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1.
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相对知识粒度序决策表的属性约简方法
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贾俊芳《计算机工程与应用》,2011年第47卷第8期
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序决策表中的知识约简越来越受到关注,在优势类和知识粒度的基础上,引入了序决策表中的一种知识相对粒度,度量了属性集在序决策表中的相对不确定性,进而给出了属性相对重要度的定义。并设计了序决策表的一种启发式属性约简算法,通过实例分析和验证了算法的有效性。
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2.
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关于粒度熵的知识约简算法
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聂秀珍《无线互联科技》,2013年第11期
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针对现有知识约简算法中存在的不完备性问题，提出了一种基于粒度熵的启发式知识约简算法，将该算法应用于电力变压器故障诊断决策表的约简，避免了选择约简集的盲目性，同时也大大提高了故障诊断的效率。
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3.
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基于互信息的模糊粗糙集属性约简 被引次数：4
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徐菲菲 苗夺谦 魏莱 冯琴荣 毕玉升《电子与信息学报》,2008年第30卷第6期
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模糊粗糙集知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一.该文从粗糙集知识熵出发,结合模糊集隶属度函数,将其应用于模糊环境下,推广了互信息的度量概念,使其能评价模糊决策表中属性的重要性.并给出了一种模糊决策表的启发式属性约简算法,通过实例验证了它的可行性,为模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法.
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4.
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基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法 被引次数：2
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王锡淮 张腾飞 肖健梅《计算机工程与应用》,2007年第43卷第27期
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决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。
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5.
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启发式知识约简算法的研究与应用 被引次数：6
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王亚英 张春慨 邵惠鹤《控制与决策》,2001年第16卷第6期
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从信息角度对决策系统中的属性重要度进行度量，在此基础上，提出一种知识约简的启发式算法，它以信道容量为启发式信息，减小了知识约简过程中的搜索空间。实例分析表明，本算法能够获得决策系统的一种良好的相对约简。
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6.
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不完备信息系统中知识约简的一种启发式算法 被引次数：6
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何先刚 黄兵 温平川《压电与声光》,2004年第26卷第2期
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不完备信息系统中的知识获取是粗集理论应用的难点。通过引入信息熵和条件信息熵，对信息系统中属性的必要性进行了定义；提出了一种基于条件信息熵的知识约简启发式算法，并指出该算法的时间复杂度是多项式的。通过实例说明，该算法能得到信息表的约简和决策表的最小相对约简。
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7.
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决策表属性约简及其条件信息量表示 被引次数：5
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桂现才 彭宏《计算机工程与应用》,2006年第42卷第14期
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讨论了决策表属性约简和条件信息量之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示下和信息论中条件信息量表示下是等价的。并举例说明,对于不一致决策表,其属性约简的代数表示不能用条件信息量来等价表示。论文还给出了一种基于条件信息量的属性约简启发式算法。
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8.
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一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法 被引次数：10
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何明 冯博琴 马兆丰 傅向华《小型微型计算机系统》,2005年第26卷第3期
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属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．
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9.
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一种改进的属性约简算法
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王荣 陈黎伟 吴涛《微机发展》,2008年第18卷第2期
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粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法。该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表。最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的。
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10.
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一种改进的属性约简算法
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王荣 陈黎伟 吴涛《计算机技术与发展》,2008年第18卷第2期
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粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容.为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表.最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的.
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11.
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基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法
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陈曦 雷健 傅明《计算机工程与设计》,2010年第31卷第3期
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属性约简是粗糙集理论研究的主要内容之一,为了能够有效地获取决策表中属性最小约简,在分析属性约简的方法与遗传算法的基础上,将属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,提出了一种启发式遗传算法.通过构造新的变异算子来引入启发式信息,体现了启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持整体优化特性,又具有较快的收敛速度.实验结果表明,该方法能快速有效地求出决策表的最小约简.
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12.
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基于相似矩阵的折半属性约简算法
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李想《硅谷》,2013年第16期
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针对大多数属性约简算法时间复杂度比较高的问题,利用粗糙集理论提出了一种新的解决办法,该方法基于相似矩阵概念,利用属性在相似矩阵中出现的频率给出了属性重要性的计算公式,以此作为启发式知识来约间决策表中的冗余属性,并将折半查询的思想运用到算法中以加快约简的速度。实验表明该算法是简单有效的.
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13.
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决策表的高效属性约简算法 被引次数：1
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邓春燕 吕跃进 李金海《计算机工程与应用》,2009年第45卷第4期
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粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。对现有决策表的属性约简算法进行了比较研究,在此基础上设计了两个合理度量属性重要性的公式,并给出了该公式的递归计算方法,利用新公式作为启发式信息设计了一种新的基于决策表的高效属性约简算法。实例与实验表明,该约简算法在效率上较现有算法有显著的提高。
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14.
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粗糙集理论中属性相对约简算法 被引次数：32
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张腾飞 肖健梅 王锡淮《电子学报》,2005年第33卷第11期
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粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效地处理模糊和不确定性知识的数学工具,而求核与约简是粗糙集理论中的两个重要问题,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.本文在分析粗糙集理论的基础上,发现了正区域的一些有用性质,提出了一种利用正区域直接求核的方法,并利用正区域的启发式信息给出了两种相对约简算法.
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15.
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不完备决策表中基于相对知识量的属性约简
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韩晓琴 孙士保 张瑞玲《计算机工程》,2012年第38卷第11期
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在不完备决策表中，引入基于相容关系的相对知识量，定义属性的重要度，提出一种启发式属性约简算法。该算法通过在约简过程中不断缩小样本空间的方法，降低算法计算时间。采用UCI数据集进行实验，结果表明该算法可提高不完备决策表的约简效率，适用于大规模数据集的属性约简。
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16.
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一种条件向量约简的启发式算法
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冯玉才 刘莉 裴小兵 严锋《计算机工程与应用》,2005年第41卷第33期
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粗糙决策支持方法是一组用于决策支持的粗糙分析方法,该方法能够充分挖掘决策表的决策能力,以提供强有力的决策支持,并且本质上提供容错的决策支持,条件向量约简是这一方法的重要研究内容。论文以决策强度、条件向量的覆盖度和属性的重要性为启发式信息,提出了条件向量约简的一种启发式算法,通过实验验证了该算法是有效的。
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17.
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决策表的一种知识约简与规则获取方法 被引次数：1
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孙胜《计算机技术与发展》,2006年第16卷第9期
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粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法，利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论，在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究，提出了决策表约简的启发式方法，并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程，实例分析表明了其有效性。
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18.
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决策表的一种知识约简与规则获取方法 被引次数：1
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孙胜《微机发展》,2006年第16卷第9期
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粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。
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19.
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一种新的完全决策表属性约简的高效算法 被引次数：4
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叶红 唐彬 李龙澍《微机发展》,2004年第14卷第5期
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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。为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高。此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题。
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20.
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一种新的完全决策表属性约简的高效算法
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叶红 唐彬 李龙澍《计算机技术与发展》,2004年第14卷第5期
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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.为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解.文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法.对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高.此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题.
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