基于变精度粗糙集的不完备决策表属性约简

针对现有的在相容关系下基于变精度粗糙集约简算法的局限,给出了[β]上（下）分布约简的判定方法和改进的[β]上（下）分布可辨识矩阵定义,并给出求解基于变精度粗糙集的不完备决策表约简算法;最后通过实例验证了算法的有效性。     

不完备决策表中基于相似关系的属性约简

在基于相似关系的不完备决策表中,条件属性值为“*”的属性不参与相似关系的确定,由此定义属性的相对重要度和属性重要度。根据属性重要度,提出寻找不完备决策表的分配协调集和分配约简的启发式算法。通过实例证明该方法能找到不完备决策表的分配协调集和分配约简,并减少约简的搜索空间。     

不完备决策表的一种知识约简算法

知识约简是粗糙集理论的核心内容之一。介绍了不完备信息系统下的粗糙集模型,提出了一个在不完备决策表中利用属性的重要性进行知识约简的算法,并给出实例计算结果,证明了算法的可行性。     

一种基于冲突域的不完备决策表属性约简算法

以不完备决策表为研究对象,通过对冲突域的概念进行研究,给出在不完备决策表下的基于冲突域的属性约简的定义。证明该属性约简的定义与基于正区域的属性约简定义是等价的,同时设计一个在不完备决策表中的新的属性约简算法。该算法的时间复杂度为O(|K||C|2|U|),其中K=max{|TC(xi)|,xi∈U}。最后用实例说明该算法是有效的。     

不完备决策表的知识约简算法研究

知识约简是祖糙集理论处理信息系统的重要手段,本文首先给出了不完备信息系统的相关概念和定义,提出了不完备决策表的一种知识约简算法．实例计算结果证明了算法的可行性。     

不完备信息系统的一种属性相对约简算法

经典粗糙集理论是建立在完备信息基础上的，然而现实中，由于各种原因，很多的信息系统是不完备的。该文分析了不完备信息系统下的粗糙集模型，引入了一种构造广义决策表的方法，提出了一种基于广义决策表直接求取不完备信息系统属性相对约简的算法。通过实例计算，说明了算法的简单性和有效性。     

一种不完备决策表的属性约简算法

对于不完备决策表,给出了区分对象对集和基于区分对象对集约简的定义,并证明出基于区分对象对集的属性约简定义等价于基于广义决策的属性约简定义。在此基础上,提出一种基于区分对象对集的新算法。新算法以区分度[K(ci)]和完备度[P(ci)]为启发信息,结合基数排序,使得算法最终时间复杂度为[O(|C||U|2)],相比传统的算法时间复杂度[O(|C|3|U|2)]和[O(|C|2|U|2)],时间复杂度有效降低。通过实例说明了新算法的正确性和有效性。     

不完备决策表属性约简的CIEARAWCC算法

不完备信息系统中的属性约简是粗集理论应用的难点。通过引入信息熵和条件信息熵,对信息系统中属性的必要性进行了定义,提出了一种基于条件信息熵的属性约简启发式算法。通过引入相对正域,有效地解决了不一致系统属性约简过程中产生的冗余属性问题,并分析了该算法的时间复杂度。最后,通过实例说明该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

不完备决策表的差别矩阵属性约简算法

给出一个差别矩阵的属性约简定义,证明该属性约简的定义与广义决策属性约简的定义是等价的,对差别矩阵进行了有效的压缩。在此基础上,为求出不完备决策表的属性约简,设计了一个基于该差别矩阵的不完备决策表属性约简算法,其时间复杂度为O(|C|2|U|2),最后用实例说明了该算法的有效性。     

基于粒子群的不完备决策表属性约简PSOIDTAR法

属性约简是粗糙集理论的一个核心部分。由于经典的粗糙集模型对不完备信息系统不适应,通过把属性约简问题归结为0-1组合优化问题,提出了一种应用二进制粒子群算法来求解属性约简的方法。通过引入近似分类精度和近似分类质量,为获得最小约简确定了有效合理的粒子适应度函数。仿真实验结果表明该算法能得到最小相对约简,且具有较高的运算效率。     

不完全决策表的一种信息熵属性约简算法

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，提出了对不完全决策表的一种基于信息熵的属性约简算法，并通过例子说明算法的具体过程和验证了算法的可行性。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高效的算法，这样就相应地提高了属性约简算法的效率。     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

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。     

决策表属性约简的相对信息量表示

知识约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,该文在信息系统中引入了知识的相对信息量的概念。对一致决策表,证明了其属性约简在代数表示下和相对信息量表示下是等价的,但对不一致决策表,举例说明其属性约简的代数表示不能用相对信息量来等价表示。由此可见,相对信息量表示比代数表示直观,但不能完全代替代数表示方法。     

基于容差关系的不完备决策系统属性约简算法

给出容差关系下不完备决策系统中属性相对约简的定义,提出一种基于决策属性相对条件属性正域的求取属性约简算法。该算法以相对正域为迭代准则,以所有条件属性为初始约简集合,通过逐步缩减来求取约简,保证了所求取的约简对问题的分类能力不会减弱。同时给出该算法的时间复杂度分析,并举例验证了该算法的有效性和实用性。     

一种基于知识量的约简算法

提出一种新的属性约简算法,该算法基于粗糙集理论认为知识是区分事物的能力的观点,对知识进行了新的量化,并以量化后的区分能力作为启发式信息进行约简,提高了约简效率,理论分析与实例证明该算法是有效的.     

不完备决策表的启发式知识约简算法研究

经典Rough集理论是基于完备信息系统的。然而在实际应用中,由于数据存取或数据处理方面的原因,决策表经常是不完备的,即存在缺值。为了处理不完备信息系统,Kryszkiewicz提出了基于容差关系的Rough集模型。在该模型下进行知识约简时,现有的算法一般都采用构造区分矩阵和相应区分函数的方法。该方法虽然可以求得所有约简,然而业己证明这是一个NP-hard问题,因此实践中更为可行的方法是利用启发式搜索算法求出最优或次最优约简。在文中提出属性的重要性定义,并以此作为启发式信息,设计一种完备的知识约简算法。     

决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。     

带权决策表的属性约简

属性约简是粗糙集理论的重要应用。考虑将决策表中的每行都作为一条决策规则时，若把表中出现相同决策规则的次数作为权，可得到带权决策表。提出了关于带权决策表的正域约简相应的辨识矩阵并给出了证明，从而得到了约简算法。相比于决策表中的正域约简时发现，通过将决策表转化为带权决策表后，再利用算法1进行约简时，其在一定程度上优于前者。提出了近似分类精度约简相应的辨识矩阵并给出了证明。对于2个算法，在选取的UCI数据集上进行了实验验证。通过实验进一步说明了所提出算法的可行性和有效性。     

基于分类质量的决策系统属性约简新算法

首先简要介绍几种决策表的属性约简算法,分析各种算法的优缺点,然后在此基础上提出一种新的属性约简算法——基于分类质量的决策系统属性约简算法。该算法对完备信息系统和不完备信息系统都是通用的,从其得到满意的属性约简,最后通过实例验证该算法的正确性和有效性。