基于二进制可辨矩阵属性重要度的属性约简算法

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法,是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实现.文中提出了一种利用二进制可辨矩阵的属性重要度实现属性约简的算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并通过理论和实例证明了其正确性.     

基于粗糙集图像分层算法的研究

提出了一种基于粗糙集的图像分层新算法,首先从数字图像中提取色彩信息和空间信息构造条件属性集,分析经典的图层信息构造决策属性集,然后运用粗糙集理论进行数据挖掘,从而得到从条件属性集到决策属性集的强规则,运用这些规则对数字图像进行智能分层。最后,用实例证明了该算法的正确性。     

一种改进的粗糙集属性约简启发式算法

作为数据挖掘的重要工具,粗糙集理论被广泛的应用于关系数据库中属性相关性描述、属性集约简、属性重要性度量、规则发现等方面。该文在分析基于信息系统的粗糙集理论的基础上,对基于分辨矩阵的属性约简算法进行了详尽的描述。针对该算法存在的时间和空间性能不理想问题,提出度量单个条件属性对系统概念贡献程度的关联度的概念,以此作为启发式信息对原算法进行改进,得到条件属性的约简。理论分析及实验结果表明该算法具有较好的约简效果及更高的运行效率,为粗糙集理论更广泛地应用于具体的实践提供了一种方法。     

基于粗糙集理论的数控机床智能故障诊断研究

面向数控机床智能化发展需求,提出了基于数据挖掘技术的智能故障诊断方法.建立机床智能诊断单元的系统框架,框架由状态监控及特征信号采集、历史故障数据分析及诊断规则获取、故障推理机制3个功能模块组成.重点研究诊断规则的获取技术,提出了基于粗糙集理论的故障诊断决策规则生成算法.算法充分利用信息决策系统的特性,通过简化对不必要属性和核心属性的分析,并引入回溯思想计算约简集,有效降低了属性集约简的计算复杂度,提高规则求取效率.在建立规则库的基础上,引入基于证据理论的信息融合技术,解决多传感器故障监测数据与诊断规则准确匹配的问题,建立故障推理机制.实例研究证明该方法可行.     

图书馆数据挖掘服务系统中粗糙集算法的原理及应用

简要论述了粗糙集算法用于数据挖掘系统的原理和可行性,并以实例说明了粗糙集的核心之一——上、下近似规则抽取理论。首次提出了粗糙集在图书馆数据挖掘中的应用。     

基于粗糙集的决策树在电子商务中的应用

将数据挖掘中的决策树与粗糙集理论进行有机结合,提出一种基于粗糙集属性依赖度的决策树算法,将该算法应用到电子商务的客户管理中,进行电子商务客户价值研究,提取分类规则,为企业管理客户提供决策支持.     

过程控制中的一种数据挖掘算法

结合粗糙集理论,提出了一种适合工业控制领域使用的数据挖掘算法.工业控制的采样数据以决策表的形式表示,用模糊c-方法对采样信息表进行模糊语言化,依据适合实际应用的语言值关联规则支持度和信任度,通过属性约简,剔除冗余规则,挖掘出隐含的关联规则.以水泥生产线中分解炉控制为例,采用现场实时采集的数据集,挖掘出了相关控制对象之间的关联关系.关联规则的挖掘,有助于在先验经验不足的条件下获取模糊规则,通过动态的模糊模型的建立,实现一定程度的智能控制.     

粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘方法

在粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术中,常用的方法是以证据理论为主,而将粗糙集作为获取证据权重的辅助手段.这种结合方法既不能有效发挥证据理论的数值计算作用,也不能很好利用粗糙集理论的分类功能.因此,文章提出一种新的粗糙集和证据理论相结合的数据挖掘技术.首先通过粗集理论对决策表进行约简,消除系统冗余,得到决策规则.其次对经过约简所得到的决策表进行数值处理,降低预测代价,并构建证据焦元空间.最后将证据焦元空间用合成规则进行融合.计算结果表明,文中所提出的粗糙集与证据理论相结合的数据挖掘方法,不但细化了决策规则,而且给出了决策系统规则的定量描述,有效地补充和扩展了证据理论的应用范围.     

基于数据挖掘的电力设备状态诊断系统建模

以电力公司的业务需求为背景,为实现电力设备的状态诊断,以数据挖掘技术中的粗糙集和决策树算法为依据,采用粗糙集和决策树相结合的数据处理模型对电力设备的各属性数据进行了分析处理。综合运用粗糙集和决策树两种数据挖掘算法,通过粗糙集技术进行属性约简,并运用决策树的ID3算法对约简后的数据进行分枝、减枝得到规则集,实现对电力设备工作状态的快速、高效诊断,并根据其工作状态提供决策支持。     

基于不完备信息系统相容关系的分配约简遗传算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点.本文研究在不完备信息系统下的属性约简算法,在相容关系基础上,提出了一种应用遗传算法来求解分配约简的方法,并通过实例分析说明了该算法的有效性.     

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。     

粗糙集在数据挖掘分类规则中的应用研究

数据集中的冗余性会降低数据挖掘结果的解释能力和精度，介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原则，并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，并简化带有不同相容规则的决策系统的数据挖掘算法，并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则。     

基于Rough Set和neural network组合数据挖掘

提出了一种基于rough set和neural network的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简，然后使用神经网络对数据进行学习，并同时完成属性的不一致约简，最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明，该方法快速有效，生成规则简单准确，具有良好的鲁棒性。     

一种智能化的数据分类、分级及保护模型

结合本体和粗糙集理论,提出了一种数据分类分级及保护模型.从业务流程的角度出发对数据进行分类,建立分类数据本体;利用粗糙集理论对数据进行属性约简,并利用规则对约简后的数据进行智能分级,进而对不同等级的数据采取不同的保护措施;还利用粗糙集理论从历史数据中挖掘规则,进行本体学习.以某省电力系统为例进行实验.结果表明,该模型能按照不同单位的特点对数据进行合理分类分级.     

改进人工鱼群优化粗糙集的水电机组故障诊断

针对水电机组大量的现场监测数据信息,基于传统的人工智能方法对故障信息不能及时有效地分析的问题,提出了一种基于改进人工鱼群优化粗糙集的水电机组故障诊断方法．首先,利用鱼群的寻优聚群行为对连续属性进行离散化,然后采用粗糙集理论对离散化后的决策表进行约简,建立故障诊断规则决策表,再用提取的规则对水电机组故障进行诊断．仿真结果表明：与传统方法相比,该算法能够提高水电机组故障诊断的准确率．     

Study and application of time series forecasting based on rough set and Kernel method

A support vector machine time series forecasting model based on rough set data preprocessing was proposed by combining rough set attribute reduction and support vector machine regression algorithm. First, remove the redundant attribute for forecasting from condition attribute by rough set method; then use the minimum condition attribute set obtained after the reduction and the corresponding initial data, reform a new training sample set which only retain the important attributes influencing the forecasting accuracy; study and train the support vector machine with the training sample obtained after reduction, and then input the reformed testing sample set according to the minimum condition attribute and corresponding initial data. The model was tested and the mapping relation was got between the condition attribute and forecasting variable. Eventually, power supply and demand were forecasted in this model. The average absolute error rates of power consumption of the whole society and yearly maximum load are respectively 14.21% and 13.23%. It shows that RS-SVM time series forecasting model has high forecasting accuracy.     

Mining association rules in incomplete information systems

Based on the rough set theory which is a powerful tool in dealing with vagueness and uncertainty, an algorithm to mine association rules in incomplete information systems was presented and the support and confidence were redefined. The algorithm can mine the association rules with decision attributes directly without processing missing values. Using the incomplete dataset Mushroom from UCI machine learning repository, the new algorithm was compared with the classical association rules mining algorithm based on Apriori from the number of rules extracted, testing accuracy and. execution time. The experiment results show that the new algorithm has advantages of short execution time and high accuracy.     

基于粗糙集理论的模糊神经网络建模方法

采用基于粗糙集的模糊神经网络模型,将粗糙集理论与模糊神经网络相结合,通过利用粗糙集理论中的约简的计算方法,从样本数据中获取精简的规则,再根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数,克服了当输入维数高时,模糊神经网络的结构过于庞大的缺点,从而使网络模型结构最简.并采用误差反向传播算法(BP算法)来训练该新型网络中的权值参数及隶属函数的中心值和宽度,仿真结果验证了该模型的优越性.