基于变粒度的大规模真值表快速知识约简

在大规模逻辑电路的分析与设计中,直接由大规模真值表得到最简逻辑函数表达式的过程往往比较复杂。针对此问题,提出了一种基于变粒度的大规模真值表快速知识约简算法。随着真值表的输入逻辑变量的粒度变化,通过引入标记矩阵和启发式算子,对大规模真值表进行知识约简,从而得到最简逻辑函数表达式。最后,通过实例分析并详述算法过程,且通过数据集进行对比实验,验证了该算法的快速性与有效性。     

基于概念格的不完备信息系统最简规则提取算法

概念格是以概念为元素的偏序集,通常可以对形式背景描述的完备信息系统进行分析和处理,然而在多数情况下信息系统是不完备的,粗糙集理论是一种刻画不完整、不确定性问题的有效方法.针对此问题,从粗糙集的角度出发,基于概念格理论定义一种描述不完备信息系统的增广形式背景,在此基础上,定义并讨论极概念和极概念格及其相关性质,进而提出增广形式背景的极概念生成算法.为了获得更加简洁的决策规则,同时提出一种新的无冗余属性的决策规则获取算法.通过实例计算和UCI数据集的对比实验,表明了所提出算法的可行性和有效性,特别地,当信息系统完备时极概念将退化为经典的概念.     

基于形式概念分析的多输入多输出真值表并行约简算法

真值表约简是数字逻辑电路分析与设计的关键问题之一,形式概念分析(Formal Concept Analysis, FCA)是一种从形式背景进行数据分析和规则提取的工具。该文将多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)真值表转化为决策形式背景,将真值表的约简问题转化为决策形式背景的最简规则提取过程,提出一种基于FCA的MIMO真值表并行约简算法。通过理论证明、实例演示和算法的复杂性分析,说明了新算法的正确性、有效性和快速性。