一种不完备信息系统的属性约简算法研究

通过分析不完备信息系统的粗糙集模型,引入了一种基于约束相似关系的二进制可辨矩阵的构造方法,该方法不仅适用于一致性的不完备信息系统,也适用于不一致性的不完备信息系统,并提出了一种基于下近似二进制可辨矩阵直接求取不完备信息系统的属性核和属性约简的算法,实验表明算法简单有效。     

基于二进制可辨矩阵的知识粒度研究及应用

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具，其对知识的理解是认为知识与分类相关、知识是有粒度的。文中利用粗糙集理论中的二进制可辨矩阵讨论知识的粒度计算及其应用，得到了二进制可辨矩阵若干定理及推论，并提出计算知识的分辨度和属性重要度的新方法，利用这些理论和公式、可快速计算出知识的分辨度和属性重要度，相对正域和负域等．为以后的属性约简和规则提取打下基础。并给出这些方法的应用，表明了文中提出的方法的有效性。     

基于改进的二进制分辨矩阵属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,目前已有许多属性约简算法。但这些算法中主要针对一致决策表,当决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简的差别矩阵算法会产生错误的结果。为了解决这个问题,引入了一个改进的二进制分辨矩阵,提出了一种基于改进的二进制分辨矩阵的属性约简算法。并利用上述算法结合实例进行属性约简,证明了算法的正确性和有效性。     

基于二进制可辨矩阵的知识粒度研究及应用

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,其对知识的理解是认为知识与分类相关、知识是有粒度的。文中利用粗糙集理论中的二进制可辨矩阵讨论知识的粒度计算及其应用,得到了二进制可辨矩阵若干定理及推论,并提出计算知识的分辨度和属性重要度的新方法,利用这些理论和公式,可快速计算出知识的分辨度和属性重要度,相对正域和负域等,为以后的属性约简和规则提取打下基础。并给出这些方法的应用,表明了文中提出的方法的有效性。     

一种新的不一致决策表属性约简算法

针对目前求核方法存在的问题,提出一种基于分布函数的用于计算核属性的改进的二进制可辨矩阵。改进的二进制可辨矩阵不仅规模小,而且适用于任何决策表求核。在获取核属性的基础上,提出一种新的不一致决策表的属性约简算法,只要在用于计算核属性的改进的二进制可辨矩阵中简单增加相应的行,就可以利用逻辑运算来获取属性约简。并将吸收律应用于属性约简,较大提高了属性约简的效率。     

垂直划分二进制可分辨矩阵的属性约简

针对二进制可分辨矩阵属性约简方法在处理大数据集时的不足,首先给出两种二进制可分辨矩阵属性约简的定义,并证明这两个属性约简定义与正区域的属性约简定义是等价的;然后,给出对二进制可分辨矩阵按条件属性垂直划分后进行属性约简的方法;为了进一步降低空间开销,提出将垂直分解的二进制可分辨矩阵存于外部介质中,在约简过程中,仅将所需部分调入内存,由此设计启发式属性约简算法,其时间和空间复杂度的上界分别为 (∣ ∣∣ ∣2)和 (∣ ∣2);最后,理论分析和实验结果验证了该算法的正确性和高效性.     

一种新的基于二进制分辨矩阵的属性约简方法

对基于二进制分辨矩阵的属性约简算法进行深入研究,分析对比几种典型的属性约简算法的性能。在此基础上提出一种基于二进制分辨矩阵的启发式算法。该算法以矩阵的行与列两个方向的特征作为度量属性重要性的依据,更有可能获得决策表的一个最优约简。实验结果表明,该算法有效地提高了约简性能和识别率。     

二进制可分辨矩阵的最小属性约简算法

指出传统分辨矩阵的不足,给出了二进制可分辨矩阵的定义以及二进制可分辨矩阵元素集合的形成算法.精简了分辨矩阵元素.在此基础上,提出了一种基于二进制可分辨矩阵的最小属性约简算法.该约简算法以属性频率为选择条件,按照普通可分辨矩阵生成属性约简的原理,但以不同的形式,更少的存储空间,最终可以获得一个最小属性约简.通过对一个汽车数据库的数据进行属性约简,并将结果与其他算法的结果进行比较,证明该算法是可行有效的.     

基于改进的二进制可辨矩阵的核增量式更新方法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一, 求核运算是属性约简的基础,直接影响着知识约简的效率.针对目前求核方法存在的问题,基于改进的二进制可辨矩阵及属性核计算方法,提出核属性的增量式更新方法.只需简单更改二进制可辨矩阵的结构,就可以计算动态变化的决策表的核属性,并通过实例验证了该方法的正确性和有效性.     

不完备信息系统属性约简的矩阵算法

通过分析不完备信息系统中基于相容矩阵的属性约简算法,定义一个在单个条件属性下的新二进制相容矩阵,给出新矩阵间的吸收运算规则,利用该规则得到不完备信息系统条件属性集的二进制相容矩阵.通过判断新二进制相容矩阵间运算后得到的矩阵是否与条件属性集下的矩阵等价,找出不完备信息系统的属性约简.证明该属性约简与不完备信息系统中基于正...     

基于辨识集的属性约简算法

为了过滤掉不相关或相关程度较低的属性,就必须使用属性约简算法,从而使得属性约简成为粗糙集中一个核心的研究课题。基于差别矩阵的属性约简算法求解时总是先要求出差别矩阵,当问题规模增大时,将导致存放差别矩阵的空间过大和算法执行时间过长。针对这一问题,本文提出辨识集的定义,并利用辨识集设计一个新的属性约简算法。新算法在属性约简过程中不生成差别矩阵和大量的无用元素,大大减少存储量和计算量,从而提高算法的效率。实验验证了新算法的高效性。     

基于改进区分表的核属性约简算法

知识约简是一个NP难问题,在众多知识约简方法中,核属性基本上作为属性约简的初始解,这样就能有效地减小约简算法在属性空间中的搜索范围,在一定程度上加速了知识约简的进行.然而,核属性解基本上是利用Hu的分辨矩阵法求得的.结合Hu的分辨矩阵算法,讨论了Hu以及Wroblewaski区分表算法中存在的问题,改进了区分表的定义并结合Ye方法提出了基于区分表核属性约简算法,既克服了分辨矩阵方法的缺陷,又避免了区分表算法中存在的问题.实验结果表明该算法能有效求出决策系统的属性核.     

基于非平衡数据下不完备混合型信息系统的属性约简

完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进行推广,提出不完备混合型信息系统下的粗糙集模型;然后针对数据的非平衡性,根据上下边界区域和类分布的不均匀性定义了一种新的属性重要度;在基于区别矩阵的基础上设计出一种非平衡数据的属性约简算法。实验分析表明该算法针对不完备非平衡数据的属性约简具有一定的有效性和优越性。     

基于二进制区分矩阵的不完备系统增量式属性约简算法

不完备信息系统下的增量式属性约简是动态数据挖掘技术的重要研究内容之一。 求解增量式属性约简时首先需要求解容差类。当已有系统新增实例时,为了快速求解新的容差类,首先提出一种快速且稳定性较好的容差类静态求解方法,然后在此基础上提出容差类的增量式求解方法。根据增量式求得的新容差类,结合二进制区分矩阵直观及便于处理的优点,通过动态更新二进制区分矩阵方法,提出了不完备信息系统下基于二进制区分矩阵的增量式属性约简算法。通过实例 及仿真实验验证了算法的有效性。     

基于分辨相似矩阵的相似粗糙集的属性约简算法

针对现实中数据局限导致等价关系弱化为相似关系，用相似关系代替等价关系建立了相似粗糙集的理论，定义了新的分辨相似矩阵，并给出了基于分辨相似矩阵的求核和属性约简算法，该算法可以有效地减少属性约简的计算量，最后通过实例验证了该算法是适用和有效的。     

基于二进制区分矩阵的约简算法研究

给出了一种基于二进制区分矩阵的约简方法.首先基于粗糙集理论定义了二进制区分矩阵及运算规则、基于二进制区分矩阵的最小约简的判别及属性重要性的计算方法.在定义的基础上,给出了基于二进制区分矩阵的求核算法、相对属性约简算法及值约简算法.该约简方法以位操作为主与传统的约简方法比较不包括复杂的逻辑化简和集合运算,在一定程度上简化了计算,提高了约简效率.将该算法应用于数字电路设计的开关电路综合中,得到最简数字电路的逻辑表达,从而说明了算法的有效性.     

一种新的不一致决策表的属性约简算法

在基于正域的不一致决策表属性约简算法中,计算正域的算法效率是关键,直接影响到属性约简算法的时间复杂度。针对这一问题,新算法改进了区分矩阵的构造过程,提出了一种有效的在二进制区分矩阵上计算负域的方法,将约简的关键转换为对负域的计算,以属性频率为启发式信息指导属性约简过程。该算法也适用于一致决策表的属性约简。最后,通过实例证明了算法的有效性。     

一种改进的基于二进制可分辨矩阵属性约简算法

指出支天云的二进制可分辨矩阵约简算法存在的不足,给出简化的决策表定义和基于二进制可分辨矩阵的属性频率函数的定义。在此基础上,以核属性为初始约简集,以属性频率为启发式信息,提出了一种改进的基于二进制可分辨矩阵的属性约简算法,其最终可以获得一个最优约简,并且算法时间复杂度和空间复杂度分别为max{O（｜C｜ ｜U｜）,O（｜C｜^2｜ ｜U｜^2）}和0（｜C｜ ｜U｜^2）。通过实例验证,表明该算法是有效的。     

基于可辨识布尔矩阵的协调决策表的属性约简

将条件属性分成核心属性、相对必要属性和绝对不必要属性,给出协调决策表的快速属性约简算法。提出协调决策表的可辨识布尔矩阵和布尔矩阵的初等行变换的概念,建立属性约简的数学模型。用布尔矩阵的初等行变换把可辨识布尔矩阵化为最简矩阵,给出通过可辨识布尔矩阵和最简矩阵判定3种条件属性的3个充分必要条件以及一种新的属性约简算法。