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汪凌 《计算机工程与应用》2015,(1)
针对不完备信息决策系统问题,引入相容关系下条件属性矩阵和决策属性矩阵的相关概念,并由此提出一种基于矩阵的不完备信息决策系统规则获取算法。该算法无需计算核属性,通过矩阵计算,能够直接从不完备信息决策系统中提取所有的决策规则集。理论分析和实例结果均表明该算法的有效性和实用性。 相似文献
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Rough集以等价关系为基础建立了知识表达系统和知识发现算法,相容关系是等价关系的推广。从粒矩阵
角度定义了相容关系的知识表达系统、知识的依赖性与关联规则发现方法。在此基础上,把粒矩阵运算由等价关系推
广到相容关系。 相似文献
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在不协调集值目标信息系统中定义了相容关系,并在基于相容关系的不协调集值目标信息系统中引入分配约简和近似约简的概念,讨论了二者之间的关系,并且得到了分配约简和近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调集值目标信息系统的分配和近似约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对不一致决策表的规则获取,从属性多粒度角度考虑,按粒度由粗到细将决策表划分成不同的粒度空间,通过定义相容粒关系矩阵和不相容粒关系矩阵,并充分挖掘隐含在矩阵中的启发式信息,实现对不同粒度空间确定性规则和不确定性规则的获取.最后,从实例分析以及UCI测试对算法进行验证,并与现有算法进行实验对比,实验结果与分析表明了所提出算法的可行性和有效性,而且按此方法获取的规则集的泛化能力更强. 相似文献
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《计算机科学与探索》2018,(3):502-510
逻辑表达式化简是数字电路分析与设计的重要内容,基于相容关系的粒计算模型是处理不完备信息的有效工具。定义了不完备真值表,并将传统的逻辑表达式化简转化为不完备真值表的规则提取,从多粒度角度出发,在由粗到细的粒度空间下,计算每个属性集合的相容矩阵和逻辑关系矩阵,根据矩阵所包含信息之间的关系提出一种新的逻辑表达式化简算法。最后通过定理证明、实例分析和算法正确性分析验证了该算法的有效性。 相似文献
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决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。 相似文献
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现有的不完备决策系统的分布约简研究主要针对决策系统中的所有决策类,而某些实际应用中,人们往往仅关注于某个特定类的属性约简问题。基于这种考虑,首先提出了基于特定类的不完备决策系统的分布约简的理论框架,给出了在相容关系下的基于差别矩阵的约简算法,最后将该算法与基于所有决策类的不完备决策系统分布约简算法进行对比。实验结果表明,当决策类为特定类时,约简结果的平均长度相对较短,约简效率也有显著的提高。 相似文献
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基于边界域的不完备信息系统属性约简方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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对象信息的不完备性是从实例中归纳学习的最大障碍.本文定义了限制非对称相似关系,并将经典的可辨识关系矩阵加以扩充,定义了限制非对称相似关系下的可辨识关系矩阵,采用布尔推理方法,直接从不完备决策系统中提取规则而无需改变初始不完备信息系统的结构.实验结果表明,所获得的决策规则简洁、高效,与缺省值无关. 相似文献
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基于限制非对称相似关系模型的规则获取算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集理论在不完备信息系统中的应用,是将粗糙集理论进一步推向实用的关键之一,而经典的粗糙集理论对不完备信息系统的处理显得束手无策.在分析研究已有的扩充粗糙集理论模型的基础上,进一步提出基于限制非对称相似关系模型,并将经典的可辨识关系矩阵加以扩充,定义了限制非对称相似关系下的可辨识关系矩阵,采用布尔推理方法,直接从不完备信息系统中提取规则而无需改变初始不完备信息系统的结构.实验结果表明,所获得的决策规则简洁,与缺省值无关. 相似文献
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粗糙集理论中新的针对不完备信息系统的处理方法研究 总被引:2,自引:2,他引:2
本文针对不完备信息系统,在分析了现有的数据补齐法和扩充法的优劣后,提出基于差异关系和数据部分补齐的处理方法。本文定义了差异关系,对差异矩阵进行扩充使其能适用于不完备信息系统,证明了用差异关系进行属性约简和求核的可行性,并给出了相应的算法。数据部分补齐的目的是通过分析对象之间的差异性更进一步地挖掘信息之间的潜在联系,为后续的决策规则的求取提供更丰富更准确的信息。实验证明,在处理不完备信息系统时,基于差异关系和数据部分补齐的方法能获得更好的分类性能。 相似文献