一种新的属性约简算法

粗集是一种处理模糊和不确定性数据的工具，属性约简和核是粗集理论的核心内容，经过约简后的数据更有价值，更能准确地获取知识。很多属性约简算法以核为起点，计算繁杂。文中提出并分析了后删除属性约简算法，该算法不需要计算核，节约时间，减少占用空间，简化求解过程。文中以实例验证了算法的正确性。     

一种新的启发式粗集决策表属性约简算法

粗集理论通过对原始决策表的约简从而获取规则知识,其核心部分是属性约简.经过约简后的数据更有价值,更能准确地获取知识.文中提出了一种新的启发式属性约简算法,并给出了算法的详细步骤和具体的实验示例.该算法通过不一致计数和互信息增量的计算来衡量属性的重要性,避免了对属性之间随机组合情况的搜索,可以提高求解速度.实验结果表明,相比较于动态约简算法和标准遗传算法,所提出的算法获得的约简属性集更加简洁和高效.     

一种基于规则的属性约简算法

Reduction of attributes is one of important topics in the research on rough set theory.Wong S K M and Ziarko W have proved that finding the minimal attribute reduction of decision table is a NP-hard problem.Algorithm A (the improved algorithm to Jelonek) choices optimal candidate attribute by using approximation quality of single attribute,it improves efficiency of attribute reduction,but yet exists the main drawback that the single atribute having maximum approxiamtion quality is probably optimal candidate attribute.Therefore,in this paper, we introduce the concept of compatible decision rule,and propose an attribute reduction algorithm based on rules (ARABR).Algorithm ARABR provides a new method that measures the relevance between extending attribute and the set of present attributes,the method assures that the optimal attribute is extended,and obviously reduces the search space.Theory analysis shows that algorithm ARABR is of lower computational complexity than Jelonek's algorithm,and overcomes effectively the main drawback of algorithm A.     

一种决策表增量属性约简算法

为了对动态变化的决策表进行属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上,提出一种增量式属性约简算法,当决策表添加新的记录后．能快速得到新决策表的所有约简和最小约筒．此外,通过对不相容决策表的正区域的决策值和边界域对原决策表进行分解．得到了一种分布式增量属性约简模型．仿真研究表明了算法的正确性和高效性．     

一种新的信息熵属性约简算法

给出一个区分对象对的属性约简定义,同时证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出区分对象对集,首先给出了一个快速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,设计了基于区分对象对集的信息熵属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为O（|C||U|）+O（|C||U/C|²）和O（|U/C|²）+O（|U|）,最后用一个实例说明了新算法的高效性。     

一种新的基于属性频率的属性约简算法

针对目前粗糙集属性约简速度比较慢、不能得到属性约简集的问题,提出了一种新的属性约简算法。通过理论分析、具体的实例和UCI数据集验证,该算法可以确保得到决策表的一个约简,并能减少计算量,提高计算速度。同时算法中引入了强等价集,很好地解决了属性加权频率值相同的问题。     

一种基于粗集理论的属性约简改进算法

利用粗集理论中属性的依赖度和重要度性质,提出一种对数据属性进行约简的改进算法,对该算法进行分析,并运用一个简单的例子对该算法的有效性进行验证。     

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。     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

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.     

基于量子遗传算法的粗糙集属性约简新方法

分析了粗糙集属性约简的研究现状,针对遗传算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢的问题,提出了基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的新方法。该方法中利用一种新的区分矩阵与量子遗传算法结合,能够实现相容/不相容决策表的属性约简;同时,文中提出了一种适应度函数的参数设定的新方法,使之能够直接对约简进行有效判定。实验数据表明：该算法在收敛性和速度等方面优于基于遗传算法的属性约简算法。     

增量式的高效属性约简算法

属性约简是Rough集理论的核心内容之一，计算所有的属性约简已经被证明是NP完全问题．在深入研究Rough集理论的基础上，仔细分析了对象集的增加与属性约简的关系，给出了增量式属性约简的判定定理，从而提供了计算所有属性约简的增量式算法，分析了算法的时间复杂度．理论分析和实验结果表明，该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高．     

基于免疫算法的属性约简方法

为了求取决策表系统中属性的最小约简,本文提出了一种基于免疫算法的属性约简方法。该算法应用决策表的相对核来初始化种群,根据决策属性对条件属性的依赖度和抗体中条件属性的个数设计抗体的适应度函数,通过免疫记忆特性和抗体浓度的促进与抑制作用,保持了个体的多样性,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优现象,从而求解出最小属性约简集合。实验结果表明,算法快速、有效,能得到较好的最小属性约简。     

一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法磁

为解决传统遗传算法在属性约简时会出现迭代次数多,收敛较慢的问题,论文提出了一种改进的遗传算法。该方法在适应函数上加入属性重要度因子,同时在交叉操作中有选择地保留子代个体,确保算法能够快速收敛。实验结果证明,改进之后的算法在保证属性约简的基础上,能够实现比传统遗传算法更快的迭代和收敛。     

基于属性重要性的决策表属性约简算法

提出一种基于粗糙集属性重要性的属性约简算法。该算法以所有条件属性为初始约简集合,以属性重要性为迭代准则,通过逐步缩减来求取约简。同时给出了该算法的时间复杂度分析,并举例验证了所提出算法的有效性和实用性。     

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。     

决策粗糙集属性约简算法与属性核研究

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。在Pawlak粗糙集模型中,正区域大小随着属性增多而变大,呈现单调性。然而,在决策粗糙集模型中,概率正区域与属性集之间不具有单调性,从而产生各种属性约简定义。为此,深入研究了决策粗糙集属性约简问题,阐述了几种约简定义之间的关系,证明了保持局部最大概率正区域的约简具有较大的代价,指出了保持所有对象的正决策不变的约简呈现稳定性和存在属性核。     

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。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

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，本文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法．该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能，依照决策属性对条件属性的依赖度，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，能够获得最佳的搜索效果．实验结果证明了该算法能够快速有效的进行属性约简。