一种属性与值约简简化算法

Rough Set理论是处理不确定性知识、不完整数据的重要工具，在Rough Set中属性最小约简与规则提取NP—hard的．本文针对现有属性约简与值约简算法的问题，分析了区分矩阵的特性，在此基础上，提出了属性与值约简的简化算法，并用实例作了验证．     

一种基于区分度矩阵的属性约简及规则提取算法

在RoughSet理论中属性最小约简及规则提取是NP-hard的。通过研究Rough Set理论中属性约简和值约简问题,提出了区分度矩阵的概念,同时利用矩阵中属性区分度的信息,提出了一种获取属性约简及规则提取的简化算法。实验结果表明,该算法是正确、有效、可行的。     

一种新的基于粗糙集的值约简算法

对粗糙集（Rough Set)理论中属性约简和值约简算法进行了研究，提出了一种新的基于粗糙集的值约简算法，实验表明，该算法所得结果比目前通用的基于粗糙集的值约简算法更简化和有效，它可以应用到各种与值约简相关的实际问题中。     

基于Rough Set理论的一种属性值约简算法

属性值的约简是Rough Set理论的核心内容之一。它的口的就是在保持规则集的分类能力的条件下，删除多余属性值，进一步简化规则集。从而，得到最小的知识库。本文针对Rough Set理论中值约简这个重要问题进行了研究，提出了一种利用决策规则质量的属性值约简算法。该算法比现有的值约简算法更简化，并用实验证明了其有效性。     

一种基于决策矩阵的属性约简及规则提取算法

研究了Rough集理论中属性约简和值约简问题,扩展了决策矩阵的定义,提出了一种基于决策矩阵的完备属性约简算法,该算法利用决策属性把论域划分成多个等价类,然后利用每个等价类对应的决策矩阵计算属性约简。与区分矩阵相比,采用决策矩阵可以有效地减少存储空间,提高约简算法效率。同时,借助决策矩阵进行值约简,提出了一种新的规则提取算法,使最终得到的决策规则更加简洁。实验结果表明,本文提出的属性约简和值约简算法是正确、有效、可行的。     

一种改进的变论域属性约简算法

本文主要对Rough Set理论中的属性约简问题进行了研究,从变论域的角度出发,利用可辨识矩阵对不可分辩类进行了定义,结合属性重要性及属性间依赖性的讨论,构造了一种变论域的启发式算法,并通过实例和UCI数据库证明了该算法的有效性。     

基于分辨矩阵和属性重要度的规则提取算法

研究了Rough集理论中的属性约简和值约简问题,将分辨矩阵引入值约简中,从属性依赖度的角度重新定义了属性重要度,提出了基于分辨矩阵和属性重要度的分类规则提取算法。该算法在保持分类能力不变的前提下,得到最小属性约简,再经过值约简后得到精确的规则,与现有算法相比,能减少时间和空间耗费。实验结果验证了该算法的有效性。     

一种基于关系积的属性值约简算法

值约简是粗糙集（Rough Set,RS）理论的一个重要研究课题,但由于值约简是一个NP-hard问题,目前还没有一个高效的值约简算法。基于集合理论,提出了关系积概念,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,提高了属性约简的效率;利用各阶关系积生成时的信息,获得最小值约简表,从而解决了值约简这一NP问题。     

基于Rough Set的属性约简及应用研究

设计简洁的切实可行的基于Rough Set的属性约简的算法.通过基于Rough Set的属性约简方法对两个实际应用说明了如何利用该方法计算条件属性相对于决策属性的重要度,去除冗余属性,形成新的精简的知识发现属性集,从而提高数据挖掘效率.     

一种改进的属性约简算法及其Delphi实现

主要对Rough Set理论中的属性约简问题进行了研究,从寻找属性约简的两个角度出发,利用文献[5]中不可分辩类的定义及属性重要性的讨论,通过定义子集可辨识矩阵Ms（i,j）构造了一种广义核的启发式算法,并通过Delphi程序验证了该算法对实例和UCI数据库的有效性。     

一种相容决策表的属性值与属性约简方法

针对相容决策表,另辟一种数据约简思路,与传统数据约简方法不同的是,本文方法考虑属性值约简与属性约简之间的关联,该方法首先进行属性值约简,然后再进行属性约简,本文并给予了充分的证明,而普通的方法并没有考虑它们之间的联系,并有许多冗余的比较操作。     

A fuzzy record-to-record travel algorithm for solving rough set attribute reduction

Attribute reduction can be defined as the process of determining a minimal subset of attributes from an original set of attributes. This paper proposes a new attribute reduction method that is based on a record-to-record travel algorithm for solving rough set attribute reduction problems. This algorithm has a solitary parameter called the DEVIATION, which plays a pivotal role in controlling the acceptance of the worse solutions, after it becomes pre-tuned. In this paper, we focus on a fuzzy-based record-to-record travel algorithm for attribute reduction (FuzzyRRTAR). This algorithm employs an intelligent fuzzy logic controller mechanism to control the value of DEVIATION, which is dynamically changed throughout the search process. The proposed method was tested on standard benchmark data sets. The results show that FuzzyRRTAR is efficient in solving attribute reduction problems when compared with other meta-heuristic approaches.     

基于矩阵的最简决策规则获取

获取决策表规则时,通常需要进行属性约简和属性值约简。该文分析属性值约简,针对协调决策表提出一种通过构造决策矩阵直接获取最简规则的方法。将原来考虑条件属性集和决策属性集决定的等价类之间的关系,转变为仅考虑决策矩阵同行元素之间的代数关系。通过实例验证了该方法的可行性。     

区间值信息系统的概念格约简方法

区间值信息系统是属性值取值为区间值形式的一种特殊信息系统。通过把区间值信息系统转化为0-1形式背景,利用概念格属性约简方法,区间值信息系统协调集的判定定理,并引入可辨识属性矩阵,研究区间值信息系统上基于概念格属性约简的理论方法。     

基于知识约简的网络入侵特征提取

为改善入侵检测系统的性能,提出一种基于知识约简的特征提取方法,根据粗糙集理论给出入侵检测系统的形式化描述,使用知识约简提取属性特征,通过信息损耗和信息增益分别控制连续数值属性特征的离散化和属性特征的约简过程。实验结果证明,该方法可有效消除初始数据中的冗余信息和数据噪声。     

基于数组的增量式属性约简研究*

为了在动态变化的决策表中,快速方便地获得新的属性约简,利用数组元素对差别矩阵中的属性组合进行计数,提出一种基于数组的增量式属性约简更新算法。当决策表动态变化时,根据数组元素的取值变化,获得差别矩阵中增加和减少的元素,依据这些元素更新原属性约简,快速得到新的最小属性约简。理论分析及实例验证了提出的算法是有效的。     

基于形式背景的概念格约简及其修复

根据概念格构造所依赖的形式背景,定义对象的属性空间和属性的对象空间,分别对形式背景进行对象约简和属性约简,在约简过程中采取全约简、交约简和并约简3种约简方法,并基于约简形式背景建立约简概念格。针对各约简方法的不同提出约简概念格的不同修复方法,从而得到完整的概念格。该方法简单易行,具有很强的规则性。实例表明,对于一个较复杂的形式背景,按对象和属性总数的38%进行约简,运算效率可提高83.3%。     

基于粗集的属性值约简及应用

对基于粗集的属性值约简作了探讨,它可使某一决策的条件属性达到最小化,提出了一种规则获取方法,并将其用于中文信息处理中,得到了较好的效果,从而证明该方法是可行的。