基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化方法*

在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上,提出了一种计算初始断点集合的算法;定义了断点的信息熵,并以此作为对断点重要性的度量,提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法的对比实验,验证了本算法的有效性,而且在样本数和条件属性数目不断增大时仍有很高的效率。     

粗糙集与粒子群算法结合的属性离散化方法

提出了一种结合粗糙集和粒子群的连续属性离散化算法,采用了MPSO算法的思想,提高了粒子群摆脱局部极值的能力,得到了较好的离散化效果。对不同的数据集进行了多次测试,结果表明该算法在对数据离散化时有较好的性能。     

基于信息熵的粗糙集连续属性离散化算法

该文提出了一种新的粗糙集连续属性离散化算法．首先对每一个候选断点定义了信息熵，以此作为对断点重要性的量度，在此基础上给出了断点选择的粗糙集连续属性离散化算法．最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验，并与其它算法做了对比实验．实验结果表明此算法是有效的，而且当候选断点个数增多时仍有很高的计算效率．     

粗糙集理论中基于遗传算法的离散化方法

离散化在粗糙集的实际应用中有重要的意义,它使得粗糙集有更广泛的应用范围。粗糙集中的离散化要求在保持原来决策系统的不可分辩关系情况下,用尽量少的断点进行离散化。文章针对该问题提出了一种遗传算法,将最小断点集作为优化目标,并构造一个新的算子来保证所选断点能保持原决策系统的不可分辩关系,同时相应地采用自适应变异策略。最后对实例进行了求解。     

基于改进遗传算法的连续属性离散化方法

粗糙集中的离散化要求在保持原有决策系统的不可分辩关系情况下,用尽量少的断点进行离散化,而求取连续属性值的最优断点集合是一个NP难题.把连续属性值离散化问题作为一种约束优化问题,采用一种改进的遗传算法来获得最优解,并针对离散化问题设计了相应的编码方式和交叉方法.实验结果表明,采用改进的遗传算法求解连续属性值最优断点集合是可行的.     

连续属性离散化的MaxDiff方法

粗糙集理论用于数据挖掘要求连续数据离散化,在分析目前的离散化算法的基础上,提出了一种局部离散化方法,以期降低断点、规则数量。使用此算法在模拟电路故障数据上进行的试验,表明其性能较好。     

基于信息熵的粗糙集属性离散化方法及应用

首先分析了粗糙集理论处理问题的特殊性,在现有研究结果的基础之上给出了一种新的连续属性离散化方法,并将其应用于故障诊断中,通过实验结果表明依据该算法构建的决策规则具有较好的故障诊断分类效果。     

Rough Set中基于聚类的连续属性离散化方法

分析了一些RoughSet中连续属性离散化的方法，指出了其中的某些不足，并给出了一个基于聚类的连续属性离散化的方法，对当前的论域中的例子根据相似性进行聚类，对每个聚类在各属性轴上的投影的边界设离 散断点。该方法考虑了各属性之间的相关性，能得到比较合理的离散结果。     

基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化

为了解决数据挖掘和机器学习领域中连续属性离散化问题,提出一种改进的自适应离散粒子群优化算法。将连续属性的断点集合作为离散粒子群,通过粒子间的相互作用最小化断点子集,同时引入模拟退火算法作为局部搜索策略,提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力。利用粗糙集理论中决策属性对条件属性的依赖度来衡量决策表的一致性,从而达到连续属性离散化的目的,最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验,并与其他算法做了对比实验,实验结果表明此算法是有效的。     

基于二进制粒子群优化的决策系统属性离散化

为解决连续属性无法直接用于粗糙集理论的问题,依据粗糙集连续属性离散化的根本要求,提出了一种基于二进制粒子群优化算法(Binary Particle Swarm Optimization,BinaryPSO)的属性离散化方法。该方法将二进制粒子视为断点子集,最小化断点集中的断点个数作为优化目标,粗糙集属性分类精度作为约束条件。其中,适应函数的定义保证了在尽量减少决策系统信息损失的前提下,得到简化的决策系统。仿真结果表明,该方法得到的离散结果包含较少的断点个数,并且保持了较高的分类能力。     

水产品安全评价指标约简方法研究

影响食品安全评价的因素很多,并且这些因素错综复杂,因此,目前众多算法存在评价指标约简效果差、运算效率低下等问题。针对大多数食品安全评价指标约简算法时间复杂度比较高、指标选取差等问题,文中利用粗糙集理论提出了一种新的解决办法。该方法基于相似矩阵概念,利用属性在相似矩阵中出现的频率给出了属性重要性的计算公式,以此作为启发式知识来约简决策表中的冗余属性,并将折半查询的思想运用到了算法中,加快了约简效率,提高了评价指标选取水平。实验结果表明该算法是简单有效的。     

精简水产品安全评价指标算法研究

水产品安全评价是食品安全管理的一项重要内容,其评价体系由众多的评价指标构成。这些评价指标往往既相互依赖,又相互独立,错综复杂。因此,水产品安全评价体系中评价指标的筛选和确立就成为食品安全管理的一个重点和难点。针对这一问题,文中提出了一种精简水产品安全评价指标体系的新方法。该方法以粗糙集理论为基础,利用不可分辨关系、核属性等概念,在保持水产品安全信息系统分类能力不变的情况下,计算各评价指标重要性,选取重要评价指标,构建了简约明了的水产品安全评价体系。实例分析表明该算法是有效可行的。     

基于粗糙集不完备信息系统的离散化算法

针对不完备信息系统提出了一种新的粗糙集离散化算法。通过分析候选断点与决策类之间的影响关系,定义了候选断点对决策类的区分能力,并以此作为断点重要性的度量,实现不完备信息系统中连续属性的离散化。仿真实验验证了该算法的有效性。     

一种不完备信息系统的约简方法

提出了一种基于覆盖粗糙集理论，利用最大一致块技术进行不完备信息系统约简的方法。在证明利用最大一致块技术生成的相容类构成论域的最简覆盖基础上，利用覆盖粗糙集理论对已利用最大一致块技术进行属性约简的信息系统进行属性值约简，并提出一种新的约简算法。     

一种不完备信息系统的约简方法

提出了一种基于覆盖粗糙集理论,利用最大一致块技术进行不完备信息系统约简的方法。在证明利用最大一致块技术生成的相容类构成论域的最简覆盖基础上,利用覆盖粗糙集理论对已利用最大一致块技术进行属性约简的信息系统进行属性值约简,并提出一种新的约简算法。     

一种改进的启发式离散化算法及应用

Nguyen S.H提出的布尔逻辑和粗糙集理论相结合的离散化算法是粗糙集理论中的离散化算法在思想上的重大突破。通过定义分界点来区分Nguyen S.H离散化算法中定义的断点对决策系统的分辨关系是否有贡献,并仅取分界点集作为初始断点集,使得初始断点数目较大幅度地降低,提出了一种改进的启发式离散化算法并应用于一个实际的决策系统的连续属性离散化。应用实例表明改进算法较大程度地减小了算法空间复杂性和时间复杂性,具有正确性和实用性。     

多量级应急数据无监督离散化方法研究

在对连续的多量级应急数据进行离散化时,采用传统无监督离散化方法难以找出量级变化点完成离散.提出一种针对多量级应急数据的无监督离散化方法.根据量级变化的差异性将离散数据由大到小排序,结合拟合函数和二阶导数计算得到准确的量级变化点作为数据截断点,将截断所得较大数据构成的离散类移出待离散数据集,不断重复上述操作直到待离散数据...     

一种基于模糊聚类的离散化方法

由于粗糙集只能对离散属性进行处理,因而连续属性的离散化也就成了粗糙集的主要问题之一。提出了一种从模糊聚类出发的离散化方法,并给出了一个判别函数,由该函数从聚类结果中选择最优的一个解,因而是一种自寻优的求解过程,避免了人为划分类数的主观影响。最后进行了实验比较,证实了该方法的有效性和合理性。