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提出了一种基于粗糙集和神经网络组合进行规则提取的方法。首先对初始数据集进行离散化,并利用粗糙集对决策表中的条件属性进行初步约简,然后利用神经网络对数据进行学习和预测,并通过删除网络不能分类的数据来对决策表中的噪声进行过滤,最后再由粗糙集值约简算法进行规则提取。实验表明,该方法相对于传统规则提取算法快速有效,在保留神经网络高鲁棒性的同时,避免了从神经网络中提取规则的困难。 相似文献
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一种基于粗糙集理论的规则提取方法 总被引:2,自引:1,他引:2
规则提取是实现智能信息系统的重要环节,也是一个难点。针对信息系统中的规则提取问题,提出了一种基于粗糙集的研究方法,并对规则提取涉及到的属性约简、属性值约简等问题进行了研究。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辫识向量,以利用可辨识向量的加法法则运算求得核属性以及属性重要性,然后以核属性为基础、属性重要性为启发信息,求得信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值来完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效、可行的。 相似文献
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魏晓云 《数字社区&智能家居》2007,3(7):157-159
本文介绍了粗糙集的基本理论,及基于粗糙集的知识获取理论模型,并运用这一模型对银行信贷模型进行了分析,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。 相似文献
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粗糙集理论作为一种新的软计算方法已经在许多领域得到了广泛的应用。文章主要研究基于粗糙集理论的信息系统的约简,给出了基于粗糙集理论的规则提取算法. 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好. 相似文献
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魏晓云 《数字社区&智能家居》2007,(13)
本文介绍了粗糙集的基本理论,及基于粗糙集的知识获取理论模型,并运用这一模型对银行信贷模型进行了分析,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. 相似文献
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基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一个基于粗糙集理论的关联规则挖掘模型。介绍了该规则挖掘模型的主要步骤,模型中应用了属性约简和规则约简技术,并给出了该两个技术的算法。 相似文献
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设定结论域对于关联规则的挖掘具有重要意义,文章提出一种带结论域不完全相容的关联规则挖掘模型,采用将决策表分解为完全相容与完全不相容的决策表,通过条件属性约简和规则约简,实现关联规则的极小化。 相似文献
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文章将基于粗糙集理论的数据挖掘算法引入公安情报工作,论述了基于粗糙集的关联规则挖掘在刑事案件中的应用实例,证明该算法在公安情报分析工作中的可行性,为公安情报工作提供新的解决方法,对于提高情报分析预测的效率、准确性,以及警力分配具有重要辅助作用。 相似文献
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