基于粗糙集规则提取算法的研究及应用

针对中医胸痹(即冠心病)诊断规则的获取,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,生成基于决策的知识表达系统.然后利用属性约简的改进算法对决策表进行属性约简,找出诊断结果的核属性,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.本算法并用VC++和SQL Server 2000实现.     

基于属性值分类的多层次粗糙集模型

传统的粗糙集理论主要是针对单层次决策表的属性约简和决策规则获取研究.然而,现实中树型结构的属性值分类是普遍存在的.针对条件属性具有属性值分类的情况,结合全子树泛化模式,提出一种多层次粗糙集模型,分析决策表在不同层次泛化空间下相关性质.结合基于正区域的属性约简理论,提出属性值泛化约简概念讨论二者之间的关系,同时证明求解泛化约简是一个NP Hard问题.为此,提出一种基于正区域的的启发式泛化约简算法,该算法采用自顶向下逐步细化搜索策略,能够在保持原始决策表正区域不改变的前提下,将决策表所有属性值泛化到最佳层次.理论分析和仿真实验表明,泛化约简方法能提高知识发现的层次和泛化能力.     

一种非相容决策表的属性值与属性约简方法*

针对非相容决策表,本文提出一种新的属性值约简与属性约简方法,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,然后进行属性约简。这种数据约简方法在属性值约简阶段不需要频繁地与引起非相容的个体集比较,在属性约简阶段也不需要频繁地判断非相容性是否是由于非相容性的个体集所引起的,本文所要做的仅仅是执行一次删除操作。本文并证明其正确性,分析了其时间复杂度与空间复杂度,本文方法是有效可行的。     

基于云模型的决策表规则约简

通过对决策表的转换,将规则映射成为云向量,用云向量数字特征间的相似度来度量决策表规则间的等价关系.基于此,提出了基于云模型的决策表规则约简算法,不仅解决了粗集基于严格属性匹配的等价关系不能区分相似关系,也克服了基于模糊集等价关系依赖专家先验知识、对属性值随机性分布考虑不足的缺点.实验说明了该算法的高效性.     

基于粗糙集理论的约简、决策规则与模式

粗糙集理论的概念性框架之一就是利用不可分辨关系和布尔推理作为数据约简和获取决策规则的基础.在分辨矩阵和决策矩阵概念的基础上,提出将约简分为4类,即信息表的对象约简、信息表的全局约简、决策表的对象约简和决策表的全局约简,其中决策表的对象约简对应决策规则.从模式的角度对约简和决策规则进行了分析,利用决策矩阵和决策函数,给出了获取最小决策规则的一种算法,上述结论可以作为设计启发式算法的基础,并用例子对结论进行了说明.     

基于最优近似粗糙集的属性约简

为了更好地获取由边界域产生的不确定性规则知识,提出最优近似粗糙集的属性约简方法,为此给出了近似空间上粗糙集最优近似集的判定与计算,引入最优近似分布协调集、最优近似分布约简概念.讨论了Pawlak属性约简、分布约简、最优近似分布约简之间关系,得到在协调决策表中它们是等价的,在不协调决策表中最优近似分布约简是分布约简子集.最后通过实例进行了验证与说明     

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。     

基于受限区分矩阵的值约简方法*

一般启发式值约简算法中启发信息选取不够合理,获取规则的置信度不高,同时还需要多次遍历决策表,时间开销较大。针对上述问题,提出了一种基于加权平均的属性值重要度的概念,并利用受限区分矩阵构造了一种新的值约简方法。该方法无须多次遍历决策表,且不必考虑属性值恢复的问题,大大方便了规则摄取,有效地降低了计算的时间复杂度,且属性值约简更加合理,保证了最后获取的规则具有较高的置信度。最后通过真实的医学数据实验结果表明,该方法具有较好的约简效果。     

改进的差别矩阵启发式属性约简算法

为在决策表中获得更好的属性约简组合,从信息论角度分析,在基于区分矩阵的基础上,提出一种改进的以条件熵作启发信息的约简算法。同时考虑条件属性相对于决策属性的条件信息熵以及属性值的分布情况,用它们的比作为启发因子,重新给出一种度量属性重要度的依据,得到属性约简集。实验结果表明,该算法能够有效约简属性集,使约简结果获得最简决策规则组合。     

一种专家系统知识获取时的属性值约简算法

知识获取是构造专家系统的"瓶颈",提供准确的推理知识是进行科学决策的关键。文中运用粗糙集理论,研究对决策表中每条记录的冗余条件属性值进行筛选并删除的属性值约简算法。首先研究属性值约简的理论基础,包括知识表示和知识约简与核两个方面;其次研究知识获取方式与知识获取过程;然后研究属性值约简算法,通过两个定义描述约简算法的基础上,给出了约简算法的5个步骤;最后以城市物流中心选址为例,运用属性值约简算法及其步骤,对决策表属性值进行约简。结果表明,属性值约简实现了决策表的最简化,突出了关键属性及其关键属性值对决策的影响。     

基于边界域的不完备信息系统属性约简方法

研究了用矩阵来计算不完备信息系统的属性约简方法,引入了容差关系矩阵等概念来计算决策表的上下近似集;然后给出了基于容差关系矩阵的决策表边界域的计算方法,再利用边界域的基数相等作为评价属性约简的准则,提出了基于边界域的启发式约简方法;最后,举例说明了属性约简的操作方法和所提算法的可行性。     

不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法

决策表核属性的确定往往是信息约简的基础,然而以往的核属性约简方法大多是针对完备信息系统的。将完备信息系统中的属性核与属性序约简算法延伸至不完备系统,提出一种不完备信息系统中基于限制容差关系的属性约简方法。该方法通过构造限制容差关系下决策表的改进分辨矩阵来求得核属性,并将非核属性按直观影响分类质量的能力排序,能够保证得到的约简结果是相对最小约简。通过实验比较证明该方法可行、有效。     

一种基于零值原则的属性约简方法

根据Guan等提出的完备信息系统下矩阵约简算法,提出一种改进的属性约简计算方法。该方法根据矩阵的运算特点,通过引入唯一零值概念,使得计算过程更为简易。证明了它与区分矩阵下属性约简的等价性,最后将该方法运用到协调决策表中,并用实例对此进行了说明。     

不完备决策表中基于相似关系的属性约简

在基于相似关系的不完备决策表中,条件属性值为“*”的属性不参与相似关系的确定,由此定义属性的相对重要度和属性重要度。根据属性重要度,提出寻找不完备决策表的分配协调集和分配约简的启发式算法。通过实例证明该方法能找到不完备决策表的分配协调集和分配约简,并减少约简的搜索空间。     

基于分辨矩阵和约简树的增量式属性约简算法

为了对动态变化的决策表进行高效属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上提出一种基于约简树的增量式属性约简算法IRART,该算法首先根据序贯属性约简算法对原决策表构造约简树,然后求出新增对象的分辨向量,并利用此向量对约简树进行修整,从而快速得到新决策表的所有约简,最后通过示例证明了这种算法的有效性。与传统增量式属性约简算法相比,该算法避免了复杂的逻辑演算,提高了属性约简的更新效率,理论分析表明该算法是有效可行的。     

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。     

基于聚类率的决策表属性约简

根据经典粗糙集方法,在对可约简决策表进行属性约简时可能出现核不存在无法找到起点属性从而无法约简的问题。针对该问题,提出了基于聚类率的属性约简方法。计算决策表的区分矩阵,以属性区分度为基础,在属性区分度相同的情况下,利用聚类率修正属性重要度,保证起点属性存在的必然性,从而完成起点属性的求取并获得决策表的属性约简。实验分析表明,方法可以保证可约简决策表中起点属性的计算,且利用该方法获得的约简结果保持了较高的决策准确率,是有效可行的。     

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。     

模糊决策表中基于OWA算子的三支属性约简

在模糊决策表中,基于有序加权平均（Ordered weighted averaging,OWA）算子建立的相容关系中,OWA算子是一个信息集成工具。本文利用OWA算子及其诱导的截集相容关系,分别讨论基于正域、负域与边界域的属性约简。首先,利用OWA算子中的权重给出属性区分对象的贡献度;然后,根据属性贡献度定义每个属性被约简的可能性;从而给出模糊决策表的一种启发式三支属性约简方法,该方法可以减少属性约简的搜索空间并避免属性约简的盲目性;最后,利用实例来分析影响该三支区域属性约简方法的主要因素,并说明该启发式属性约简方法的合理性和有效性。本文提出的属性贡献度度量及启发式三支属性约简方法将减少属性约简的搜索空间,有益于模糊决策表特征选取的应用。