基于增量式更新带权差别集合的属性约简算法

在面向差别矩阵的约简算法思想的基础上,定义一种新的带权差别集合(WDS)模型,并提出了高效更新带权差别集合的算法,分析了该更新算法的时间和空间复杂度.随后,基于快速更新带权差别集合算法,提出一种增量式属性约简方法.当有新的数据对象被加入决策表,可有效提高属性约简的效率.理论分析和实验结果表明该算法适用于大数据集的约简.     

一种基于属性值粗化的决策表正域约简算法

目前粗糙集模型属性约简大多是基于静态信息系统,而实际决策表的数据信息都是动态变化的,为了有效地对这些数据集进行处理,在信息系统属性值粗化时,首先介绍了关系矩阵增量机制,提出了一种粗糙集增量式约简的矩阵方法并构造其相应的算法,最后,通过实例分析来说明属性约简的具体操作方法和算法的有效性与可行性.     

一种决策表属性值细化的正域约简算法

目前决策表的数据信息都是动态变化的,为了有效地对这些数据集进行处理,提出了信息系统属性值细化时粗糙集增量式约简的矩阵方法并构造相应的算法,最后,通过实例分析来说明属性约简的具体操作方法和算法的有效性与可行性.     

基于分明矩阵的序贯属性约简算法

根据决策表信息系统的分明矩阵及序贯思想,提出了序贯属性约简算法,该算法首先构造递增序列的分明函数,然后利用逐次增加的属性核对分明函数进行分支运算,并建立属性约简树,从而求出所有约简.该算法避免了大量的逻辑运算,实现了高维数据的高效属性约简.理论分析和实验结果表明该算法具有更高的运行效率.     

两种差别矩阵约简算法在故障诊断中应用分析

军用飞机故障诊断知识库的信息存在不完备和知识的不确定性,严重增加了实时诊断的难度.粗糙集针对不完整、不精确信息处理具有显著优势,首先介绍了粗糙集理论中的知识表达系统和差别矩阵,分析了基于差别矩阵的两种决策表属性约简算法,并应用于某型机载设备进行故障诊断,结论表明两种算法均能对数据进行必要约简,并准确地做出故障诊断.通过...     

基于代数方程组的属性约简研究

属性约简是粗糙集理论重要研究内容之一,求取决策表所有属性约简已被证明为NP 难问题.本文基于吴方法,从代数方程组角度给出了一种求解所有属性约简的新思路.UCI数据集和人工数据集实验表明了该新方法的有效性.     

粗糙集理论在决策判断中的应用

属性约简是RoughSet理论研究中的核心内容之一,现在已经证明寻找决策表的最小约简是NP hard问题。本文首先阐述了可辨识矩阵的概念;然后在此基础上提出了一种基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简的新算法,并给出了该算法的时间复杂度;最后,通过实例分析表明,本文算法能够成功用于决策判断,并且在多数情况下该算法能够得到决策表的最小约简。     

一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法

为解决决策表属性约简完备算法约简质量低的问题，在基于差别矩阵的属性约简完备算法的基础上，引入信息论中信息熵和互信息增益的定义，给出一种启发式属性约简完备方法，通过实例说明启发式信息可以提高完备算法的约简质量，比较不同启发信息对完备算法的约筒质量和约简效率。试验结果表明，采用基于信息论定义的两种启发信息的完备算法约筒效率基本一致，该算法较非启发式完备算法有更好的约简质量。     

基于粗糙集信息观的决策表属性约简方法

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法，它被广泛应用于相容和不相容决策表的属性约简和核属性计算。利用反例指出目前基于粗糙集信息观[2、6]的决策表属性约简和核属性计算方法的局限性。对决策表的性质作了深入的研究，研究发现文献[2、6]方法的不足原因是：它们没有考虑U／ind（C）中等价类的相客性。给出了基于U／ind（C）中等价类相客性的属性约简定义和核属性定义，并给出了一种新的基于粗糙集信息观的决策表属性约简和核属性计算方法。讨论了该方法同文献[2、6]方法的区别。最后用相同实例验证了该方法的有效性。     

粗糙集理论在步战车故障诊断专家系统中知识自动获取的应用

根据粗糙集理论,实现步战车故障诊断专家系统知识自动获取。首先根据历史故障数据建立决策表,利用粗糙集数据挖掘算法对决策表进行属性约简,对得到的决策表消除冗余,再利用属性值约简算法对决策表进行属性值约简,最后得到决策规则。知识库由条件表、结论表和事实表组成,保存在Access2003中。把条件属性保存到知识库的条件表中,把决策属性保存到知识库的结论表中,这样就很方便的建立了知识库。     

粗糙集在雷达辐射源识别中的应用

雷达辐射源识别既是雷达侦察系统中信号处理的重要内容,同时又为判断敌方武器威胁、战场态势评估提供依据。为准确解决辐射源识别问题,研究了粗糙集中基于可辨识矩阵和逻辑运算的属性约简算法,对决策表进行约简,减少了属性个数;并建立了一种基于粗糙集数据处理的雷达辐射源识别模型。最后用软件ROSE2对决策表进行属性值约简、提取规则,从而进一步识别新的雷达辐射源,结果验证了算法的合理性。     

粗糙集属性约简的完备算法

属性约简是Rough Set理论研究中的核心内容之一,现已经证明寻找决策表的最小约简是NP-hard问题.为了快速有效地得到最小约简,本文利用决策表的一些特点提出了一种完备算法,并给出了该算法的复杂度,最后通过实例分析表明,在多数情况下该算法能够得到决策表的最小约简.     

基于量子蛙跳协同进化的粗糙属性快速约简

 属性约简是粗糙集理论研究的重要内容,现已证明求决策表最小约简是一个典型NP难题.本文提出一种基于量子蛙群协同进化的粗糙属性快速约简算法.该算法构造一种动态多簇的蛙群结构,用量子态比特进行蛙群个体编码,以自适应量子旋转角调整、量子变异和量子纠缠等策略加速蛙群进化收敛,各簇蛙群以双向协同学习机制共享属性约简中相关信息.标准Benchmark优化函数测试结果表明该算法在保证收敛速度同时具有较强的平衡全局优化与局部细致搜索能力.在UCI数据集上进行属性约简比较实验,结果验证了本算法在属性约简精度和效率方面具有明显优势.     

决策表中基于条件信息熵的近似约简

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容,已有效应用于机器学习、数据挖掘等领域.基于条件信息熵的属性约简可有效推广代数观下的属性约简,但存在抗噪声弱且某些情况下冗余属性多的不足.为此,本文在引入决策表中基于条件信息熵的近似约简概念后,提出决策表中基于条件信息熵的近似约简算法,该算法可有效增强抗噪性,且可依据实际应用的需要有效地对冗余属性进行取舍.最后,本文侧重通过选择不同精度下的约简属性子集在Benchmark上进行了分类器的性能测试.     

基于类别特征矩阵的决策规则提取算法

在粗糙集中决策表属性最小约简与规则提取是NP hard的。充分考虑了可辨识矩阵的特性,提出一种基于类别特征矩阵的决策规则提取算法。首先对类别特征矩阵进行了不相容对象的剔除和核属性的提取,然后利用核属性集合对类别特征矩阵来提取决策规则。实例结果表明,所提出的算法获得的规则更为简洁、高效。     

基于粗糙集的电机故障诊断

利用粗糙集能够约简决策表减少得到诊断规则的复杂度和案例分析能够快速计算出两个案例的相似度,本文设计了一种基于粗糙集理论电机故障诊断方法。首先结合粗糙集中区分矩阵的知识消除掉收集的电机故障数据中的冗余信息,以求得到最简决策表,从而得到诊断规则;然后借鉴属性重要度的计算方法,来确定各属性权重,标记出各属性的重要程度,并为计算属性相似度做基础;最后利用案例推理的理论计算测试规则和所得的诊断规则的各相似度,根据最高相似度的诊断规则得出测试规则的故障检测结果。实例验证所得结果也证明了本文设计的方法的可行性与有效性。     

基于互信息的模糊粗糙集属性约简

模糊粗糙集知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一。该文从粗糙集知识熵出发,结合模糊集隶属度函数,将其应用于模糊环境下,推广了互信息的度量概念,使其能评价模糊决策表中属性的重要性。并给出了一种模糊决策表的启发式属性约简算法,通过实例验证了它的可行性,为模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法。     

基于Rough集理论的空间数据分类方法

文中主要研究了粗糙集理论在空间数据分类中的应用。在空间数据分类的同时考虑了数据的空间属性和非空间属性，并提出了一种新的基于Rough集理论的决策表离散化算法。由于空间数据对象的属性受其附近的其他空间对象的影响，所以在进行基于空间数据库的数据分类时应该考虑到这种影响。文中首先对空间数据进行预处理，在其属性表中添加空间属性信息，然后使用粗糙集理论处理扩展后的属性表，对其进行数值型数据的离散化、属性表的属性约简和值约简等操作，最终生成分类规则。     

基于粗集可辨识矩阵的属性频率约简算法

针对信息系统在属性约简过程中存在属性频率值相同的问题进行改进.改进后的算法在基于可辨识矩阵属性频率约简算法的基础上.引进强等价集概念,以属性在可辨识矩阵中出现的次数越多其重要性越大为启发式信息,利用强等价集中的属性是可以约简的特性,在属性频率约简过程中判断具有相同属性频率属性是否最终包含在核属性集里,提出改进的属性频率约简算法.通过理论和实例的分析证明,该算法在保持时间复杂度不变的情况下,处理具有相同属性频率信息系统的属性约简,使其准确性得到提高,与原算法相比,改进后的算法可以得到一个更为精准的约简结果.     

属性约简簇的优化选择

属性约简是粗糙集的一个重要应用.一个数据集往往含有多个属性约简,人们一般用启发式算法找到其中的一个,再通过实验的方法验证其有效性.面对多个属性约简,人们往往难以区别,缺乏有效的手段选取最优或较优的属性约简.使用多种概念漂移的度量指标和信息损失的度量方法比较了同一个知识系统中不同Pawlak约简之间的区别与联系.提出了属性约简重心的概念,并研究其性质.实验结果显示,在众多的属性约简中,离重心最近的属性约简在分类准确率方面具有较大的优势.概念漂移的度量指标和信息损失的度量方法有助于区分不同的属性约简,属性约简的重心有助于在众多的属性约简中选择最优或较优的一个.