粒协调决策形式背景的属性约简与规则融合

针对基于决策形式背景进行属性约简与规则提取能够更便捷有效地获取知识,因此规则提取及属性约简是形式概念分析理论重要的研究课题。本文基于等价关系研究粒协调决策形式背景的属性约简与规则提取,定义粒协调集与粒约简,给出粒协调集判定定理,并结合布尔方法给出属性约简算法,最后利用集值向量包含度这一工具给出决策形式背景中的乐观规则融合方法与悲观规则融合方法。     

基于粗糙集的约简算法及规则融合方法的研究

从不同的角度分析了属性约简的两种重要方法:区分矩阵法和基于属性重要性。根据数据集的实际情况提出了一种基于粗糙集的区分矩阵和属性重要性相结合的启发式算法,并获得了属性约简集。在约简集的基础上分析了静态决策推理规则及算法。在相容决策系统中利用集合向量包含度构造了规则融合的方法,从而得到动态条件规则的极大近似决策值。在知识满足分类质量要求的前提下,根据规则融合方法,对任意给定的样本知识可以判别知识的实际归属类。     

基于粗糙集的约简算法及规则融合方法的研究

从不同的角度分析了属性约简的两种重要方法:区分矩阵法和基于属性重要性.根据数据集的实际情况提出了一种基于粗糙集的区分矩阵和属性重要性相结合的启发式算法,并获得了属性约简集.在约简集的基础上分析了静态决策推理规则及算法.在相容决策系统中利用集合向量包含度构造了规则融合的方法,从而得到动态条件规则的极大近似决策值.在知识满足分类质量要求的前提下,根据规则融合方法,对任意给定的样本知识可以判别知识的实际归属类.     

广义不完备决策表的知识约简和规则提取

以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象,提出了一种新的二元关系并基于此关系讨论了其中的知识约简和规则提取问题。在不完备决策系统中,引入了约简、区分矩阵、广义区分矩阵等概念并给出了约简的判定定理和算法,为从复杂的不完备决策系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段。     

一种专家系统知识获取时的属性约简算法

知识获取是构造专家系统的“瓶颈”,提供准确的推理知识是进行决策规划的关键。文中运用粗糙集理论,通过粗糙集的约简消除冗余的条件属性,实现对知识库的精简。首先研究知识获取,在阐明知识的层次结构基础上,给出了概念化、形式化、知识库求精三个知识获取过程;然后研究属性约简算法,在研究集合差异度和属性的重要性、约简算法推导过程的基础上,给出了属性约简算法的六个步骤。最后根据属性约简算法及其步骤,对功能点分析法构建软件成本估算专家系统时,组成技术复杂因子的14个因素进行了约简。     

区间值决策系统的局部属性约简

区间值决策系统中已有的属性约简工作主要针对决策属性中所有的决策类。针对区间值决策系统中决策属性的某些特定类,引入了区间值决策系统局部约简的概念,提出了部分决策类约简的判定定理;利用差别矩阵方法研究局部约简的结构,并给出了基于差别矩阵的局部约简算法。通过局部约简的概念对区间值决策系统的全局约简结构进行进一步刻画,讨论了不协调区间值决策系统的局部约简和全局约简之间的关系。最后通过相关实验验证了所提算法的可行性和有效性。     

一种基于知识粒度的启发式属性约简算法

属性约简是粗糙集理论进行知识获取的核心问题之一。根据属性相似度与知识粒度的一致性,通过条件属性与决策属性以及条件属性之间的相似度度量,提出了一种基于知识粒度的启发式属性约简算法。根据条件属性与决策属性的相似度对条件属性进行降序排列,根据条件属性之间的相似度度量选择重要的属性,从而得到约简集合。理论分析与实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和较好的约简效果。     

一种基于决策规则支持度的值约简算法

基于决策规则的条件属性支持度和规则支持度,结合Apriori算法思想,本文提出了一种利用决策规则支持度对粗糙集中决策表进行值约简的算法。实例表明该算法可以有效地对决策表进行值约简。     

区间值决策信息系统的启发式属性约简

区间值决策信息系统是单值信息系统的一种推广,借助于属性区间值的相似程度在区间值决策系统上引入α极大相容类的概念,定义了一种新的条件信息熵,提出了相对属性内(外)重要度的度量方法,进一步,给出基于α条件信息熵的启发式相对约简算法,通过实验验证了该算法的有效性。     

一种基于重要度的实值粗糙集模型及其在交通状态辨识中的应用

在分析现有粗糙集理论和算法在处理实值决策系统问题的局限性的基础上,提出了一种新的实值属性 重要度定义,并在此定义基础上提出了实值粗糙集扩展模型及其属性快速约简算法,避免了经典粗糙集理论必须离 散化数据的弊端．最后将     

不协调决策信息系统的知识约简及决策规则优化研究

针对不协调决策信息系统的知识约简及决策规则的优化问题,引入分布约简和最大分布约简理论,提出一种基于分布区分对象集的知识约简算法,并得到具体的优化决策规则获取方法。该算法通过求解分布区分对象集和最小析取范式从而得到知识约简集,依据属性约简集挖掘出最优决策规则集。理论分析和实例结果表明该方法的有效性和实用性。     

基于粗糙集信息等价矩阵的关联规则挖掘

利用粗糙集理论,从矩阵分析的角度来挖掘决策表蕴含的信息,引入粗糙集信息等价关系的同构映射——等价矩阵,等价矩阵可看作是等价关系在信息表内的知识表达。给出了等价矩阵的求取算法以及等价矩阵意义下的属性重要度和核的概念。设计了基于等价矩阵的决策信息表的最小属性约简算法。从等价矩阵本身相关操作运算来挖掘客观知识之间的关联模式,提出了基于信息等价矩阵的关联规则提取的算法。实例证明提出的算法有效,为进一步研究决策信息系统的规则提取和决策算法提供了可行的计算方法。     

Attribute Reduction Based on Inclusion Degree for Incomplete and Fuzzy Decision Information Systems

The information systems with incomplete attribute values and fuzzy decisions commonly exist in many applications whose knowledge reduction is one of the most important practical significance. Model of incomplete and fuzzy decision information system is firstly constructed. On the basis of the notion of inclusion degree between fuzzy sets, the attribute reduction for incomplete and fuzzy decision information system, which ensures invariable inclusion degree between every tolerance class and fuzzy decision set, is raised. To reduce the complexity of finding attribute reduction, discernibility sets, discernibifity matrixes and the minimal disjunctive normal form of discernibility sets for incomplete and fuzzy decision information system are introduced. Finally, the algorithm and an example are given, and the solution of the example is proved that the approach to attribute reduction based on inclusion degree is valid.     

基于免疫算法的粗糙集知识约简

在基于粗糙集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识. 通过在知识表达系统中的决策属性支持度来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度, 通过相对重要程度来描述条件属性对决策属性的重要性.然后利用免疫网络机理和约简算法融合,构造免疫网络约简算法,把相对核加入初始种群加快收敛速度.最后,以经典的实例分析表明,该方法是求解知识约简问题的快速有效方法.     

混合值不完备系统的双邻域粗糙集分类方法

针对混合值不完备系统,提出一种基于双邻域粗糙集模型的分类方法.首先,定义一个新的不确定距离度量函数-----联系度距离函数,进而建立基于联系度距离函数的双邻域粗糙集模型;然后,基于所建立的模型讨论该模型的属性约简算法,并给出基于属性约简、覆盖约简的双邻域粗糙集规则学习分类算法;最后,通过多个UCI 数据集进行实证分析,结果表明所提出的分类算法是客观有效的,特别是在缺失值较多的情况下,其优势更加明显.     

集值信息系统在变精度相容关系下的决策规则

集值信息系统中对象的属性集值一般不唯一,基于对象属性集值的相似程度在集值信息系统上定义了一种变精度容许关系,并借用极大一致块方法给出了集值信息系统上极大变精度相容类的定义与一些性质,讨论了在这种极大变精度相容类下集值信息系统的决策规则的获取、属性的相对约简及决策规则的优化。     

基于粗糙集理论的属性约简算法

粗糙集理论是一种新的数据挖掘方法,其主要思想是保持分类能力不变的情况下,通过属性约简,达到发掘知识并简化知识的目的.从大量数据发现知识时,属性约简是一个关键问题.在理解和分析基于粗糙集理论的数据挖掘算法基础上,提出了一个基于属性依赖度的属性约简算法.实验结果表明,该算法能更有效地对决策系统进行约简.     

分辨矩阵与它在一致性决策规则中的应用

属性约简是决策系统规则获取的基础,而Skowron分辨矩阵是粗集求核与约简的重要方法之一.本文以Skowron分辨矩阵讨论一致性决策系统的属性约简的结果为基础,提出基于分辨矩阵的一致性决策系统的规则获取算法和它的应用. 应用例子表明本文提出的方法的有效性