一种基于rough集的属性约简的改进算法

目前粗糙集属性约简基本上是通过差别矩阵先求出属性核,然后在属性核的基础上再求出属性约简。这种计算方法具有较高的复杂度。因此提出并分析了属性的加权平均重要性的属性约简算法,该算法可以确保得到决策表的一个约简,且不需要计算核,减少计算量,提高计算速度。以实例验证了算法的正确性。     

不一致决策表信息熵约简与代数约简的核计算与转化

对不一致决策表,信息熵约简与代数约简有时会得到不同的属性约简和核属性,当前的方法多为先将不一致决策表转化为一致决策表,再对后者寻求高效算法.本文基于等价差别矩阵具有相同的核属性和属性约简的思想,提出一种以条件属性等价类构造简化的代数约简差别矩阵,从差别矩阵内部进行比较与分析,发现只须将信息熵约简差别矩阵中由同时为矛盾对象所产生的可辩识属性集剔除,即可转化为简化的代数约简差别矩阵,从而得到将信息熵约简核属性转化为代数约简核属性的新方法,理论分析与数值算例都验证了其正确性.     

一个新的差别矩阵及其在决策表中的应用

在利用差别矩阵求解决策表的相对核方法中,针对HU方法的错误,人们提出了各种各样新的差别矩阵及求相对核的方法,但计算代价高.把决策属性与条件属性放在一起构造出一个新的差别矩阵,得到了差别矩阵的若干性质和定理.在此基础上提出了求决策表的正区域、相对核、相对约简和最小约简的新算法,分析了该算法的时间复杂性.理论分析和实例表明,与现有的属性约简算法相比,该算法的时间复杂性较低.     

基于RS理论的快速属性约简求核方法

粗糙集是用来处理不确定、不完备数据的重要工具之一.属性约简是粗糙集理论研究的一个重要内容,属性核则是属性约简所涉及的一个重要概念,对简化属性约简具有不可替代的重要性.文中指出属性约简的作用,及其涉及到的一个重要概念--属性核的概念和重要性.分析了目前常用求属性核方法,大都建立在内存中,需要构造差别矩阵.存在时空复杂度较大的不足.提出了一种无需建立差别矩阵的简单求属性核方法,并通过实例验证了正确性.     

基于改进的二进制分辨矩阵属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,目前已有许多属性约简算法。但这些算法中主要针对一致决策表,当决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简的差别矩阵算法会产生错误的结果。为了解决这个问题,引入了一个改进的二进制分辨矩阵,提出了一种基于改进的二进制分辨矩阵的属性约简算法。并利用上述算法结合实例进行属性约简,证明了算法的正确性和有效性。     

基于系统熵属性约简的差别矩阵方法

在已有的相对属性约简算法中,差别矩阵方法是一种设计属性约简的常用方法。基于系统熵的属性约简是一种新型的属性约简,对于这种属性约简,目前还没有差别矩阵方法去设计其属性约简算法。为此,首先构造了一种新的差别矩阵,同时给出了该差别矩阵的属性约简定义,然后证明了基于新差别矩阵的属性约简与基于系统熵的属性约简是等价的。最后用新差别矩阵设计了一个基于系统熵属性算法,并用实例说明了新算法。     

一种高效的增量式属性约简算法

针对粗糙集中求属性核和属性约简存在的问题,首先给出了改进的差别矩阵定义,进而提出一种基于改进差别矩阵的核增量式更新算法,用于解决对象动态增加情况下核的更新问题;同时,为了降低现有增量式属性约简算法的时间、空间复杂度,提出一种不存储差别矩阵的高效属性约简算法,用于处理对象动态增加情况下属性约简的更新问题.理论分析及实验结果均表明了所提出算法的有效性和可行性.     

基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

针对目前基于差别矩阵的属性约简算法需要耗费大量的时间和空间,粗糙集中求属性核和属性约简更新效率低以及有关属性约简的增量式更新算法目前还比较少等问题,提出了一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法.该算法在更新差别矩阵时,仅须插入某一行及某一列,或删除某一行并修改相应的列,因而可有效地提高核和属性约简的更新效率.然后在分析新增对象x与原决策系统对象的关系的基础上,给出了属性约简增量更新算法.理论与实验分析表明,提出的算法提高了属性约简的更新效率,明显降低了时间和空间复杂度.     

不完备决策表的差别矩阵属性约简算法

给出一个差别矩阵的属性约简定义,证明该属性约简的定义与广义决策属性约简的定义是等价的,对差别矩阵进行了有效的压缩。在此基础上,为求出不完备决策表的属性约简,设计了一个基于该差别矩阵的不完备决策表属性约简算法,其时间复杂度为O(|C|2|U|2),最后用实例说明了该算法的有效性。     

新的可分辨矩阵及其约简方法

为了解决因决策表存在不相容性造成求核和属性约简的错误,首先通过增加一个属性列,将原始决策表相容化;然后创建可分辨矩阵,并给出核属性和属性约简的性质,同时证明了由该性质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,并通过实例验证了该方法的正确性.     

一个基于差别矩阵思想的高效求核算法

目前,关于属性约简已有不少算法,其中在很多算法中,都要求先求出核属性集,但利用差别矩阵求核属性这一算法中,生成差别矩阵时,有许多不必要的元素被生成,这些无用的元素在求核时又要进行比较,因而效率不高。利用差别矩阵的思想设计一种不必生成那些不必要的元素的求核算法,从而使算法的效率得到提高。最后,给出了一个实例说明新算法的高效性。     

基于优化可辨识矩阵和改进差别信息树的属性约简算法

运用可辨识矩阵表示信息系统中所有对象的区分信息,为研究属性约简提供了新方向。然而,传统的可辨识矩阵在构造结束后才利用核属性消除冗余元素项,忽略了核属性在矩阵构建过程中的作用。针对这一问题,文中做了以下研究:1)优化可辨识矩阵的构造方式,在计算任意两个对象的区分信息之前,先判断核属性上的取值是否相等,如果不相等,则直接将对应元素项记为Φ,忽略对其他条件属性的判断;2)提出属性加权重要度的概念,综合考虑每个条件属性占可辨识矩阵中非空元素项的比率(称为宏观重要度)与每个属性对区分对象的贡献程度(称为微观重要度),并通过例子说明了该度量方法的合理性;3)针对优化后的矩阵仍然存在大量冗余元素和空集这一缺陷,结合差别信息树的概念提出基于优化可辨识矩阵和属性加权重要度的差别信息树。按照属性加权重要度对优化可辨识矩阵中所有非空元素项进行排序,使得重要度高的属性被更多的节点共享;且在构建过程中将不包含核属性的元素项映射到树中的一条路径上,而包含核属性的元素项则被直接忽略。最后,提出基于优化可辨识矩阵和改进差别信息树的约简算法HSDI-tree。在UCI的5个数据集上分别比较了HSDI-tree算法与CDI-tree,DI-tree和IDI-tree算法的约简结果和节点个数,实验结果表明HSDI-tree算法能有效找到最小属性约简且空间压缩能力更好。     

不相容信息系统的求核

对不相容信息系统不相容规则与差别矩阵元素项关系进行了分析，讨论了差别矩阵与核的关系并给出了相关定理．给出了一种差别矩阵的产生方法以及相关的求核算法．最后给出了应用举例．     

基于改进的Wap算法的Web序列模式的研究

基于不完备决策表的属性约简定义有多种,现研究基于知识粒度的属性约简。研究发现,差别矩阵是一种较好的设计属性约简算法的方法。为此,定义了一种粒度差别矩阵和基于该差别矩阵的属性约简,并证明了该差别矩阵的属性约简定义与基于知识粒度的属性约简定义等价。在此基础上,设计了一个新的基于信息量的不完备决策表的属性约简算法,其时间复杂度得以降低。     

一种基于决策信息系统的知识约简算法

差别矩阵方法作为求解粗糙集知识约简的关键技术之一,而差别矩阵中的元素个数将直接影响知识约简算法的计算效率,针对现有基于差别矩阵方法的知识约简算法的不足,并且当决策信息系统中样本量较大、决策类别数较少时,算法构造的差别矩阵中将存在大量空值元素。提出了一种新的差别矩阵构造方法,有效地剔除了差别矩阵中的空值元素,在此基础上,设计了一种决策信息系统的知识约简算法,由于算法能有效地利用核属性,进一步缩小了知识约简算法的效率,并通过算例分析说明了算法的可行性。     

决策系统属性约简优化算法研究

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题,针对求取决策系统所有约简的NP问题,基于差别矩阵提出一种决策系统属性约简优化算法.通过改进差别矩阵得到差别集,在获得核与约简候选信息基础上,以属性频度作为启发式信息,快速有效地求取决策系统的所有约简.分析表明了该算法的可行性与有效性.     

基于区分能力的HU差别矩阵属性约简算法

将决策表属性区分能力大小与HU差别矩阵结合起来,建立起属性区别能力与该属性在HU差别矩阵中出现次数之间的关系.提出与HU差别矩阵属性约简相适应,只依赖于等价类基数计算的属性区分能力计算公式,得到HU差别矩阵约简的属性区分能力判定定理.定义了以属性区分能力为基础的属性相对重要性概念,提出以相对重要性为启发式信息的HU属性约简算法.由于该算法不必构造差别矩阵,只依赖于等价类基数的计算,从而大大提高了算法效率.数值算例和实验结果表明,该算法更有利于最优或次优约简结果的搜索.     

条件属性递增系统的核属性动态更新算法

为解决信息系统在条件属性动态增加情况下的核属性更新问题,通过深入分析得到了一种二进制区分矩阵的等价表示方法;分析了新增条件属性对正区域和二进制区分矩阵的影响,得到一种正区域增量式计算方法,基于此提出了一种条件属性递增系统的核属性动态更新算法,该算法对已有二进制区分矩阵进行局部更新得到新的二进制区分矩阵,从而更新核属性,避免了重新计算,提高了运算速度。理论分析和实例结果验证了算法的有效性和可行性。