基于差别矩阵的动态约简及规则提取算法

属性约简与规则提取是粗集研究的重要内容。该文在分析基于差别矩阵的约简及规则提取算法的基础上提出了一种改进算法,提高了规则的挖掘效率,获得了更简单的规则集,并通过实例证明了该算法的有效性、实用性。     

一种属性与值约简简化算法

Rough Set理论是处理不确定性知识、不完整数据的重要工具，在Rough Set中属性最小约简与规则提取NP—hard的．本文针对现有属性约简与值约简算法的问题，分析了区分矩阵的特性，在此基础上，提出了属性与值约简的简化算法，并用实例作了验证．     

一种基于决策矩阵的属性约简及规则提取算法

研究了Rough集理论中属性约简和值约简问题,扩展了决策矩阵的定义,提出了一种基于决策矩阵的完备属性约简算法,该算法利用决策属性把论域划分成多个等价类,然后利用每个等价类对应的决策矩阵计算属性约简。与区分矩阵相比,采用决策矩阵可以有效地减少存储空间,提高约简算法效率。同时,借助决策矩阵进行值约简,提出了一种新的规则提取算法,使最终得到的决策规则更加简洁。实验结果表明,本文提出的属性约简和值约简算法是正确、有效、可行的。     

基于分辨矩阵和属性重要度的规则提取算法

研究了Rough集理论中的属性约简和值约简问题,将分辨矩阵引入值约简中,从属性依赖度的角度重新定义了属性重要度,提出了基于分辨矩阵和属性重要度的分类规则提取算法。该算法在保持分类能力不变的前提下,得到最小属性约简,再经过值约简后得到精确的规则,与现有算法相比,能减少时间和空间耗费。实验结果验证了该算法的有效性。     

一种属性与值约简及规则提取算法

本文提出了一种属性与值约简及规则提取算法。该算法无需求出分明矩阵,而是从决策表中直接提出关于属性值分明的属性构造分明函数,并且可以同时求出属性约简和属性值约简。在此基础上提取规则不仅节约了空间,而且提高了效率,并通过实例进行了验证。     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一．但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实四。文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法。在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步．最后通过实例证明了其正确性。     

同可区分度属性约简的研究

通过具体算例指出基于同可区分度属性约简不是王国胤等提出的条件信息熵约简。理论上证明了基于同可区分度属性约简仅是基于差别矩阵的HU属性约简,它是一种基于梁吉业等提出的新条件信息熵属性约简。证明了同可区分度约简协调集一定是代数协调集和信息熵协调集,从而代数约简核属性和信息熵核属性一定是同可区分度约简核属性的子集。     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一,但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实现.文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法.在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步,最后通过实例证明了其正确性.     

基于粗糙集的变电站故障诊断规则提取方法研究

运用粗糙集理论研究了变电站故障诊断规则提取,提出了基于属性重要度和分辨矩阵的诊断规则提取算法.通过改进基于属性重要度的粗糙集属性约简算法,得到决策表的一个最小约简,然后将分辨矩阵引入值约筒中得到决策规则.采用该算法对变电站故障决策表进行属性约简和值约简,抽取出变电站故障诊断的精确规则库进行故障诊断.实验结果表明了该方法的有效性.     

一种增量更新算法在数据挖掘中的应用

引入扩展差别矩阵和扩展决策矩阵，提出了新的属性约简算法和增量更新算法，即基于扩展差别矩阵的属性约简算法和基于扩展决策矩阵的增量式规则提取算法，讨论了规则的增量更新算法。由于使用了增量更新算法和并行处理技术，从而提高了数据挖掘的效率，降低了时间复杂度。通过实验说明此算法是有效和可行的。     

粗糙集在客户分类中的应用研究

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。设计了一个基于粗糙集的客户分类模型,并利用粗糙集的知识约简和决策规则提取算法对超市客户进行了分析。通过决策表约简,剔除冗余属性、消除过剩规则。最后得出了属性约简的最小化结果以及决策规则。     

一种基于粗糙集理论的规则提取方法

规则提取是实现智能信息系统的重要环节,也是一个难点。针对信息系统中的规则提取问题,提出了一种基于粗糙集的研究方法,并对规则提取涉及到的属性约简、属性值约简等问题进行了研究。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辫识向量,以利用可辨识向量的加法法则运算求得核属性以及属性重要性,然后以核属性为基础、属性重要性为启发信息,求得信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值来完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效、可行的。     

Rule extraction based on granulation order in interval-valued fuzzy information system

Methods of fuzzy rule extraction based on rough set theory are rarely reported in incomplete interval-valued fuzzy information systems. This paper deals with such systems. Instead of obtaining rules by attribute reduction, which may have a negative effect on inducting good rules, the objective of this paper is to extract rules without computing attribute reducts. The data completeness of missing attribute values is first presented. Two different approximation methods are then defined. Two algorithms based on the two approximation methods, called MRBFA and MRBBA are proposed for rule extraction. The two algorithms are evaluated by a housing database from UCI. The experimental results show that MRBFA and MRBBA achieve better classification performances than the method based on attribute reduction.     

粗糙集在QAR数据中的应用研究

通过研究飞机快速存取记录器（Quick Access Recorders,QAR）数据和粗糙集理论的特点,结合信息决策表的相关知识,对QAR数据中的异常数据进行检测挖掘,以辅助飞机故障检测及排除。主要工作是：应用粗糙集理论特点对QAR数据进行离散化,并建立离散化后数据的决策表,然后对决策表进行属性约简和规则提取。根据QAR数据的特殊性,给出了数据离散化和决策表属性约简的改进算法。最后通过对比项目实验及专家给出的数据证明了其可行性和有效性,提高了飞机排故效率,具有很重要的现实意义。     

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。     

Positive approximation and converse approximation in interval-valued fuzzy rough sets

Methods of fuzzy rule extraction based on rough set theory are rarely reported in incomplete interval-valued fuzzy information systems. Thus, this paper deals with such systems. Instead of obtaining rules by attribute reduction, which may have a negative effect on inducting good rules, the objective of this paper is to extract rules without computing attribute reducts. The data completeness of missing attribute values is first presented. Positive and converse approximations in interval-valued fuzzy rough sets are then defined, and their important properties are discussed. Two algorithms based on positive and converse approximations, namely, mine rules based on the positive approximation (MRBPA) and mine rules based on the converse approximation (MRBCA), are proposed for rule extraction. The two algorithms are evaluated by several data sets from the UC Irvine Machine Learning Repository. The experimental results show that MRBPA and MRBCA achieve better classification performances than the method based on attribute reduction.     

基于优势一等价关系的几种约简及规则抽取方法

考虑了条件属性引入优势关系而决策属性上引入等价关系的不协调目标信息系统。分析了这种基于优势-等价关系的相容约简、最大分布约简及正域约简三者之间的关系。此外,结合劣势关系抽取规则以提高规则的覆盖率,改进了基于优势关系的正域约简抽取规则(PDRIS)的方法。最后给出算例,并在UCI数据集上进行了大量的试验,以与PDRIS进行比较。     

一种粗糙集值约简算法及其应用

对已有的粗糙集约简算法进行了研究,分析了这些算法中存在的问题。提出一种粗糙集值约简算法。该算法重点不在于求得最佳属性约简,而在于求得满足用户需求的最佳值约简。通过实例介绍了该算法的应用。算法能实现粗糙集的值约简,并能计算出各规则的支持度。