基于改进差别矩阵的核增量式更新算法

分析发现杨明教授给出的改进的差别矩阵中存在不必要的计算,为此提出了改进的差别矩阵定义和求核方法;在此基础上提出一种基于改进差别矩阵的核增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下核的更新问题.理论分析表明改进的核增量式更新算法具有近线性时间和空间复杂度.实验结果显示算法有效可行.     

一种高效的增量式属性约简算法

针对粗糙集中求属性核和属性约简存在的问题,首先给出了改进的差别矩阵定义,进而提出一种基于改进差别矩阵的核增量式更新算法,用于解决对象动态增加情况下核的更新问题;同时,为了降低现有增量式属性约简算法的时间、空间复杂度,提出一种不存储差别矩阵的高效属性约简算法,用于处理对象动态增加情况下属性约简的更新问题.理论分析及实验结果均表明了所提出算法的有效性和可行性.     

基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

针对目前基于差别矩阵的属性约简算法需要耗费大量的时间和空间,粗糙集中求属性核和属性约简更新效率低以及有关属性约简的增量式更新算法目前还比较少等问题,提出了一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法.该算法在更新差别矩阵时,仅须插入某一行及某一列,或删除某一行并修改相应的列,因而可有效地提高核和属性约简的更新效率.然后在分析新增对象x与原决策系统对象的关系的基础上,给出了属性约简增量更新算法.理论与实验分析表明,提出的算法提高了属性约简的更新效率,明显降低了时间和空间复杂度.     

一种基于决策表的核增量式高效更新算法

引入简化决策表,结合简化二进制差别矩阵设计思想,提出一种基于决策表的核增量式高效更新算法.该算法在更新简化的二进制差别矩阵时,只需在原决策表基础上对记录进行相应的更新,不需要重复计算原决策表的二进制差别矩阵.采用边更新简化二进制差别矩阵边计算核,显著地提高了算法的效率和灵活性.新算法的时间复杂度和空间复杂度分别为O(|C||U′|)和O(|C||U′pos||U′|).最后用一个实例说明了新算法的高效性.     

一种基于改进差别矩阵的核增量式更新算法

提出一种基于改进差别矩阵的核增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下核的更新问题．该算法在更新差别矩阵时仅须插入某一行及某一列,或删除某一行并修改相应的列,因而可有效地提高核的更新效率．理论分析和实验结果表明,该算法是有效可行的．     

基于冲突的增量式核属性更新算法

目前的增量式核属性更新算法大多建立在可分辨矩阵的基础上,不利于大数据集处理,而且算法的效率也不理想.为了克服上述不足,在改进的基于冲突域求核算法的基础上,提出了基于冲突的增量式核属性求解算法.该算法不需要创建可分辨矩阵,当有新对象加入时,对决策表仅需进行一次遍历便可完成核属性增量更新.算法的时间和空间复杂度分别为O（｜C‖U′｜）和O（｜C｜）.理论分析和实验结果均表明,所提出的算法是可行且高效的.     

一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要考虑信息系统(或决策表)不变的情况,有关属性约简的增量式更新算法却报道不多.为此,文中提出一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新差别矩阵,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新,因而可提高属性约简的更新效率.理论分析表明,该文提出的算法是有效可行的.     

一种基于决策表的属性约简增量式快速更新算法

针对实际的决策表中的对象通常是动态变化的情况,首先引入了简化的决策袁,然后在动态更新核的基础上,结合简化二进制差别矩阵和位图运算的设计思想,提出了一种快速的属性约简增量式更新算法.当有新对象加入决策表时,新算法只需验证新增的对象和原决策表中的对象是否一致性,然后采用在计算二进制差别矩阵的同时对原属性约简进行动态更新,从而有效地降低算法的时空复杂度,最后用实例说明了新算法的可行性和高效性.     

一种增量更新算法在数据挖掘中的应用

引入扩展差别矩阵和扩展决策矩阵，提出了新的属性约简算法和增量更新算法，即基于扩展差别矩阵的属性约简算法和基于扩展决策矩阵的增量式规则提取算法，讨论了规则的增量更新算法。由于使用了增量更新算法和并行处理技术，从而提高了数据挖掘的效率，降低了时间复杂度。通过实验说明此算法是有效和可行的。     

基于信息熵的核属性增量式高效更新算法

针对基于信息熵求核算法效率不理想的情况,给出信息观下的二进制差别矩阵定义,理论上证明基于信息熵的核属性与基于二进制差别矩阵的核属性等价;并将决策表划分为相容的对象集和不相容的对象集,缩小求核算法的搜索空间;然后针对动态的决策表,研究核属性的增量更新机制,由此构造一种基于信息熵的核属性增量式高效更新算法。实例分析与实验结果验证文中算法优于同类求解算法。     

基于差别矩阵的属性核快速更新算法

核求解是粗糙集理论的重要内容之一，尽管在核求解问题上已有大量的研究成果，但有关核更新算法的报道却不多,有人提出一种在对象增加情况下核的增量式更新算法，但未讨论对象动态删除的情况．对此，提出一种基于差别矩阵的属性核快速更新算法——FUAC．该算法在更新差别矩阵时仅需删除某一行及某一列，或插入某一行,因而可有效提高核的更新效率．理论分析表明，该算法是有效可行的．     

条件属性递增系统的核属性动态更新算法

为解决信息系统在条件属性动态增加情况下的核属性更新问题,通过深入分析得到了一种二进制区分矩阵的等价表示方法;分析了新增条件属性对正区域和二进制区分矩阵的影响,得到一种正区域增量式计算方法,基于此提出了一种条件属性递增系统的核属性动态更新算法,该算法对已有二进制区分矩阵进行局部更新得到新的二进制区分矩阵,从而更新核属性,避免了重新计算,提高了运算速度。理论分析和实例结果验证了算法的有效性和可行性。     

利用序关系求差别矩阵的核的高效算法

目前设计基于差别矩阵的求核算法的主要方法是差别矩阵方法.在该种方法中,是通过搜索差别矩阵的所有差别元素得到核.由于是在所有的差别元素上搜索,故该方法比较耗时.本文在简化决策表和简化差别矩阵的基础上,将具有核属性的差别元素集归纳在某一相对较小的集合上,故新算法只需搜索和检查简化差别矩阵的少量差别元素就可以得到核算属性集.设计了一个高效求核算法,其时间复杂度为max{O(|C|2|U/C|),O(|C||U|)},其空间复杂度为O(|U|).由于新算法只判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核算属性集,故新算法的效率得到了有效地改善.     

基于序关系的快速计算正区域核的算法

目前设计基于正区域的求核算法的主要方法是差别矩阵方法.该方法通过搜索差别矩阵的所有差别元素来得到核,故比较耗时.为此,在简化决策表和简化差别矩阵的基础上,若将其对象按条件属性值看成一个数,则对象是有序的.利用这个序,可将具有核属性的差别元素集映射到一个较小的搜索空间上,故只需判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核属性集.在此基础上,利用基数排序的思想,设计了一个高效求核算法,其时间复杂度为O(|C|2|U/C|)+O(|C||U|),空间复杂度为O(|U|).由于新算法只需判断简化差别矩阵的少量差别元素就可以找到核算属性集,故算法的效率得到了改善.     

一种面向数据修改的核更新算法

核的求解是粗糙集理论的重要研究内容之一,也是很多属性约简的关键步骤。为此,提出了一种基于差别矩阵的核更新算法,主要考虑对象值被修改情况下的核更新问题,将核的更新转化为差别矩阵的更新。该算法在更新差别矩阵时只对涉及的少部分行、列进行删除、插入或调整,因而可有效提高核的更新效率。实验结果表明该文提出的算法是有效可行的。     

一个计算Skowron差别矩阵核的新算法

为提高基于Skowron差别矩阵的求核算法的效率,引入简化决策表的定义,给出了简化Skowron差别矩阵和相应核的定义,证明了新核与基于Skowron差别矩阵的核是一致的。提出一个基于Skowron差别矩阵的快速求核新算法,其时间复杂度和空间复杂度分别降为[max{O(|C||U/C|2),O(|C||U|)}]和[max{O(|U|),O(|C|)}]。