维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简

增量式属性约简是目前粗糙集理论的重点研究内容。针对不完备混合型信息系统属性变化的情形,提出一种基于正区域方法的增量式属性约简算法。提出了不完备混合型信息系统下正区域的一种等价且高效的计算表达形式,利用这种计算形式分别构造了属性增加和属性减少时正区域地增量式更新,理论证明了其高效性,基于这种增量式更新设计出了相应的增量式属性约简算法。UCI数据集的实验分析表明所提出增量式算法具有一定的有效性和优越性。     

基于粗糙集的不完备信息系统增量式属性约简

属性约简是粗糙集理论在模式识别中一项重要的应用,传统的属性约简算法只适合处理静态的信息系统,而处理不断动态更新的信息系统面临着巨大的挑战。对于不完备信息系统,提出一种增量式的属性约简算法。在不完备信息系统下引入粗糙集理论中关于正区域的概念,针对不完备信息系统中属性增加的情形,提出了基于正区域的增量式属性约简算法。实验结果表明了所提出的增量式属性约简算法比非增量式的算法具有更高的效率,同时比其他同类型的算法具有更高的优越性。     

不完备邻域决策粗糙集的最小化代价属性约简算法

目前的决策粗糙集研究主要集中在完备离散型信息系统,很少有对不完备连续型数据进行研究,考虑这一问题,提出一种不完备邻域决策粗糙集模型。首先在不完备连续型数据中引入了不完备邻域关系,然后利用该二元关系对传统的决策粗糙集进行重构,一种称之为不完备邻域决策粗糙集的模型被提出,同时基于决策代价原则,进一步地提出了最小化决策代价的属性约简算法。最后通过实验表明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。     

基于粒化单调的不完备混合型数据增量式属性约简算法

增量式属性约简是一种针对动态数据集的新型属性约简方法。然而目前的增量式属性约简很少有对不完备混合型的信息系统进行研究。针对这类问题提出一种属性增加时的增量式属性约简算法。在不完备混合型信息系统下引入邻域容差关系。基于邻域容差关系的粒化单调性,提出信息系统属性增加时邻域容差条件熵的增量式更新方法,并提出了不完备混合型信息系统下的邻域容差条件熵增量式属性约简算法。实验分析表明了该算法的有效性。     

变精度下不完备邻域决策系统的属性约简算法

邻域粗糙集模型在处理完备的数值型数据中得到广泛应用,但针对不完备的数值型和符号型混合数据进行属性约简的讨论相对较少。为此,首先结合邻域粗糙集给出了可变精度模型下不完备邻域决策系统的上、下近似算子及属性约简;然后通过邻域粒化的方法构建了广义邻域下可变精度的粗糙集模型,并提出了一种属性重要度的评价方法;在此基础上,设计出了面向不完备邻域决策系统的属性约简算法,该算法可直接处理不完备的数值型和符号型混合数据;最后,通过实例分析验证了本文提出的算法能够求解出变精度下不完备邻域决策系统的属性约简结果。     

数据挖掘中属性约简算法的研究

本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。     

数据挖掘中属性约简算法的研究

本文就粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用方法进行了较为深入系统地研究。重点研究了扩展粗糙集模型;基于连续属性的粗糙集模型及其约简算法;不完备信息系统下粗糙集模型及其约简算法;以及更一般的集值信息系统及其约简算法。     

双精度容差关系决策粗糙集及其属性约简

决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论,本文首先提出属性相似度的概念,并基于属性相似度定义了双精度容差关系。然后,基于双精度容差关系,结合贝叶斯最小风险决策原则建立不完备区间值信息系统下决策粗糙集模型。针对该模型,对不确定性度量进行修正并基于修正的不确定性度量对该模型的属性约简进行研究。最后提出属性约简算法并应用于目标识别实例。     

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。     

基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集

在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。首先,针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。其次,在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。     

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.     

混合值不完备决策信息系统的粗糙分类方法

针对混合值不完备决策信息系统,提出一种将邻域联系度粗糙集与贝叶斯理论相结合的分类方法。定义了一种新的属性辨识矩阵——同异反辨识矩阵,给出了基于同异反辨识矩阵的t分配约简算法,以及对约简后的决策信息系统建立基于邻域联系度粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,用于对含有混合属性值以及不完备数据的对象进行分类。实验表明所提出的方法是客观有效的。     

应用近似模糊熵的不完备信息系统属性约简

属性约简是Rough集理论的重要研究内容,基于信息熵的属性约简是一种有效的属性约简方法。在实际应用中,获取的信息系统通常是不完备的。针对这种问题,在容差关系下对个体进行分类时,基于属性子集redu与CAttr(属性全集)-redu之间的内在联系,定义了一种新的知识熵,提出了一种新的应用近似模糊熵的不完备信息系统属性约简算法(newS算法),其时间复杂度是O(｜C｜²∑mi=1(k^p_i)²)。最后,在ROSE和UCI data中的6个数据集上进行了实验仿真,结果表明newS算法是可行的,并且在同等约简效果下与其他算法相比具有更高的属性约简效率。     

基于模糊粗集的不完备信息表属性约简新算法

模糊粗糙集结合了粗集和模糊集的优点,是一种有效的数据处理理论,尤其在不完备信息表数据处理中。论文对Krysckiewcz容差关系模型加以改进,充分考虑信息表中属性取值的规律,构造模糊的二元不可分辨关系,运用模糊粗糙集理论,推广属性依赖性度量概念,给出了属性约简算法,并通过一个实例验证了它的有效性,为不完备信息表的数据处理提供了一些解决问题的思路。     

不完备信息系统的一种属性相对约简算法

经典粗糙集理论是建立在完备信息基础上的，然而现实中，由于各种原因，很多的信息系统是不完备的。该文分析了不完备信息系统下的粗糙集模型，引入了一种构造广义决策表的方法，提出了一种基于广义决策表直接求取不完备信息系统属性相对约简的算法。通过实例计算，说明了算法的简单性和有效性。