知识获取的粗分析方法

粗分析方法是从决策表中挖掘规则,克服知识获取瓶颈的一种有效方法。基于粗糙集理论,文章讨论了粗分析获取规则的几个问题,提出了相应的解决方法。如实用中决策表的约简会导致部分信息丢失,而规则适当的冗余可以解决这个问题。其次,研究了不完全决策表的规则粗分析,为不完全决策提供了基础。     

灰决策表的属性约简算法

本文提出了一个灰决策表的概念,即属性值含灰数的不完全决策表称为灰决策表,并利用灰色系统理论和粗糙集理论的有关知识对灰决策表的属性约简算法进行了研究。     

一种基于结构分解和因子分析的贝叶斯网络隐变量发现算法

通过研究粗糙集与图论的关系,提出了以集合为权的加权多重完全多部图的概念,定义了加权多重完全多部图的邻接矩阵,得到了加权完全多部图与决策表的映射关系;给出了粗糙集决策表信息系统的图论形式和决策表信息系统属性约简的图论方法,并根据图论理论对算法进行了优化;得到了在决策表信息系统中,属性的集合不可以约简的充分必要条件;并进一步提出了基于属性置信度的计算方法和多决策属性的处理方法。编程实验结果证明该方法能有效地降低时间和空间复杂度。     

基于粗糙集的不完全相容的关联规则挖掘

设定结论域对于关联规则的挖掘具有重要意义,文章提出一种带结论域不完全相容的关联规则挖掘模型,采用将决策表分解为完全相容与完全不相容的决策表,通过条件属性约简和规则约简,实现关联规则的极小化。     

连续属性决策表离散化的图论方法

通过研究粗糙集与图论的关系,提出了以集合为权的加权多重完全多部图的概念,得到了加权完全多部图与连续属性决策表的映射关系,给出了断点重要性和断点效率的一种新的量化定义并得到了相关性质;提出了连续属性决策表信息系统的图论形式和连续属性决策表离散化的图论方法。编程实验结果证明,应用此方法可以确保在离散化后决策表相容的前提下得到无剩余属性值的较小的断点集合。     

一种从海量不完备决策表中抽取规则的方法

提出了一种处理海量的不完备决策表的方法。将基于互信息的属性重要度作为启发式信息,利用遗传算法对不完备的原始决策表中的条件属性进行约简,形成包含missing值的决策表,称为优化决策表。利用原始决策表自身的信息,通过属性扩展,从优化决策表中抽取一致性决策规则,而无须计算missing值。该方法在UCI的8个数据集上的实验结果优于EMAV方法,是一种有效的从海量不完备决策表中抽取规则的方法。     

新简化决策表的研究

针对简化决策表的定义和建立算法只能处理一致对象的问题,提出新简化决策表定义和建立算法,采用对不一致对象单独处理的方法,有效地解决简化决策表不能处理不一致对象的问题。通过实验验证新简化决策表可以处理不一致对象,简化决策表不能处理不一致对象。     

一种基于多元组决策表的缺省规则挖掘算法

Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法。从不一致决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则是决策规则挖掘研究的一个热点。该文改进了MDRBR算法,引入了广义支持度概念,并提出了一种基于多元组决策表的缺省规则挖掘算法-MTMDRBR算法,有效地解决了不一致多元组决策表的缺省规则挖掘问题,具有重要的实用意义。     

关于决策表约简的CEBARKNC算法改进

CEBARKNC算法是基于条件信息熵的决策表约简算法，但是该算法对于某些决策表的约简是不完全的。通过对CEBARKNC算法的分析，找出该算法的约简不完全的原因，并讨论了启发信息的构造，进而在此基础上提出了以粗糙集的代数理论为基础，以条件信息熵为属性约简的启发式信息的改进算法。     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

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.     

信息量不完备决策表属性约简的一种新算法

目前,基于不完备决策表的属性约简研究较少。基于信息量的不完备决策表属性约简是一种新的属性约简。由于在该属性约简中,计算相容关系是最主要的计算,也比计算等价关系要难得多。基于信息量的不完备决策表的属性约简算法的时间复杂度一般为O（|C|²|U|²）。为降低其时间复杂度,首先分析了老算法的不足,然后给出了一个效率较好的计算相容类的算法。最后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,其时间复杂度为O（|C|²|U|²）。     

不完整Vague决策表中的近似集学习方法

含糊性和不可分辨性构成了决策表中不确定性的两个不同侧面,Ｖａｇｕｅ集作为当前模糊信息处理中的一个新兴研究课题,它具有强大的表达不精确数据的能力,然而针对它的学习方法却未见报导 ,大多数现有针对Ｖａｇｕｅ集的研究仍集中于对其本身性质的讨论,在介绍Ｖａｇｕｅ集的有关概念的基础上,借鉴了粗糙集中中有关近似集的概念,特别对不ａｇｕｅ决策表中的学习机制作了研究,解决了数据描述了不确凿时的学习问题,所给出的两     

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。     

不完备区间值模糊信息系统的粗糙集理论

考虑到模糊信息系统的不完备性和信息值的不确定性,讨论了不完备区间值模糊信息系统的粗糙集理论,给出了粗糙近似算子的性质。研究了不完备区间值模糊信息系统上的知识发现,提出了基于不完备区间值决策表的决策规则和属性约简,最后给出算例。     

区间值属性决策表的数据挖掘

Data mining in incomplete information systems is a hard problem but inevitable in uncertain decision. In thispaper ,an extended rough set model based on dominance relation is combined with fuzzy set theory for data mining ininterval valued decision table ,then decision rules can be obtained from the decision table. Simulation results show that the method is effective.     

基于划分贴近度的不完备信息系统属性约简

在不完备信息系统中,通过引入划分贴近度,对不完备信息系统中属性的重要性进行了定义。针对不完备信息表和不完备决策表提出了两个新的基于划分贴近度的属性约简算法,两个算法的时间复杂度均为O(m2n2)。通过实例说明,这两个算法能分别得到不完备信息表的约简和不完备决策表的相对约简。     

A Method for Rule Extraction Based on Granular Computing: Application in the Fault Diagnosis of a Helicopter Transmission System

How to extract decision rules from incomplete decision table is of importance in fault diagnosis of helicopter transmission system. This paper introduces a knowledge acquisition method based on Granular Computing (GrC) for fault diagnosis of helicopter transmission system. First, following semantic analysis of missing attribute values in decision table, the basic idea of construction and interpretation of granules based on characteristic relation is studied. Then, the definition of GrC model based on characteristic relation as well as its construction algorithm is developed. Thus, a set of granules can be obtained completely and its implied information is consistent with the original decision table. Subsequently, the algorithm of attribute reduction in GrC is proposed. According to the definition of generalized decision rule, the way of extracting optimal decision rule from granules is studied. At last, Combined with an incomplete decision table for fault diagnosis of transmission system, this method has been achieved, and the analysis result shows its validity.     

基于条件分布信息量的不完备决策表属性约简

通过分析目前信息观下不完备信息系统属性约简,针对已提出的几种信息熵存在随着属性的增加系统分类能力减弱的不足,从条件属性确定的容差类在决策属性划分上的分布出发,给出不完备决策表的条件分布信息量的定义;同时,定义了新的属性重要度,并以此为启发信息设计属性约简算法。通过实验说明了该算法对不完备决策表属性约简是可行的。     

多决策表缺失属性补齐算法的研究

不完备数据是造成信息系统不确定的主要原因之一,对数据挖掘、知识发现等造成了困难.已有的大多数不完备数据的填补算法主要考虑单个决策表的情况,有关多决策表缺失属性补齐算法却报道不多.为此,首先定义了多决策表的属性综合重要性;并以此为启发式信息,基于多决策表的内在关联性,依次补齐缺失属性;最后,实验证明该算法是有效可行的.