完备混合型信息系统动态属性约简算法。实验分析表明,所提出的动态属性约简算法相比较于传统的静态属性约简算法具有很高的动态属性约简性能,同时与同类型的动态属性约简算法相比具有较好的优越性。     

基于属性重要性的不完备数据填充算法

现有的不完备数据填充算法对所有缺失数据采用统一方式填充,没有考虑数据的重要性,效率低,实时性差。因此,本文提出一种基于属性重要性的不完全数据填充算法。通过差分矩阵求得属性约简,根据约简区分重要属性和非重要属性,对于重要属性数据填充采用改进的马氏距离填充方法,而不重要属性数据填充采用相似度概率填充方法,保证了数据精确度的同时,提高了实时性,具有实用性。最后,实验部分采用数据家庭系统数据和UCI标准数据集分别对算法性能进行了分析,验证了该算法的优越性。     

基于粗糙集的属性约简算法综述

属性约简是粗糙集中的一个重要研究方向.本文从8个方面对基于粗糙集的属性约简算法进行归纳,即:不完备决策信息表,不相容决策信息表,连续型属性决策信息表,动态决策信息表,有序型属性决策信息表,基于粗糙扩展模型的属性约简,基于属性重要度的属性约简,结合智能优化算法的属性约简,这对进一步深入研究粗糙集的属性约简算法具有积极意义.     

基于二元矩阵的启发式属性约简算法

本文将基于分辨矩阵的二元矩阵和基于属性重要度的启发式属性约简算法结合起来,提出了一种新颖的针对不完备信息系统的属性约简算法。该算法用条件属性和决策属性之间的依赖度来度量属性重要度,进行启发式约简。该算法将属性约简问题转化为寻找能够覆盖决策属性的二元矩阵的二元矩阵集合问题。通过实例检验,该算法是有效的。     

属性约简准则与约简信息损失的研究

属性约简是粗糙集的重要研究内容,信息熵是度量信息量的方法.在研究绝对约简和几种相对约简的基础上,归纳出属性约简的一般准则.定义了基于条件属性信息熵的属性约简和基于联合熵的属性约简,研究了几种属性约简与绝对约简之间的关系.定义了基于条件属性信息熵的约简信息损失,澄清了属性约简不损失信息的含糊观念,指出了属性约简只是在约简准则意义下不损失信息,在信息熵意义下可能损失信息.为进一步研究粗糙集、粒计算中属性约简与分类夯实了信息论基础.     

一种基于粗糙集的纳税人属性约简方法．

基于粗糙集理论,对基于属性重要度的启发式属性约简算法进行了改进,并将改进后算法运用于纳税人属性约简的实际工作中.该算法解决了原有基于属性重要度的启发式属性约简算法结果中存在冗余属性问题,实现了属性选择较小化,并保持原有数据分类能力不发生大的变化.通过属性约简实验结果和实际工作情况对比,证明该算法具有很好的性能.     

利用粗糙集理论评估卫星导航系统效能

为了对卫星导航系统进行效能评估,提出了一种新的效能评估方法一粗糙集理论.在基于粗糙集理论的属性约简能力基础上,建立了卫星导航系统评估指标体系,确立了系统评价决策表和权重计算方法.通过对卫星导航系统实际测试数据的评估分析,得出了约简后的属性重要度和指标权重,与通常使用的层次分析法所得评估结果一致.表明利用粗糙集理论进行效能评估,可以克服传统方法确定权重系数的主观性,使得评估结果更具合理性和科学性.     

基于重要性的不完备决策系统的属性约简研究

在不完备信息系统中引入决策属性依赖度,由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度,以此作为启发式信息求出相对核,使属性约简具有较强的支持度。文章通过实例分析,证明该属性约简是有效的方法。     

概念的属性约简及异构数据概念漂移探测

粗糙集是粒计算的一种重要方法,数据异构性是大数据的一种特征.针对异构数据问题,探索了粗糙集属性约简的本质,提出了概念属性约简的定义,它兼容值约简、Pawlak约简和并行约简.探究了概念属性约简的性质,提出了异构数据的属性约简方法和概念漂移探测方法.理论分析和示例表明了这些方法的有效性.为粗糙集、粒计算融入大数据的时代潮流提供了一种新方法.     

粗糙集近似集不确定性研究

粗糙集用上、下近似集刻画不确定目标集合,而粗糙集的近似集用0.5-近似集作为不确定目标集合的近似集.本文首先分析了基于粗糙集的0.5-近似集相似度的属性约简算法存在理论不完备的不足,指出这种相似度具有随知识粒度变化不敏感的缺陷.然后进一步给出了多粒度知识空间下相似度的变化规律,提出了粗糙集近似集的模糊度概念,分析了粗糙集近似集的模糊度在多粒度知识空间下的变化规律,进而提出了相应的属性约简算法.从新的视角构建了目标概念与其近似集的差异性度量方法.     

基于互信息的模糊粗糙集属性约简

模糊粗糙集知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一。该文从粗糙集知识熵出发,结合模糊集隶属度函数,将其应用于模糊环境下,推广了互信息的度量概念,使其能评价模糊决策表中属性的重要性。并给出了一种模糊决策表的启发式属性约简算法,通过实例验证了它的可行性,为模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法。     

Extended Rough Set Model Based on Prior Probability and Valued Tolerance Relation

Based on equivalence relation,the classical rough set theory is unable to deal with incomplete information systems.In this case,an extended rough set model based on valued tolerance relation and prior probability obtained from incomplete information systems is firstly founded.As a part of the model,the corresponding discernibility matrix and an attribute reduction of incomplete information system are then proposed.Finally,the extended rough set model and the proposed attribute reduction algorithm are verified under an incomplete information system.     

决策表中基于条件信息熵的近似约简

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容,已有效应用于机器学习、数据挖掘等领域.基于条件信息熵的属性约简可有效推广代数观下的属性约简,但存在抗噪声弱且某些情况下冗余属性多的不足.为此,本文在引入决策表中基于条件信息熵的近似约简概念后,提出决策表中基于条件信息熵的近似约简算法,该算法可有效增强抗噪性,且可依据实际应用的需要有效地对冗余属性进行取舍.最后,本文侧重通过选择不同精度下的约简属性子集在Benchmark上进行了分类器的性能测试.     

一种改进的设备故障诊断方法

提出了一种新型故障诊断的粗糙集方法.在粗糙集知识系统中信息熵概念基础上,重新定义了一种信息熵度量方法,并运用信息熵判断系统状态:基于粗糙集优越的约简理论,运用一种改进的区分矩阵方法形成一种综合策略的诊断规则.该方法有效地解决随机误报以及信息丢失和信息不完备情况下仍保持着较好的诊断性能,并降低了计算复杂度,减少了计算开支.     

基于熵的粗糙集属性简约算法

本文定义了四种条件熵，并在此基础上提出了四种基于熵的方法，以用于粗糙集数据分析中的属性简约。举例说明了这四种基于熵的属性简约算法各自的优缺点。最后对两个实际数据库进行了测试，结果表明了所提出的基于熵的属性简约算法的有效性。     

一种改进的无核信息系统属性约简算法

针对无核信息系统的特点,基于互信息提出了一种新的启发式属性约简算法,该算法以增加属性后的互信息增量和属性自身的信息熵2项指标作为评价属性重要度的依据。实验结果表明,该算法避免了对于没有核属性的无核信息系统因随机选择初始属性造成计算复杂度增大的问题,并且属性约简效率提高,属性约简后的个数也相对较少。     

一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法

为解决决策表属性约简完备算法约简质量低的问题，在基于差别矩阵的属性约简完备算法的基础上，引入信息论中信息熵和互信息增益的定义，给出一种启发式属性约简完备方法，通过实例说明启发式信息可以提高完备算法的约简质量，比较不同启发信息对完备算法的约筒质量和约简效率。试验结果表明，采用基于信息论定义的两种启发信息的完备算法约筒效率基本一致，该算法较非启发式完备算法有更好的约简质量。