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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
基于粗糙集理论的关联规则挖掘研究及应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出了一种基于粗糙集理论的关联规则算法,使用粗糙集理论对数据进行预处理,同时使用属性限制避免挖掘无用的关联规则,挖掘出来的关联规则是分类规则,可以对未知数据进行分类;使用规则过滤去除冗余规则,只保留本质的、一般的规则。通过对网络安全审计数据的分析的试验表明,该方法是行之有效的。  相似文献   

2.
核属性蚁群算法的规则获取   总被引:1,自引:0,他引:1  
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式.  相似文献   

3.
刘洋  张卓  周清雷 《计算机科学》2014,41(12):164-167
医疗健康数据通常属性较多,且存在连续型、离散型并存的混合数据,这在很大程度上限制了知识发现方法对医疗健康数据的挖掘效率。以模糊粗糙集理论为基础,研究混合数据上的分类规则挖掘方法,通过引入规则获取算法的泛化阈值,来控制获取规则集的大小和复杂程度,提高粗糙集知识发现方法在医疗健康数据上的分类效率。最后通过对比实验验证了该算法在医疗决策表上挖掘规则的有效性。  相似文献   

4.
基于粗糙集和决策树的增量式规则约简算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
粗糙集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具。传统的粗糙集模型对最简规则集的研究都是针对静态数据的,对于动态数据却显得无能为力。但在实际应用中,数据库中的数据往往是动态变化的,因此,对规则约简的增量式算法的研究是知识发现领域所急需解决的问题之一。文章给出了一种基于粗糙集和决策树的增量式规则约简算法,并与传统算法和RRIA算法进行了对比分析,实验结果表明该算法的方法和效果更好。  相似文献   

5.
数据挖掘之粗糙集方法研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,它采用启发式算法,可以挖掘出最简的产生式规则知识。与其它方法的比较说明,该文提出的方法可以得到更简化的规则。  相似文献   

6.
关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好.  相似文献   

7.
李抒音  刘洋 《计算机工程》2019,45(9):211-215
针对粗糙集分类规则挖掘算法LEM2剪枝条件过于严格的问题,提出一种权重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法。在用例带权重的模糊粗糙集理论框架上分析面向混合数据的分类规则挖掘算法,引入粗糙集模型的近似覆盖参数作为挖掘算法的泛化度量参数,实现对规则集数量和规则形式复杂程度的调节。实验结果表明,与LEM2算法和DataSqueezer算法相比,该算法的平均精度和平均召回率更优,分别为81%和80%,且生成规则的平均长度最短。  相似文献   

8.
谢娟英  刘芳  冯德民 《计算机科学》2006,33(11):149-150
本文提出了在没有任何领域知识可供借鉴的情况下,利用遗传算法对信息系统的数量型属性进行离散化,利用RST进行分类规则挖掘,将GA与RST相结合进行分类规则挖掘的新算法。该算法不仅有效地解决了利用粗糙集理论进行分类规则挖掘时,数量型属性的离散化问题,而且可挖掘出通用的分类规则。  相似文献   

9.
粗糙集是一种软计算方法,它不需要任何先验知识和理论推导,仅依赖于原始数据,从数据中发现潜在规律和隐含规则,其核心任务是数据约简,得到最简决策规则。文章基于粗糙集理论的可辨识矩阵算法,对滚动轴承故障信息表进行属性约简和属性值约简,得到了精简的诊断规则,从而方便了信息的机器处理,也为基于规则的滚动轴承智能故障诊断系统提供了一种更为简单的知识库自动构造方法。  相似文献   

10.
将Rough集理论应用于规则归纳系统,提出了一种基于粗糙集获取规则知识库的增量式学习方法,能够有效处理决策表中不一致情形,采用启发式算法获取决策表的最简规则,当新对象加入时在原有规则集基础上进行规则知识库的增量式更新,避免了为更新规则而重新运行规获取算法。并用UCI中多个数据集从规则集的规则数目、数据浓缩率、预测能力等指标对该算法进行了测试。实验表明了该算法的有效性。  相似文献   

11.
Rough set has been shown to be a valuable approach to mine rules from a remote monitoring manufacturing process. In this research, an application of the fuzzy set theory with the fuzzy variable precision rough set approach for mining the causal relationship rules from the database of a remote monitoring manufacturing process is presented. The membership function in the fuzzy set theory is used to transfer the data entries into fuzzy sets, and the fuzzy variable precision rough set approach is applied to extract rules from the fuzzy sets. It is found that the induced rules are identical to the practical knowledge and fault diagnosis thinking of human operators. The induced rules are then compared with the rules induced by the original rough set approach. The comparison shows that the rules induced by the fuzzy rough set are expressed in linguistic forms, and are evaluated by plausibility and future effectiveness measures. The fuzzy rough set approach, being less sensitive to noisy data, induces better rules than the original rough set approach.  相似文献   

12.
汪凌 《工矿自动化》2013,39(3):49-52
针对现有煤矿瓦斯预测专家系统因没有新知识获取措施及知识自更新功能而预测效果不佳的问题,提出了基于粗集的知识获取方法。该方法首先建立瓦斯数据与瓦斯突出强度之间关系的预测样本集;然后运用粗糙集的连续属性离散化、属性约简以及规则提取算法,从大量的预测样本集中自动获取预测知识,并将预测知识存储于专家系统知识库中;最后基于推理机实现煤矿瓦斯突出的实时预测。实例分析验证了该方法在煤矿瓦斯突出预测专家系统知识获取中的有效性和实用性。  相似文献   

13.
Apriori算法必须反复地扫描数据库才能求出频繁项集,效率较低,且不支持更新挖掘。为了解决这些问题,提出了一种基于粗糙集、单事务项组合和集合运算的关联规则挖掘算法。本算法首先利用粗糙集进行属性约简,对新决策表中的每个事务进行“数据项”组合并标记地址,然后利用集合运算的方法计算支持度和置信度即可挖掘出有效规则。本算法只需要一次扫描数据库,同时有效地支持了关联规则的更新挖掘。应用实例和实验结果表明,本算法明显优于Apriori算法,是一种有效且快速的关联规则挖掘算法。  相似文献   

14.
基于粗糙集的智能控制方法及拟PID仿真   总被引:2,自引:0,他引:2  
介绍了粗糙集理论是一种知识发现和数据挖掘的新方法,具有通过系统输入输出数据自动抽取规则的优点。提出了一种新的基于粗糙集的智能控制方法以解决粗糙集在工业控制应用中性能较差的问题。该策略通过采用施加典型测试信号激励控制对象来生成数据以保证数据生成的质量,采用在线分批数据采集并处理的方法实现规则的在线提取和动态调整以保证规则库的完备性,并最终保证了控制的性能。通过一个拟PID控制的仿真实例表明该方法有效。  相似文献   

15.
The incremental technique is a way to solve the issue of added-in data without re-implementing the original algorithm in a dynamic database. There are numerous studies of incremental rough set based approaches. However, these approaches are applied to traditional rough set based rule induction, which may generate redundant rules without focus, and they do not verify the classification of a decision table. In addition, these previous incremental approaches are not efficient in a large database. In this paper, an incremental rule-extraction algorithm based on the previous rule-extraction algorithm is proposed to resolve there aforementioned issues. Applying this algorithm, while a new object is added to an information system, it is unnecessary to re-compute rule sets from the very beginning. The proposed approach updates rule sets by partially modifying the original rule sets, which increases the efficiency. This is especially useful while extracting rules in a large database.  相似文献   

16.
Rough sets for adapting wavelet neural networks as a new classifier system   总被引:2,自引:2,他引:0  
Classification is an important theme in data mining. Rough sets and neural networks are two techniques applied to data mining problems. Wavelet neural networks have recently attracted great interest because of their advantages over conventional neural networks as they are universal approximations and achieve faster convergence. This paper presents a hybrid system to extract efficiently classification rules from decision table. The neurons of such hybrid network instantiate approximate reasoning knowledge gleaned from input data. The new model uses rough set theory to help in decreasing the computational effort needed for building the network structure by using what is called reduct algorithm and a rules set (knowledge) is generated from the decision table. By applying the wavelets, frequencies analysis, rough sets and dynamic scaling in connection with neural network, novel and reliable classifier architecture is obtained and its effectiveness is verified by the experiments comparing with traditional rough set and neural networks approaches.  相似文献   

17.
基于粗糙集的关联规则挖掘方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要的属性,减少了属性数目和候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。  相似文献   

18.
An important issue in text mining is how to make use of multiple pieces knowledge discovered to improve future decisions. In this paper, we propose a new approach to combining multiple sets of rules for text categorization using Dempster’s rule of combination. We develop a boosting-like technique for generating multiple sets of rules based on rough set theory and model classification decisions from multiple sets of rules as pieces of evidence which can be combined by Dempster’s rule of combination. We apply these methods to 10 of the 20-newsgroups—a benchmark data collection (Baker and McCallum 1998), individually and in combination. Our experimental results show that the performance of the best combination of the multiple sets of rules on the 10 groups of the benchmark data is statistically significant and better than that of the best single set of rules. The comparative analysis between the Dempster–Shafer and the majority voting (MV) methods along with an overfitting study confirm the advantage and the robustness of our approach.  相似文献   

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