模糊决策粗糙集代价敏感属性约简研究

针对决策中普遍存在的代价问题,在模糊理论和决策粗糙集的基础上,对其代价敏感属性约简方法进行了研究。在模糊决策粗糙集属性约简中引入了包含误分类代价和测试代价的总代价。因此约简的目标不再只是考虑正域的大小,而是寻找使得总代价最小的最优属性子集。提出了一种模糊决策粗糙集代价敏感属性约简(COSAR)算法,该算法采用启发式方法搜索最优属性子集。给出了算法的步骤,并将该算法与已有的模糊粗决策粗糙集属性快速约简(QuickReduct)算法进行了性能对比。实验结果表明,COSAR算法比QuickReduct算法具有更强的属性约简能力、更低的分类总代价、更短的运行时间,且随着测试样本的增加,分类总代价差值也越来越大。     

粗糙集属性约简算法研究

粗糙集理论是一个新的处理不确定性问题的数学工具，属性约简是粗糙集理论的核心问题之一。但求解最优约简已被证明是一个NP—hard问题。基于属性重要度的启发式算法在属性约简中应用的较多．文中分别介绍了基于区分矩阵、基于相关矩阵和基于信息量的属性约简算法。对其思想进行了剖析和总结。     

基于距离比值尺度的模糊粗糙集属性约简

属性约简能有效地去除不必要属性,提高分类器的性能。模糊粗糙集是处理不确定信息的重要范式,能有效地应用于属性约简。在模糊粗糙集中,样本分布的不确定性会影响对象的近似集,进而影响有效属性约简的获取。为有效地定义近似集,文中提出了基于距离比值尺度的模糊粗糙集,该模型引入了基于距离比值尺度的样本集的定义,通过对距离比值尺度的控制,避免了样本分布不确定性对近似集的影响;给出了该模型的基本性质,定义了新的依赖度函数,进而设计了属性约简算法;以SVM,NaiveBayes和J48作为测试分类器,在UCI数据集上评测所提算法的性能。实验结果表明,所提出的属性约简算法能够有效获取约简并提高分类的精度。     

粗糙集属性约简方法在股票预测中的应用研究

针对神经网络在股票预测中遇到的困难,在预测模型中引入粗糙集理论,提出一种基于粗糙集与神经网络相结合的预测方法,并根据基本遗传算法的弱点对其进行了改进。首先,介绍了基于遗传算法的属性约简方法,对各遗传因子进行改进。然后,采用基于改进遗传算法的属性约简方法对模型的样本数据进行约简,删除冗余数据,得到样本输入的最小约简。最后,利用约简后的样本对预测模型进行训练与检验。实验结果表明,该方法具有较高的预测精度,能有效地解决网络结构复杂、学习速度缓慢等问题。     

结合粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法

本文针对粗糙集理论的属性约简算法进行了研究。结合模糊聚类方法,提出了一个新的属性约简算法,用户可以根据实际决策需要和领域知识更改阈值λ,从而得到用户满意的属性约简结果。最后利用该文的算法给出了一个实例的约筒结果。     

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.     

基于模糊粗糙集模型的医疗信息系统属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究分支,对信息系统进行属性约简有助于提高其数据的分类性能。针对医疗信息系统的多类型复杂数据环境,首先对多种数据类型分别提出了数据对象之间的模糊相似性度量;然后将这些度量方法进行整合,构造出医疗信息系统的一种新的模糊等价关系,并提出相应的模糊粗糙集模型;最后利用模糊粗糙依赖度,提出了医疗信息系统的一种属性约简算法。实验分析证明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。     

一种新的基于模糊粗糙集的连续值属性约简算法

定义了模糊属性对象间的相似关系、属性重要性程度等概念,然后使用基于相似关系的扩展的模糊粗糙集模型构造了一种适用于连续值属性的决策表属性约简算法,通过该算法可以得到基于重要性程度的条件属性集的约简,通过实例分析及比较研究,证明这种算法是有效的且算法的时间复杂度很低。     

一种变相似度的模糊粗糙集属性约简

方法.     

基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法

属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。     

结合模糊集理论的粗糙集属性约简算法*

结合模糊关系的理论,对粗糙集理论的属性约简算法进行研究,提出了一个新的属性约简算法,并给出了一个应用实例.     

粗糙集属性约简的方法

传统粗糙集分类方法过于严格,对噪音过分敏感。针对带不确定因子决策系统,提出一种基于属性依赖度的约简算法,使含不确定信息及数据噪音的系统中的属性得以简化,找到一种具有广泛表达能力的数据隐含格式,删去冗余的规则,并保持系统的原有用途和性能。通过一个例子实现了该算法。     

A fuzzy record-to-record travel algorithm for solving rough set attribute reduction

Attribute reduction can be defined as the process of determining a minimal subset of attributes from an original set of attributes. This paper proposes a new attribute reduction method that is based on a record-to-record travel algorithm for solving rough set attribute reduction problems. This algorithm has a solitary parameter called the DEVIATION, which plays a pivotal role in controlling the acceptance of the worse solutions, after it becomes pre-tuned. In this paper, we focus on a fuzzy-based record-to-record travel algorithm for attribute reduction (FuzzyRRTAR). This algorithm employs an intelligent fuzzy logic controller mechanism to control the value of DEVIATION, which is dynamically changed throughout the search process. The proposed method was tested on standard benchmark data sets. The results show that FuzzyRRTAR is efficient in solving attribute reduction problems when compared with other meta-heuristic approaches.     

一种基于粗糙集属性约简的多分类器集成方法

为提高多分类器系统的分类精度,提出了一种基于粗糙集属性约简的分类器集成方法 MCS_ARS。该方法利用粗糙集属性约简和数据子集划分方法获得若干个特征约简子集和数据子集,并据此训练基分类器;然后利用分类结果相似性得到验证集的若干个预测类别;最后利用多数投票法得到验证集的最终类别。利用UCI标准数据集对方法 MCS_ARS的性能进行测试。实验结果表明,相较于经典的集成方法,方法 MCS_ARS可以获得更高的分类准确率和稳定性。     

基于GA-PSO的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集合研究的重要内容之一。为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简,提出了一种基于GA-PSO的属性约简算法。该算法以条件属性对决策属性的支持度为基础,求解核属性,把所有的条件属性(除去核属性)加入粒子群算法的初始种群中,并用遗传算法对不满足适应度条件的粒子进行交叉变异操作。实验结果表明,该算法在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,能够快速有效地获得最小相对属性集。     

基于粗糙集的属性约简方法研究综述*

针对经典粗糙集理论的属性约简,从三个方面对属性约简方法进行综述。最后对属性约简中存在的问题进行了分析,并提出了进一步研究的方向。     

基于系统熵的粗糙集属性约简新方法

在系统熵的基础上,定义了一种新的属性重要度并提出了一种基于改进系统熵的粗糙集属性约简算法,实验分析表明,该属性重要度为启发式信息进行的属性约简,取得了理想效果。     

基于模糊粗糙依赖度的连续值属性约简

针对传统的离散化技术所造成的信息丢失问题,提出了利用模糊粗糙集理论来进行属性约简的方法。描述了模糊等价关系下的粗糙集模型,定义了正域、依赖度等概念,提出了基于模糊粗糙依赖度的属性约简算法,该方法比传统属性约简方法具有更好的时间复杂性,并用实例证明了该算法的可行性。     

基于集合枚举树的最小属性约简算法

为了寻找一种有效的最小属性约简方法,给出了条件属性集上的属性重要度序关系,基于此序关系构建了属性集上的集合枚举树,提出了一种快速的最小属性约简算法,该算法采用至上而下、层次优先策略搜索集合枚举树寻找属性最小约简。为了提高算法性能,该算法采用核和父集剪枝策略减少搜索空间,采用优化计算来确保同一集合的正域只计算一次。基于UCI数据的实验结果表明,该算法是有效的。