基于可变精度粗糙集理论的规则获取算法

为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则,提出了一种粗糙规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定量度,在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度意义下的决策表的度量方式.利用离散粒子群算法,提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识的近似约简算法,导出了粗糙规则集.经过实例分析说明,这种算法不但具有一定的噪声容忍度,而且该算法得到的规则具有较高的正确度和覆盖度,从而保证分类的准确性.     

基于粗糙信息向量的一种决策规则获取算法

针对不一致信息系统中决策规则获取问题,提出了一种基于粗糙信息向量方法的决策规则挖掘算法。基于粗糙信息向量,利用条件向量对决策向量的决策支持能力,直接从决策表中挖掘出符合阈值要求的尽可能简洁的决策规则,且不损失条件属性值的决策支持能力。利用该算法可以挖掘出决策系统中条件属性在各个简化层次情况下的确定性规则和缺省规则集合。理论分析和实例表明该算法在不一致信息系统中的决策规则获取上是可行的。     

基于Kademlia的下关联规则挖掘算法研究

在分析和介绍了分布式关联规则挖掘方法和对等网模型Kademlia的基础上,通过改进经典的Apriori算法,设计了一种能够用于对等网模型Kademlia的分布式关联规则挖掘算法。该算法通过对其频繁项集阈值的设置,能够快速减少各结点在进行关联规则挖掘时产生的中间候选项集的数量,降低算法复杂度,提高算法执行效率,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可扩展性。     

基于概念格的关联规则挖掘方法

对概念格在关联规则挖掘中的应用进行了研究.通过将概念格的外延和内涵分别与事务数据库中的事务和特征相对应,可以从概念格上产生频繁项集,进而挖掘关联规则.提出了一种基于概念格的关联规则挖掘方法,在背景中对象约简的基础上,构造出对象约简后的概念格,从新的概念格中先产生基本规则集,再根据用户给出的支持度阈值从基本规则集中挖掘出对用户有意义的规则,并给出了算法描述.该方法求出的关联规则和利用Apriori算法求出的结果是一致的.     

基于粗糙集理论的ORD关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好.     

基于图的关联规则改进算法

关联规则挖掘是数据挖掘研究的最重要课题之一。基于图的关联规则挖掘DLG算法通过一次扫描数据库构建关联图,然后遍历该关联图产生频繁项集,有效地提高了关联规则挖掘的性能。在分析该算法基本原理基础上,提出了一种改进的算法—DLG#。改进算法在关联图构造同时构造项集关联矩阵,在候选项集生成时结合关联图和Apriori性质对冗余项集进行剪枝,减少了候选项集数,简化了候选项集的验证。比较实验结果表明,在不同数据集和不同支持度阈值下,改进算法都能更快速的发现频繁项集,当频繁项集平均长度较大时性能提高明显。     

关联规则挖掘Apriori算法的改进与实现

Apriori算法是关联规则挖掘的一个经典算法,提高Apriori算法关联规则挖掘效率的关键是减少候选集的数量.通过分析、研究该算法的基本思想,文中提出利用Hash表存储技术对该算法进行改进,通过删除项Hash表来减少生成候选集的数量,从而提高算法的效率.实验结果表明,该改进算法能有效地提高关联规则挖掘的效率.     

一种有效的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMI

完全加权正负关联模式在文本挖掘、信息检索等方面具有重要的理论和应用价值.针对现有挖掘算法的不足,构建完全加权正负关联模式评价框架SPRMII(support-probability ratio-mutual information-interest),提出完全加权项集双兴趣度阈值剪枝策略,然后基于该剪枝策略提出一种新的基于SPRMII框架的完全加权正负关联模式挖掘算法AWAPM_SPRMII(all-weighted association patterns mining based on SPRMII).该算法克服了传统挖掘算法缺陷并采用新剪枝方法从完全加权数据库中挖掘有趣的频繁项集和负项集,通过项集权重维数比的简单计算和SPRMII评价框架,从这些项集中挖掘有效的完全加权正负关联规则.理论分析和实验表明,该算法有效,具有良好的扩展性,与现有经典挖掘算法比较,获得了良好的挖掘性能.     

一种基于多重支持度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而有效地挖掘出缺省规则是决策规则挖掘研究的一个热点。MDRBR算法采用单一的规则支持度阈值进行缺省规则的挖掘,这不利于有效地挖掘出用户感兴趣的缺省规则。为此,该文对MDRBR算法进行了改进,并提出了一种基于多重支持度的的缺省规则挖掘算法-MSMDRBR算法,MSMDRBR算法可依据多重支持度阈值合理地取舍决策规则,因而具有一定的实用意义。     

一种基于多维集的关联模式挖掘算法

大多数维间关联规则挖掘算法如基于数据立方体的关联规则挖掘算法都假定对象的属性取值只具有单值性．将对象的属性取值扩展到多值，据此提出多维集的概念和基于多维集关联规则的语义特征．在此语义特征下，提出了一个多维集的关联规则挖掘算法．该算法利用多维集关联规则的限制特征，能够在数据集缩减的同时进行侯选集的三重剪枝，因此，具有比直接使用apriori等算法更好的性能，分析了算法的性能和正确性、完备性，并通过实验对算法有效性进行了对比．     

数据挖掘之粗糙集方法研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,它采用启发式算法,可以挖掘出最简的产生式规则知识。与其它方法的比较说明,该文提出的方法可以得到更简化的规则。     

基于粗集理论与神经网络技术规则提取的研究

为了从大量数据中获取有用的知识,提出了基于粗集与神经网络技术的数据挖掘方法。首先利用粗集理论消除冗余的属性,得到数据集的一些规则,然后利用这些规则构造神经网络,利用神经网络技术完善粗糙规则。文章就这一技术的研究方法作了综述,并提出了改进的粗集约简方法.     

一种基于粗糙集的网络安全评估模型

准确掌握计算机网络系统的安全水平对于保障网络系统的正常运行具有重要意义.当前大多数网络安全评估系统缺乏对数据的深入分析,难以形成对网络安全状况的整体认识.本文提出了一种利用粗糙集理论挖掘网络安全评估规则,进而利用评估规则构建网络安全评估决策系统的算法模型.研究了网络安全评估问题的粗糙集描述,给出了模糊属性决策表的约简方法.利用一个简化的网络安全评估数据集,验证了本文提出的决策规则提取方法,结果表明该方法可以得到与实际情况相符的决策规则.     

数据挖掘中基于Rough Set方法研究

随着数据挖掘的兴起,有许多分类和预测的方法。数据挖掘研究的实旌对象多为关系型数据库,这给粗糙集方法的应用带来了极大的方便。关系表可被看作为粗糙集理论中的决策表,而利用粗糙集理论来处理数据挖掘有着传统挖掘工具所不具有的优点。粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具,文中通过实例介绍了粗糙集的基本理论,并通过实例详细介绍了在基于对决策表属性约简的基础上采用了可变精度粗糙模型实现规则的获取。该实例说明了对于不完备的信息系统,应用粗糙集理论进行数据挖掘是非常有效的。     

一种基于Rough集的缺省规则挖掘算法

Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具,对基于Rough集理论的缺省规则挖掘算法进行研究,在引入规则支持度概念后,提出了一种基于Rough集的缺省规则挖掘算法MDRBR。实验结果表明,该算法能较好地过滤噪音,提高规则的挖掘效率。     

一种基于粗糙集和神经规则法的数据挖掘新方法

确立了结合粗糙集理论和神经规则法进行数据挖掘的方法.首先通过粗糙集对需要挖掘的数据进行预处理,实现属性的约简,然后应用神经规则法进行网络剪枝和规则提取.通过实例计算表明,在结果置信度降低不多的情况下,可以得到简单明确的关联规则,并有效地提高数据挖掘的效率.     

基于粗糙集的智能控制方法及拟PID仿真

介绍了粗糙集理论是一种知识发现和数据挖掘的新方法,具有通过系统输入输出数据自动抽取规则的优点。提出了一种新的基于粗糙集的智能控制方法以解决粗糙集在工业控制应用中性能较差的问题。该策略通过采用施加典型测试信号激励控制对象来生成数据以保证数据生成的质量,采用在线分批数据采集并处理的方法实现规则的在线提取和动态调整以保证规则库的完备性,并最终保证了控制的性能。通过一个拟PID控制的仿真实例表明该方法有效。     

基于VPRS的渔场老化风险规则挖掘

在研究如何更好地开发利用网箱渔场的过程中，人们已经认识到污染所引起的环境风险和其他影响因子。对于网箱渔场的风险评估，粗糙集理论是一种数据推理的有力工具。文章介绍了利用变精度粗糙集进行风险规则挖掘的一种方法。论述了Pawlak粗糙集和变精度粗糙集的有关概念，量化描述了渔业环境中老化程度和风险等级，给出了基于精度粗糙集的网箱渔场老化风险规则的挖掘方法。     

数据挖掘中粗糙决策规则及其不确定性研究

数据分析中产生的粗糙决策规则通常具有不确定性,需要适当的不确定性量度。借鉴变精度粗糙集理论思想,讨论了几种粗糙决策规则量度方法,采用基于信息熵的方法给出了变精度粗糙集意义下基于修正信息熵的不确定性量度函数,兼顾到了规则不确定性的两个方面;一致性和随机性,还能有效处理噪声对数据一致性的影响,对“几乎一致性规则”有保护作用。通过举例比较了γ0、H^dct和H^VPRS,结果表明H^VPRS更适合于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则。