可信度差别矩阵及其属性约简

针对决策表中因存在不一致数据而造成求核和属性约简的错误,引入对象可信度的定义,并将其添加到决策表中,以区分不一致和一致对象;然后,给出差别矩阵的定义,以及基于该差别矩阵的核属性和属性约简定义,同时证明了由该定义获得的核和属性约简与正区域的核和属性约简是等价的;最后,设计属性约简算法及其改进算法,并通过实例和实验验证了算法的有效性。     

基于布尔差别矩阵逻辑运算的属性约简

针对差别矩阵属性约简存在的不足,首先将决策表简化,并引入布尔差别矩阵定义及其逻辑运算方法;然后给出基于布尔差别矩阵核属性和属性约简的定义,同时证明了该核属性和属性约简与正区域的核属性和属性约简是等价的;接着,设计基于属性布尔差别矩阵逻辑运算的属性约简算法,算法的时间和空间复杂度均为O(|C||U/C|2)。最后,通过实例和实验验证本文算法的正确性和高效性。     

基于简化差别矩阵的增量式属性约简

新对象添加到决策表后,已有的属性约简将会发生改变,需要对其动态更新.为此,首先给出简化决策表和简化差别矩阵的定义,并证明了基于简化差别矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的;然后,分析增量对象的不同情况,将增量属性约简映射到简化决策表上来实现,由此设计基于简化差别矩阵的增量式属性约简算法,并对算法进行改进;最后,利用实例和实验验证了所提出算法的正确性和高效性.     

分类算法中基于差别矩阵的属性约简方法

差别矩阵中会出现大量的重复元素占用大量内存,当数据太稠密时,构成的差别矩阵太大不容易操作且计算代价较高。本文提出了一种基于简化差别矩阵的属性约简算法（SDMAR）,在属性约简之前,通过计算属性相似度,对属性进行了合并操作,得到简化决策表。根据简化决策表构造差别矩阵,计算差别矩阵中出现次数最多的属性并删除包含该属性的元素,当差别矩阵为空时终止操作,以达到对决策表属性约简的目的。通过算法及实例分析得到属性约简过程的时间复杂度有所减小。     

结合分辨矩阵改进的邻域粗糙集属性约简算法

针对基于邻域粗糙集属性重要度约简算法在某些决策表中约简正确率下降等问题,结合基于等价关系下的分辨矩阵知识,定义一种邻域决策系统下的分辨矩阵,邻域分辨矩阵由能够分辨不同邻域对象的条件属性子集组成。根据条件属性在邻域分辨矩阵中的占比提出一种属性重要度的度量方法,以新的重要度作为启发性因子,设计一种邻域决策系统下属性重要度启发性约简算法。该算法以核属性集作为初始集合,依次选择重要度大的属性加入到核集,直至找到最小属性约简时,算法终止。实例分析和UCI数据集试验结果表明,与基于属性依赖度的约简算法相比,该算法能够更有效地找到最小属性约简集,并且可以有效减少计算工作量,证明了算法的有效性和可实用性。     

广义特征矩阵及其应用初步

属性约简,即在保持知识库的分类或决策能力不变的条件下,删除其中不相关或不重要的属性,是Rough set理论的核心研究内容之一.决策表属性重要性度量方法是决定属性约简算法性能的重要启发式信息.合理的属性重要性度量方法,将有助于提高启发式搜索算法的效率和优化效果.针对基于分辨矩阵的属性重要性度量的缺陷,提出了广义特征矩阵概念,并在分析其性质的基础上,建立了一种新的基于广义特征矩阵的属性重要性分层度量方法,该方法不需要计算属性重要性的权值而直接给出重要性的排序,具有分辨能力强,度量准确的特点,对决策表的属性约简和知识荻取有重要应用价值.     

一种新的基于区别矩阵的决策表属性约简方法

利用反例指出目前基于区别矩阵计算决策表核属性方法的局限性,并指出根本原因是:U/ind(C)中的等价类的A C不相容性.目前,对于决策表的相容性问题的研究都停留在单个对象上,而本文的研究表明,要计算决策表的属性约简以及核属性,关键是要考虑U/ind(C)中的等价类的相容性.给出了基于U/ind(C)的等价类的相容性的属性约简定义和核属性定义,并讨论了一种新的基于区别矩阵的属性约简和核属性计算方法.最后证明本文方法是正确的并用相同实例验证了该方法的有效性.     

基于模糊相容关系的集值决策表的相对约简

从模糊粗糙集的角度讨论集值决策表的相对约简。首先,基于2个对象取相同值的可能性大小,在集值信息系统中定义了一个模糊相容关系,给出了模糊相容关系的上近似和下近似;其次,通过引入模糊近似质量,定义了集值决策表中条件属性的重要度与相对重要度,进而提出了一种计算相对约简的启发式算法;最后,通过实例说明该算法能够得到集值决策表的相对约简。     

一种基于属性重要度的约简算法

属性约简是Rough Set理论的核心内容之一,现已证明求决策表所有约简和最小约简是一个典型的NP难题.在对启发式约简算法研究的基础上,提出一种改进的约简算法.该算法将决策属性作为一个特殊的条件属性加入到核中,通过分析加入后划分出的等价类的变化来缩小需要处理数据的范围,并通过实例分析表明该算法的有效性.     

区间值决策表的决策风险最小化属性约简

针对目前海量数据分析较多情况下从传统的单条记录转变为一个区间对象,将决策粗糙集中风险的概念引入至区间值决策表中,给出了区间值决策表决策风险的定义,并提出了决策风险最小化的属性约简方法.该方法可以保证所得到的约简集合相对于决策属性具有较强的分类能力,同时保证约简集合的决策风险最小.区间值决策表的决策风险最小化约简使得定义的约简具有更强的理论性和可解释性.     

一种改进的差别矩阵及其求核方法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一,求核运算是属性约简的基础,直接影响着知识约简的效率。针对目前求核方法存在的问题,提出一种基于分布函数的改进的差别矩阵及属性核计算方法,并证明了方法的正确性,改进的差别矩阵不仅规模小,而且适用于任何决策表求核。     

基于区分矩阵的属性约简算法改进策略

针对大容量数据表构造的区分矩阵过于庞大致使属性约简算法效率低的问题,引入置信度和支持度,提取大型数据库中的高概率事件,重新构造决策数据表,并在构造区分矩阵过程中剔除重复项和包含项,结果使得比较次数减少、存储空间节省、约简效率提高。     

基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法

区分矩阵是属性约简的一种有效方法。针对不完备的决策系统,定义了区分矩阵的概念,给出了区分矩阵构造方法,并根据区分矩阵稀疏性的特点,定义了区分向量的概念,在此基础上,给出了一种基于区分向量的不完备决策系统属性约简算法。最后,采用恒星光谱数据,实验验证了该算法的有效性。     

优势关系下的相容约简和下近似约简

定义了决策表在优势关系下的相容约简和下近似约简,优势关系下的相容约简是优势关系下一致决策表约简的推广。证明了优势关系下的下近似协调集是优势关系下的相容协调集。举例说明了优势关系下的相容协调集不是优势关系下的下近似协调集,给出了优势关系下的相容约简和下近似约简的判定定理和可辨识矩阵,由此可以给出它们的约简算法。     

基于粗糙集约简技术的排水管路运行风险评估

排水管路运行风险的实时评估对于提高管路风险预测十分有必要。介绍了Semi-Naive—Sealer属性离散化算法,给出了基于可辨识矩阵的属性约简算法,并采用了基于可辨识矩阵的二值化数据过滤和贪心算法相结合的规则约简算法。通过属性约简和规则约筒,得出决策规则。最后在排水管路运行风险评估方面给出了应用算例。