一种增量式属性最小约简的粗糙集算法

当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的最小约简属性,一般方法是对决策表的所有数据进行重新计算,很显然这种方法不可取。在粗糙集理论的基础上,给出了过渡相对差异比较表的定义,提出一种新的增加条件属性的最小约简算法。实例说明:该算法节省了大量的时间和空间的资源,并且结论与传统的算法得到的属性最小约简的结论是一致的,所以该算法具有一定的适用价值。     

一种新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种新的基于相对差异比较表的属性约简算法。该算法给出了一种将信息表转化为相对差异比较表的方法,且该方法对于不相容决策表也是可行的,进而就将求解最小属性约简问题转化为求解一个0-1整数规划问题,并分别采用一般求解规划问题的方法和遗传算法两种方法来求解这个0-1整数规划问题。实验结果证明该算法结合遗传算法能够更加快速有效地进行属性约简。     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容.为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表.最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的.     

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.     

一种基于重构相容决策表的属性约简算法

基于正区域的属性约简是目前最常用的一类约简算法。现实中的决策表有可能存在不一致的对象。另外,在约简过程中随着属性个数的减少,也有可能产生新的不一致对象。对于基于正区域的约简算法来说,不一致的对象并没有提供任何有用的信息,删除不一致的对象不会改变正区域的计算结果以及最终的约简结果,而且可以显著提高算法的效率。然而现有的基于正区域的约简算法并没有考虑到这个问题,它们采用论域中的所有对象来计算正区域并得出约简结果。针对这一问题,定义了重构相容决策表和重构相容决策子表的概念。引入这两个概念的目的是在约简过程中删除初始决策表中的不一致对象,从而获得一个相容决策表。借助于这两个概念,提出了一种新的基于正区域的属性约简算法。在真实数据集上的实验表明,与传统的算法相比,该算法能够获得较小的约简结果和较高的分类精度,并且具有相对较低的时间复杂度。     

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。     

一种有效的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的处理不一致、不精确和不完备等各种信息的数学分析工具。属性约简算法是粗糙集理论的关键技术之一,是数据挖掘研究的一个重要课题,也是知识获取中研究的关键问题之一。高效的属性约简算法使属性约简的求解被证实是一个NP-Hard问题,它通常是一个预处理阶段,使适应决策表上的分类分析。本文提出一种有效的方法——SEGMENT-SIG,可以得到最小约简子集,保持决策表的分类一致性。本文对算法最坏的时间计算复杂度进行了分析,该算法的输出是两种不同的分类器,一个是IF-THEN规则体系,另一个是决策树。     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法。该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表。最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的。     

基于相对熵的一种属性约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的主要内容之一。在信息系统中引入了知识的相对熵的概念,证明了在知识相对约简过程中相对熵的变化趋势是递减的;利用相对熵的概念,定义了属性的相对重要性,提出了一种基于相对熵的新的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度为O(｜C｜3｜U｜2),通过例子分析,表明该算法是有效的。     

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。     

属性约简的新算法

属性约简是粗糙集理论中一个核心研究问题,在对粗糙集中属性约简相关理论研究的基础上,提出了一种新的基于随机决策信息系统的属性约简算法。新算法充分利用属性依赖度所提供的信息对属性进行排序,并以一定的优化顺序来计算属性子集的信任函数或似真函数。计算结果表明:改进后的新算法计算量大大减小,尤其是当条件属性较多时,计算量的减少更加明显,从而大大提高了计算效率。计算实例验证了该算法的有效性,具有很强的优越性。     

基于粗糙集理论的属性约简新算法

以属性在可分辨矩阵中出现的频率作为启发,对HORAFA算法做了一些改进。引入二进制可辨识矩阵,利用二进制可辨识矩阵求出相对核。以相对核为基础,依次加入属性重要度大的属性,直到不能再加。     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一．但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实四。文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法。在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步．最后通过实例证明了其正确性。     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一,但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实现.文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法.在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步,最后通过实例证明了其正确性.     

属性约简中一种新的求核算法

属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,其核心任务是得到属性集的核。本文提出了一种基于二进制运算的属性核求解算法,该算法简单直观且易于实现。我们通过设计C语言程序验证了算法的有效性。     

基于粗糙集理论的属性约简新算法

以属性在可分辨矩阵中出现的频率作为启发,对HORAFA算法做了一些改进。引入二进制可辨识矩阵,利用二进制可辨识矩阵求出相对核。以相对核为基础,依次加入属性重要度大的属性,直到不能再加。     

一种启发式属性约简算法

本文在研究前人算法的基础上,采用分而治之的思想.考虑信息分布区域的不同对知识划分的影响.提出了两种改进的属性重要度定义;针对文献中加权平均属性重要度中,加权参数人为确定的局限性,对权数进行了改进.根据粗集的拓扑特征,构造了相应的启发式信息,最后,通过实例证明了算法的有效性.     

一种可伸缩的快速属性约简算法

现有基于粗糙集的属性约简算法主要针对数据全部驻留在内存中的情况,因此算法不适合海量数据的约简计算、可伸缩性较差.本文借助SLIQ算法的思想并引入相应的一种数据预处理策略,由此提出一个快速的属性约简算法,其时间复杂性为O(| U || C|).实验结果表明该算法具有良好的可伸缩性.     

一种直觉模糊粗糙集属性约简新算法

将信息熵理论与直觉模糊粗糙集结合起来,提出一种基于互信息的直觉模糊粗糙集属性约简新算法.给出了在直觉模糊环境下,基于互信息的属性重要度和属性依赖度的度量准则.本文所提出的算法以属性重要度和依赖度为双重度量标准,采取可增可删的双向回归算法,在保持分类精度不变的情况下,最后得到决策表的最小属性约简.实例表明在多属性的决策表约简中,在本文提出的算法得到的属性约简的基础上而得到的决策规则是较简捷、较完备的.