一种无决策属性的信息系统的属性约简算法

经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的信息系统的属性约简算法,它们对无决策属性的信息系统的属性约简无能为力.为此,本文以粗集理论为基础,对无决策属性的信息系统从集合论的论域划分方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的信息系统的启发式属性约简算法.该算法在一定程度上能够解决无决策属性的信息系统属性约简问题,进一步扩展了粗集理论的应用范围.实例表明该算法是有效可行的.     

基于S-粗集的反辐射导弹识别算法研究

针对具有动态特征的信息系统,在S-粗集属性迁移理论基础上,给出了S-粗集上的区分矩阵,提出了一种基于S-粗集区分矩阵的属性约简算法.该算法弥补了Z.Pawlak粗集理论对于动态系统知识发现的局限,通过属性迁移对不完备的信息系统进行动态扩展.约简后生成的规则简单准确.本文的算法具有理论与应用的一般性、广泛性,对于现代战场中的删识别,更显示出了极强的优越性.     

一种新的属性约简算法

粗集是一种处理模糊和不确定性数据的工具,属性约简和核是粗集理论的核心内容,经过约简后的数据更有价值,更能准确地获取知识。很多属性约简算法以核为起点,计算繁杂。文中提出并分析了后删除属性约简算法,该算法不需要计算核,节约时间,减少占用空间,简化求解过程。文中以实例验证了算法的正确性。     

一种新的属性约简算法

粗集是一种处理模糊和不确定性数据的工具，属性约简和核是粗集理论的核心内容，经过约简后的数据更有价值，更能准确地获取知识。很多属性约简算法以核为起点，计算繁杂。文中提出并分析了后删除属性约简算法，该算法不需要计算核，节约时间，减少占用空间，简化求解过程。文中以实例验证了算法的正确性。     

软集决策信息系统的属性约简

粗集和软集在解决不确定的问题的决策分析过程中,属性约简是关键和棘手的问题.与粗集理论相比较,利用软集方法能够有效地简化决策过程.决策信息系统用软集形式表示,用软集处理粗集理论中的等价关系,进行有效的属性约简,给出一个属性真度的概念作为反映条件属性重要性的函数,在此基础上给出一种适合软集属性约简的启发式算法,通过分析和实例证明该软集属性约简方法,简化约简过程,降低运算的复杂度.     

基于二进制可辨矩阵的属性约简算法的改进

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一，信息系统中知识(属性)并不是同等重要的，甚至其中某些知识是冗余的。属性约简是在保持信息系统中知识量(即分辨能力)不变的条件下，删除其中不相关或不重要的知识，现已证明寻找信息系统的最小属性约简是NP-hard问题。解决这类问题的一般方法是采用启发式算法求出最优或次最优约简。对支天云等所给出的二进制可辨矩阵的化简算法进行了改进，并根据属性的分辨能力的大小，提出了一种基于二进制可辨矩阵的思路清晰、实现简便的属性约简算法。通过算法分析表明，该算法是更加高效的。     

一种实值属性信息系统的粗集约简方法

本文研究应用粗集理论对实值信息系统属性进行约简的方法，对实值属性信息系统进行约简的根本问题是如何对实值属性离散化，通过对离散化方法与属性约简的关系进行研究，提出实值属性离散化的一种自动确定属性类别的方法，并结合粗集理论给出了对实值属性信息系统约简的算法，用所提出的算法进行了实验，并给出了实验结果。     

不完备信息系统最大分布约简及规则提取算法

1引言 粗集理论知识约简一直是粗集理论的重要研究内容之一. 经典粗集理论以完备信息系统(数据值不存在缺损)为研究对象.人们以等价关系为基础,提出了多种知识约简算法[1～4].但要寻找一个信息系统的所有约简或最小约简是一个NP难问题,寻求高效的可行的约简算法仍然是粗集理论尚未完全解决的问题.     

基于知识粒化的信息系统增量式属性约简

传统的属性约简算法不能适用于动态变化的信息系统。为了对属性集不断动态增加的信息系统进行更高效的属性约简,基于粒计算模型中知识粒化的视角,提出一种知识粒度的增量式属性约简算法。在信息系统中引入知识粒度度量的概念,当信息系统属性集增加时,研究了知识粒度的增量式更新方法,理论分析了这种更新方法的高效性,根据知识粒度的增量式更新提出一种增量式属性约简算法。仿真实验结果表明该算法具有较高的属性约简性能。     

不完备决策表属性约简的CIEARAWCC算法

不完备信息系统中的属性约简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属性约简启发式算法。通过引入相对正域,有效地解决了不一致系统属性约简过程中产生的冗余属性问题,并分析了该算法的时间复杂度。最后,通过实例说明该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。