基于偏序关系的粗糙集规则提取方法

规则提取算法中通常先约简属性再约简属性值,但该算法当属性数量增多时,会增加约简的复杂性,从而影响规则提取的速度.针对此问题,本文提出了一种基于偏序关系的粗糙集规则提取方法.首先,在不同粒度的知识空间上建立偏序关系;然后,利用各知识空间中隐含的属性冗余度作为启发式信息,对冗余属性进行逐层约简;最后,在约简后的属性集上提取决策规则.实例表明,该方法降低了属性约简的复杂性,提高了规则提取的速度.     

粗糙依赖约简技术在网络课程评价中的研究

介绍了粗糙集的概念和约简的相关定义,提出了基于粗糙依赖的属性约简算法.通过差别矩阵求核,并计算非核属性粗糙依赖值,从而确定相对属性约简.以远程教学网络课程等级评价为例进行算法验证,并通过基于值核的值约简算法提取决策规则,实践证明得到了满意的结果.     

基于粗糙集和证据理论的决策规则提取

提出一种基于粗糙集和证据理论的两阶段决策规则提取算法, 该算法首先利用粗糙集中属性缩减的思想, 找出每条规则中的重要条件属性集合, 然后再基于证据理论中证据结合的思想进一步去掉重要条件属性集中的冗余条件属性, 从而得到最终的决策规则. 所给算法简化了属性集的约简, 对高维数据也是可行的. 实验结果表明, 利用该算法能够挖掘出高质量的决策规则.     

面向属性的粗集数据挖掘方法研究

指出粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但约简问题是一个NP问题,只能通过启发式算法实现.针对这一问题,提出了属性约简和决策规则约简的启发式算法,构成了一个基于粗集理论的挖掘集成算法.最后通过实例表明,该集成算法能够以较高的效率发现良好的分类规则.     

一种变粒度的规则提取算法

属性约简和值约简是粗糙集理论中知识获取的重要组成部分。通常,在知识获取的过程中先进行属性约简,然后在其基础上进行规则提取。但在实际应用中,属性约简在简化信息系统与提高规则提取效率的同时,原始信息系统中有些重要的条件属性可能被丢弃,从而导致属性约简后对信息系统进行知识获取得到的规则其数量与简化程度并不占优。针对上述问题,提出一种基于粒度变化的规则获取算法,通过属性粒度从粗到细的变化,直接从原始信息系统中提取规则;采用该方法得到的规则与属性约简后得到的规则相比,它们的数量与平均每条规则包含的特征属性数相对较少。最后,在理论分析的基础上,通过实例验证了算法可行性,并通过实验验证了算法的正确性和高效性。     

一种基于可辨识向量的规则提取方法

针对信息表中的规则提取问题,应用粗糙集理论对其中的属性约简、属性值问题进行了研究,提出了一种基于可辨识向量的规则提取方法。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辨识向量,利用可辨识向量的加法法则运算只需要对信息表扫描一次,就可以得到信息表的核属性集以及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。     

一种基于粗糙集的决策算法挖掘方法

属性约简和属性值约简是利用粗糙集理论从决策表中挖掘决策规则的基础,挖掘决策规则是粗糙集理论的重要研究领域之一。本文根据属性的重要度和条件差别矩阵来进行条件属性约简,找出有效约简。同时定义了决策表的不一致度,并根据属性重要度来进行属性值约简,在保持决策表不一致度不增加的前提下挖掘出决策规则,该决策规则集满足独立性、覆盖全域性、可接受性和一致性,即决策规则集为决策算法,最后运用实例对该方法的有效性进行说明。     

属性约简的决策树分类算法对未成年人犯罪行为的分析

为获得影响未成年人犯罪程度的重要因素,在论证基于属性约简的决策树分类算法适于处理多属性大容量数据表的基础上,将该算法应用于未成年人犯罪行为的分析。分析过程首先从公安业务数据库中提取未成年人犯罪行为的相关信息并建立决策表,同时利用条件属性相对于决策属性的依赖关系进行属性约简,最终针对约简结果生成决策树获取规则,运行结果表...     

基于Rough Set理论的商务决策支持系统知识发现的研究

针对商务决策支持系统中存在信息不确定、冗余数据量大的问题,提出了一种基于Rough Set理论的提取最小规则算法。该算法的核心是改进的分明矩阵属性约简和启发式的属性值约简。通过算法对原始数据表中的冗余属性和属性值进行约简,得到了决策表和最小决策规则。最后,对商务决策支持系统的实例进行数据约简,挖掘其中的隐含知识,获取了有价值的决策信息。     

基于区分矩阵求决策算法的约简

利用区分矩阵的特点，给出了另一种求决策表的属性约简与属性核、决策规则的约简与核的方法，进而给出了一种求决策算法约简的方法，这种方法简单易行，尤其在求决策规则约简时更体现了它的优越性。     

基于Rough集的数据挖掘在教学评价中的应用

基于粗集的数据挖掘的主要过程是数据预处理、约简及规则提取.为了分析教师教学行为和教学效果之间的关系,以教学评价的数据为基础,利用基于粗糙集的数据挖掘技术进行挖掘.实例研究中采用基于分明矩阵的属性约简算法和启发式属性值约简算法,去掉决策表中的冗余属性和属性值,得到了影响教学效果的关键因素刎和相关规则.     

基于关联规则挖掘的粗糙集屙陛值约简算法研究

粗糙集理论中约简是一个重要的研究课题,它包括属性约简和属性值约简两方面内容。针对目前属性值约简只能实现约简,而不能计算各个规则的出现次数的问题,结合关联规则和粗糙集两方面的优点,对冗余规则和不一致规则进行处理,获得具有实际意义的约简表。实验证明,此算法是有效的。     

基于聚类分析的决策表约简

基于粗糙集方法提出了一种系统的决策表约简和决策规则提取方法. 为了避免现有属性离散化方法的不足,使用多元统计中的聚类分析,并借助树形图,R2、半偏相关以及伪F统计量,对连续属性进行离散化处理,得到适合粗糙集方法要求的决策表. 在此基础上,简化了基于可辨识矩阵和逻辑运算的传统属性约简算法,并完善了启发式算法进行属性值约简和决策规则提取. 最后,以应用实例验证了该方法的可行性和有效性.     

决策表决策值的简化

首先定义了决策规则决策属性的简化,并以此为基础定义了决策表决策值的简化,旨在研究决策表条件值简化的对偶问题,即在保持决策表条件属性集不变的前提下它的条件属性集和决策属性集之间的最简函数关系。在这些定义的基础上,给出了决策规则决策属性简化的表达式和决策表决策值简化的表达式。     

决策细化的粗糙集理论分析

对基于粗糙集的决策系统,从理论上分析了决策数据细化的程度对规则近似质量、近似分类精度、核属性和信息熵的影响.证明了决策属性的属性值划分越细,则其规则近似质量、近似分类精度和信息熵就越小,并且决策表中决策属性值细化后所得到的核属性集一定包含细化前的核属性集.因此,在对决策属性离散化时,决策数据细化的程度要适宜.研究结果对研究决策表属性的约简、决策规则的形成和有效性等问题具有实际意义.     

基于属性重要度的粗糙集规则提取方法

对Rough Set理论中的规则提取问题进行了研究，以利于信息不完备决策问题的解决．算法假定给定一个重要性阈值的前提下，将属性重要性进行比较．如果比此阈值小的属性则可省略，根据约简表则可得到相应的决策规则．文章还给出了一个计算实例说明了算法的计算过程．     

一种基于粗糙集的决策树规则提取算法

文章提出了一种新的决策树构建算法，算法选择使生成的规则满足给定可信度阀值且支持度最大的属性作为结点，不仅简化了生成的决策树；且可以根据用户输入的可信度，得到相应的决策规则集，提高了决策树的泛化能力，有效地去除了噪音规则。应用实例分析，结果表明算法提取的决策规则简洁有效。     

基于粗糙集的识别矩阵值简式求取算法DMBVR

针对粗糙集所采用化简决策表的方法中存在着求取属性约简和值简式时重复计算的问题进行了改进. 提出基于识别矩阵得到决策规则值核的方法, 进一步给出基于识别矩阵求取决策规则值简式的算法DMBVR, 并证明DMBVR算法能得到决策表中所有决策规则的值简式, 从而使计算决策规则的值核与值简式的过程变得更加简便、 直观.