不完备信息系统中一种新的求核算法

在不完备信息系统基于差别矩阵的属性约简算法中,相容类和最大相容类中的对象具有不确定性.针对上述问题,提出一种新的差别矩阵及其核的定义,证明在不完备信息系统中该差别矩阵的核与基于正区域的核是一致的.在此基础上给出一个求核算法,通过实例证明,由于减少了差别矩阵中的元素,因此算法的求核效率得到较大提高.     

基于关联矩阵的属性约简算法

利用差别矩阵对信息系统特别是对大规模数据的信息系统进行属性约简研究的一个重要方面就是如何提高计算速度。为改进差别矩阵的应用,提高约简效率,文章提出了关联矩阵的概念,同时,依照决策属性对条件属性的依赖程度,利用关联阵中属性频率的信息,提出了一种属性约简算法。实验结果证明了该算法有效、快捷。     

一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

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.     

改进的基于差别矩阵的属性约简算法

指出现有差别矩阵属性约简算法的不足,对原有差别矩阵和属性重要性度量方法进行改进,运用差别矩阵元素项的重要性质,提出一种新的启发式约简完备算法,有效地降低差别矩阵约筒算法的空间复杂度。仿真实验结果显示,新算法产生的约筒与分辨函数思想产生的最优约简一致,表明了新算法的有效性与完备性。     

基于改进的FP树的快速属性约简算法

在用差别矩阵思想设计的属性约简算法中,由于差别矩阵存在大量重复和无用的差别元素,不仅占用大量的存储空间,而且浪费属性约简的计算时间。为提高这种属性约简算法的效率,结合FP树（频繁模式树）的思想,给出一种新型的数据结构——改进的FP树（IFP_Tree）。改进的FP树可以完全删除差别矩阵中所有重复的差别元素,也可以完全删除无用的差别元素。不但减少了大量的存储空间,还大大提高了属性约简算法的效率。用IFP树设计一种新的快速属性约简算法。实例说明了该算法的有效性。     

一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对属性约简,本文提出了一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法。该算法以求差别矩阵为基础,不仅考虑了所选择条件属性与决策属性的互信 息,还考虑了其取值的分布情况,从信息论角度定义了一种新的属性重要性度量方法,将其作为启发式信息,最终求得属性约简集。实例表明,算法能够有效地对决策系统进进行约简,获得比较理想的约简结果,同时约简后的决策规则数目较少。     

基于非对称相似差别矩阵知识约简

信息系统中存在着大量数据值缺省的情况,为寻求约简的最优解需耗费大量的时间。用非对称相似关系代替粗糙集理论中的等价关系,定义了非对称相似差别矩阵,提出了基于非对称相似差别矩阵的高效求核和知识约简算法。该算法无需改变初始不完备信息系统的结构,能直接处理缺省数据。实验结果表明,新算法所获得的决策规则简洁、高效,与缺省值无关。     

基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

针对目前基于差别矩阵的属性约简算法需要耗费大量的时间和空间,粗糙集中求属性核和属性约简更新效率低以及有关属性约简的增量式更新算法目前还比较少等问题,提出了一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法.该算法在更新差别矩阵时,仅须插入某一行及某一列,或删除某一行并修改相应的列,因而可有效地提高核和属性约简的更新效率.然后在分析新增对象x与原决策系统对象的关系的基础上,给出了属性约简增量更新算法.理论与实验分析表明,提出的算法提高了属性约简的更新效率,明显降低了时间和空间复杂度.     

决策系统属性约简优化算法研究

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题,针对求取决策系统所有约简的NP问题,基于差别矩阵提出一种决策系统属性约简优化算法.通过改进差别矩阵得到差别集,在获得核与约简候选信息基础上,以属性频度作为启发式信息,快速有效地求取决策系统的所有约简.分析表明了该算法的可行性与有效性.     

区间值序信息系统中差别信息树的属性约简

属性约简是粗糙集领域的一个热门研究课题,而差别矩阵是获得属性约简的有效方法。然而,差别矩阵含有重复元素,增加了获得约简所需要的时间。差别信息树的提出解决了差别矩阵含有重复元素的问题,实现了对差别矩阵中非空元素的压缩存储。但是差别信息树是在等价关系下的差别矩阵的基础上提出的,并没有考虑序决策信息系统的情况。在区间值序信息系统的背景下提出了基于可分辨矩阵的差别信息树,解决了可分辨矩阵中存在冗余元素的问题,实现了对可分辨矩阵中非空元素的压缩存储。得到了该树的相关性质定理并对其进行了验证,并在此基础上给出区间值序信息系统的基于差别信息树的完备的属性约简方法。最后给出了实证分析,验证了该方法的可行性以及有效性。     

基于区分矩阵的启发式属性约简算法

由于大量等价类元素的存在,同一等价类中的记录与其他非该等价类中的记录相比较将会产生大量空元素及重复元素,使得构造区分矩阵需要耗费大量的时间与空间。因此以信息向量为工具处理等价类,改进了区分矩阵的构造过程,有效地提高了构造区分矩阵的时空间效率;其次,利用属性频度为启发信息,给出了一种基于区分矩阵的启发式属性约简算法;最后,利用恒星天体光谱数据集,实验验证了算法的有效性。     

利用序关系求差别矩阵的核的高效算法

目前设计基于差别矩阵的求核算法的主要方法是差别矩阵方法.在该种方法中,是通过搜索差别矩阵的所有差别元素得到核.由于是在所有的差别元素上搜索,故该方法比较耗时.本文在简化决策表和简化差别矩阵的基础上,将具有核属性的差别元素集归纳在某一相对较小的集合上,故新算法只需搜索和检查简化差别矩阵的少量差别元素就可以得到核算属性集.设计了一个高效求核算法,其时间复杂度为max{O(|C|2|U/C|),O(|C||U|)},其空间复杂度为O(|U|).由于新算法只判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核算属性集,故新算法的效率得到了有效地改善.     

基于压缩树的快速求核算法

利用差别矩阵进行求核运算时,矩阵中大量的空元素和重复差别元素会浪费很多存储空间及计算时间。针对上述问题,结合频繁模式树,设计一种新的数据结构——压缩树(C_Tree),在此基础上提出一种快速求核算法。理论与实例分析结果证明,该算法的时空复杂度取决于求简化决策表和构造C_Tree的时空复杂度,因此求核效率得到较大的提高。     

基于序关系的快速计算正区域核的算法

目前设计基于正区域的求核算法的主要方法是差别矩阵方法.该方法通过搜索差别矩阵的所有差别元素来得到核,故比较耗时.为此,在简化决策表和简化差别矩阵的基础上,若将其对象按条件属性值看成一个数,则对象是有序的.利用这个序,可将具有核属性的差别元素集映射到一个较小的搜索空间上,故只需判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核属性集.在此基础上,利用基数排序的思想,设计了一个高效求核算法,其时间复杂度为O(|C|2|U/C|)+O(|C||U|),空间复杂度为O(|U|).由于新算法只需判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核算属性集,故算法的效率得到了改善.     

基于改进的Wap算法的Web序列模式的研究

基于不完备决策表的属性约简定义有多种,现研究基于知识粒度的属性约简。研究发现,差别矩阵是一种较好的设计属性约简算法的方法。为此,定义了一种粒度差别矩阵和基于该差别矩阵的属性约简,并证明了该差别矩阵的属性约简定义与基于知识粒度的属性约简定义等价。在此基础上,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,其时间复杂度得以降低。     

一种快速计算HU差别矩阵的属性约简算法

在已有的基于HU差别矩阵的属性约简算法中,一般是以差别矩阵中的元素作为启发信息而设计的,其时间复杂度为O(|C|2|U|2).为降低该属性约简算法的时间复杂度, 首先引入简化决策表的定义,并设计了一个求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U|).然后在简化决策表的基础上,定义了差别区域,并给出基于差别区域的属性约简定义,同时证明了基于差别区域的属性约简与基于差别矩阵的属性约简等价.在此基础上,以快速缩小简化决策表的搜索空间为目的,定义了一个新的、较为合理的、度量属性重要性的公式,并给出了它的递归计算方法,其时间复杂度为O(U/C|).最后以属性重要性为启发信息,设计了一个基于差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度降为max(O(|C||U|,O(|C|2|U/C|)),并用一个实例说明了新算法的高效性.理论分析与实验表明,新算法具有较好的扩展性.     

基于加权浓缩树的粗糙集属性约简算法

针对基于分辨矩阵约简算法中存在冗余元素,从而导致空间存储代价高的问题,提出一种基于加权浓缩树的属性约简算法。该算法可以进一步剔除冗余元素,压缩存储分辨矩阵中的信息,并且在构建树结构的过程当中考虑了属性重要度的影响。实验结果与C-Tree及差别信息树算法进行比较,提出的算法可以获得更优的属性约简结果,有效地降低了空间复杂度。     

基于有序差别集的高效属性约简算法

基于可分辨矩阵的属性约简算法需要占用大量的存储空间,可分辨矩阵中许多元素项对约简是多余的;并且随着问题规模的增大,该类算法的效率并不理想。针对上述不足,提出一种基于有序差别集的属性约简算法,该算法不需要创建可分辨矩阵和生成多余的元素项,大大降低了存储量和计算量,从而提高了属性约简效率,使算法的时间复杂度和空间复杂度分别降为max{O（|C|² |U/C|²）,O（|C|²|MsCount|）}和O（|MsCount|）。实验表明该算法是有效的、高效的。     

基于二进制区分矩阵的约简算法研究

给出了一种基于二进制区分矩阵的约简方法.首先基于粗糙集理论定义了二进制区分矩阵及运算规则、基于二进制区分矩阵的最小约简的判别及属性重要性的计算方法.在定义的基础上,给出了基于二进制区分矩阵的求核算法、相对属性约简算法及值约简算法.该约简方法以位操作为主与传统的约简方法比较不包括复杂的逻辑化简和集合运算,在一定程度上简化了计算,提高了约简效率.将该算法应用于数字电路设计的开关电路综合中,得到最简数字电路的逻辑表达,从而说明了算法的有效性.