基于可辨识布尔矩阵的协调决策表的属性约简

将条件属性分成核心属性、相对必要属性和绝对不必要属性,给出协调决策表的快速属性约简算法。提出协调决策表的可辨识布尔矩阵和布尔矩阵的初等行变换的概念,建立属性约简的数学模型。用布尔矩阵的初等行变换把可辨识布尔矩阵化为最简矩阵,给出通过可辨识布尔矩阵和最简矩阵判定3种条件属性的3个充分必要条件以及一种新的属性约简算法。     

不相容决策表的属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,并应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵的属性约简算法对不相容决策表的属性约简,可能会导致错误的结果。针对这一问题,提出了一种基于改进可辨识矩阵的属性频率约简算法。该算法以改进的可辨识矩阵为基础,以属性频率作为启发信息,同时在算法中加入消除冗余属性二次约简过程。提供了实例分析,验证了该算法能够有效地对相容与不相容的决策表进行属性约简。     

不一致决策表信息熵约简与代数约简的核计算与转化

对不一致决策表,信息熵约简与代数约简有时会得到不同的属性约简和核属性,当前的方法多为先将不一致决策表转化为一致决策表,再对后者寻求高效算法.本文基于等价差别矩阵具有相同的核属性和属性约简的思想,提出一种以条件属性等价类构造简化的代数约简差别矩阵,从差别矩阵内部进行比较与分析,发现只须将信息熵约简差别矩阵中由同时为矛盾对象所产生的可辩识属性集剔除,即可转化为简化的代数约简差别矩阵,从而得到将信息熵约简核属性转化为代数约简核属性的新方法,理论分析与数值算例都验证了其正确性.     

一个新的差别矩阵及其在决策表中的应用

在利用差别矩阵求解决策表的相对核方法中,针对HU方法的错误,人们提出了各种各样新的差别矩阵及求相对核的方法,但计算代价高.把决策属性与条件属性放在一起构造出一个新的差别矩阵,得到了差别矩阵的若干性质和定理.在此基础上提出了求决策表的正区域、相对核、相对约简和最小约简的新算法,分析了该算法的时间复杂性.理论分析和实例表明,与现有的属性约简算法相比,该算法的时间复杂性较低.     

不完备决策表属性约简的CIEARAWCC算法

不完备信息系统中的属性约简是粗集理论应用的难点。通过引入信息熵和条件信息熵,对信息系统中属性的必要性进行了定义,提出了一种基于条件信息熵的属性约简启发式算法。通过引入相对正域,有效地解决了不一致系统属性约简过程中产生的冗余属性问题,并分析了该算法的时间复杂度。最后,通过实例说明该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

不相容决策表中一种新的属性约简算法

针对不相容决策表中一些属性约简算法的不足,结合粗糙集的代数观与信息观的优点,对差别矩阵加以改进,提出了一种新的属性约简算法,该算法在保证约简后决策表的正域和条件信息熵不变的情况下,降低了时间复杂度。通过实例说明了该算法的有效性和可行性。     

基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法的改进

首先,举例说明文献[1]中基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法用于不相容决策表会产生错误的约简结果;随后,在分析错误产生原因的基础上给出一种改进算法,并借助实例验证了它的有效性;最后,通过分析可辨识矩阵的结构,说明了改进算法与文献[2]基于辨识矩阵的属性约简算法得到的约简结果完全相同,但改进算法具有更高的计算效率.     

垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简

目前粗糙集理论研究主要针对单个决策表,而有关分布式环境下的核求解和属性约简研究的报道不多,为此提出垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简算法.该算法在各局部站点并行求相应的条件信息熵,并通过传送部分等价类的策略,可有效降低通讯代价,提高垂直分布多决策表下基于条件信息熵的近似约简效率 .算法分析和实验结果表明,所提出的算法是有效可行的.

     

关于决策表约简的CEBARKNC算法改进

CEBARKNC算法是基于条件信息熵的决策表约简算法,但是该算法对于某些决策表的约简是不完全的。通过对CEBARKNC算法的分析,找出该算法的约简不完全的原因,并讨论了启发信息的构造,进而在此基础上提出了以粗糙集的代数理论为基础,以条件信息熵为属性约简的启发式信息的改进算法。     

基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法及其应用

在基于可辨识矩阵的属性约简算法的基础上，提出了基于可辨识矩阵的计算属性重要性的方法，并以此作为启发式知识来约简决策表中的冗余属性。这种方法直接源于评审数据，思路清晰，拟合结果表明本约简算法合理、可靠。     

基于系统熵的属性约简的简化差别矩阵方法*

基于系统熵的属性约简是一种新型的属性约简。该模型由于同时考虑了条件属性集和决策属性集对决策表的分类能力,它是一种考虑较周全的属性约简模型。为设计高效的属性约简算法,首先引入简化差别矩阵, 同时给出了基于该简化差别矩阵的属性约简定义,并证明该定义与基于系统熵的属性约简定义等价;然后用简化差别矩阵设计了一个基于系统熵的完备属性约简算法;最后用实例说明了新算法。     

基于系统熵属性约简的差别矩阵方法

在已有的相对属性约简算法中,差别矩阵方法是一种设计属性约简的常用方法。基于系统熵的属性约简是一种新型的属性约简,对于这种属性约简,目前还没有差别矩阵方法去设计其属性约简算法。为此,首先构造了一种新的差别矩阵,同时给出了该差别矩阵的属性约简定义,然后证明了基于新差别矩阵的属性约简与基于系统熵的属性约简是等价的。最后用新差别矩阵设计了一个基于系统熵属性算法,并用实例说明了新算法。     

基于粗糙集和信息熵的变压器故障诊断方法

根据属性约简过程中决策属性集相对条件属性集的条件熵的变化规律和属性,在分明矩阵中出现的频率作为启发式信息,提出了基于熵和属性频度的属性约简算法.在此基础上把粗糙集自动知识获取的理论应用在电力系统的变压器故障诊断.实例分析表明,该方法有效地减少了故障信息的冗余性,诊断效率高,结果易于理解,在电力系统其它领域可进行类似推广.     

HU的属性约简方法与相对熵约简的等价性

出于不同的应用目的,许多学者提出了各种不同的属性约简概念.给出相对熵保持不变的条件,利用相对熵定义了决策表的相对熵约简,证明相对熵约简与HU的差别矩阵和差别函数的约简方法是等价的.     

一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对属性约简,本文提出了一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法。该算法以求差别矩阵为基础,不仅考虑了所选择条件属性与决策属性的互信 息,还考虑了其取值的分布情况,从信息论角度定义了一种新的属性重要性度量方法,将其作为启发式信息,最终求得属性约简集。实例表明,算法能够有效地对决策系统进进行约简,获得比较理想的约简结果,同时约简后的决策规则数目较少。     

一种融合差别矩阵和条件熵的故障诊断方法

当约简对象过多时,粗糙集中基于差别矩阵的属性约简算法无法摆脱“知识爆炸”的问题。引入相对差别矩阵的概念,提出一种基于相对差别矩阵和条件信息熵的算法,比较分析了该算法与单纯应用差别矩阵算法和信息熵算法的优势,应用于某型机载电台设备进行故障诊断,结果表明3种算法结果一致,并且是对单纯差别矩阵和信息熵算法的简化。     

一种粗糙集属性约简算法

该文针对RoughSet理论的属性约简进行了研究。利用RoughSet和信息论的相关知识,研究了通过可辨识矩阵求得属性约简集,并利用条件熵来计算属性约简集中属性间的相关性,其平均值最小的属性集即为求得的最佳属性约简的结果。实验证明,它可以取得比较理想的效果。最后利用该文的方法给出了对UCI机器学习数据库的例子的约简结果。     

同可区分度属性约简的研究

通过具体算例指出基于同可区分度属性约简不是王国胤等提出的条件信息熵约简。理论上证明了基于同可区分度属性约简仅是基于差别矩阵的HU属性约简,它是一种基于梁吉业等提出的新条件信息熵属性约简。证明了同可区分度约简协调集一定是代数协调集和信息熵协调集,从而代数约简核属性和信息熵核属性一定是同可区分度约简核属性的子集。     

几种不同属性约简的比较研究

为研究基于HU差别矩阵、信息熵、分布、最大分布、近似和正区域的属性约简的关系,首先构造了HU简化差别矩阵;构造了基于正区域的简化差别矩阵,证明了基于该简化差别矩阵的属性约简与基于正区域的属性约简是等价的.然后利用HU简化差别矩阵证明了:若B满足(A)(￠)≠mij∈M使得∩B≠(￠)(其中M表示HU的差别矩阵),则B一定满足H(D/B)=H(D/C);利用基于正区域的简化差别矩阵和基于近似约简的简化差别矩阵证明了:若B是近似协调集,则B一定满足POSB(D)=POSc(D).结合已有的研究结果,得出了上述不同属性约简之间的关系.