基于改进辨识矩阵的变精度邻域粗糙集属性约简

提出一种用于变精度邻域粗糙集,可以大幅减少时间复杂度的属性约简算法.该算法基于一种改进的辨识矩阵.首先用辨识矩阵同时记录决策一致和不一致的数据,然后用二进制位运算计算样本的邻域,最后获得可以保持下近似分布不变的属性约简.实验结果证明,本文算法不仅能够大幅减少属性约简时间,而且精度上总体优于NBRS算法和LDNRS算法.     

不完备模糊决策信息系统中的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个很重要的方法,本文把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性。     

基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。本文针对不完备混合型有序信息系统,利用邻域优势条件熵提出一种对象更新情形下的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出一种新的邻域优势粗糙集模型,同时在其基础上定义了邻域优势条件熵,并设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法;然后,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态性,分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新;最后,利用邻域优势条件熵作为启发式函数提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明,所提出的增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上均比非增量式算法具有更高的性能。     

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。     

度量信息系统的属性约简

为了发掘属性值之间的内部联系,结合度量空间,引入度量信息系统,并讨论其属性约简。基于属性值之间的距离不大于系统误差,得出一种二元关系,由此定义任意集合的上、下近似;采用辨识矩阵的方法给出属性约简判定定理;基于不同二元关系间的包含关系,等价地刻画核心属性、相对必要属性以及绝对不必要属性。度量信息系统是经典信息系统与连续值信息系统的推广。     

基于模糊粗糙集依赖度的两步属性约简方法

为获取连续属性值数据集的最小属性子集,提出了一种两步约简方法.该方法以模糊粗糙集模型为基础,将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展,使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量,利用属性与类别之间的依赖度选出候选属性集,然后根据单个属性与类别和属性之间的依赖度对候选属性集进行约简.仿真结果表明,该方法在有效降低属性维数的同时一定程度上保证了分类正确率.     

模糊信息表决策规则获取与属性约简方法

将粗糙集方法用于模糊信息表上的规则获取和属性约简, 在包含度概念的基础上, 定义了齐次包含度.对两类模糊信息值的信息表, 条件属性是离散值，而决策属性是模糊的模糊决策信息表和条件属性与决策属性均为模糊的模糊信息表, 采用齐次包含度研究了条件属性在决策属性中的包含关系, 得到了包含度意义下模糊决策信息表的属性约简判定定理和决策规则获取方法. 给出了模糊条件属性的所有可能组合, 研究了模糊组合属性在模糊决策属性中的包含关系, 提出了最大属性协调集的概念，建立了在最大协调属性集下的模糊信息表属性约简和决策规则获取的算法步骤, 并通过算例演示了模糊决策规则获取和属性约简的过程, 从而为模糊信息表决策规则获取与属性约简提供了一类算法.     

不完备模糊混合决策系统的邻域粗糙集分析方法

针对现实中同时具有不完备、模糊、混合属性值域决策系统的约简问题,建立了广义邻域粗糙集模型,提出了未知属性的辨别方法和基于属性重要度的约简算法。采用广义邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域粒子逼近论域空间,是非对称相似关系、容差关系和模糊等价关系的广义化,可以直接处理同时含有名义型、数值型、模糊型、丢失型和遗漏型不完备属性的混合决策系统。依据分类一致性假设及广义邻域关系进行未知属性的辨别,讨论了噪声样本和邻域大小对分类精度的影响,给出了约简算法的具体实现。采用HitSHT数据和UCI数据库中2组数据进行了仿真试验,预测精度证明了模型的合理性及约简算法的有效性。     

优势关系下知识约简的比较研究

在不协调目标信息系统中引入优势关系的概念,并探讨了基于优势关系下不协调目标信息系统的几种知识约简方法,其中包括分布约简、最大分布约简、分配约简和近似约简;同时提出并证明了确定上述约简之间关系的判定定理,为进一步研究、辨识矩阵及其求取属性约简算法提供了理论依据.     

基于模糊相似度的实值属性信息系统规则约简

为了克服传统的规则约简方法容易导致信息丢失和约简错误的不足，提出了一种对实值属性信息系统进行规则约简的算法.该算法在粗糙集理论的基础上，把模糊集合相似度引入到信息系统的规则约简中，通过把每一个实值属性的取值归一化，使得每一条规则所对应的条件属性值都落在0到1范围内；并且把每一条规则看作一个模糊集合，通过模糊集合的相似性来考察规则的相似性；在规则约简过程中，用改进的模糊集合相似度参数进行规则约简，并针对国际水稻信息系统（IRIS）数据库进行了实验.结果表明，该算法能够正确地对实值属性信息系统进行规则约简.