决策系统属性约简优化算法研究

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题,针对求取决策系统所有约简的NP问题,基于差别矩阵提出一种决策系统属性约简优化算法.通过改进差别矩阵得到差别集,在获得核与约简候选信息基础上,以属性频度作为启发式信息,快速有效地求取决策系统的所有约简.分析表明了该算法的可行性与有效性.     

关于"两种新的决策表属性约简概念"的注记

出于应用目的,许多学者提出了各种不同的属性约简概念.蒋思宇等在分析了基于正区域的属性约简和基于信息熵属性约简概念的差别后,提出了两种新的属性约简概念.通过实例分析,指出两种新的属性约简概念的不足,其根源是度量平均决策强度和决策熵的两个公式不具有单调性.根据原作者的出发点,给出了度量决策强度和决策熵的两个新公式,分别证明了这两个公式都具有单调性,并由此给出了基于决策强度和决策熵的属性约简概念.     

基于贝叶斯网络约简的铁路应急决策方法

为了解决决策属性的冗余问题,降低决策推理过程的复杂性,实现在信息不完备情况下铁路应急决策的智能化,基于粗糙集理论与贝叶斯网络提出一种新的铁路应急决策方法。利用基于信息熵的粗糙集知识约简方法提取最小决策信息集,实现对应急态势信息集的约简,从而减少态势网络节点数目,降低贝叶斯网络的复杂性。基于约简后的贝叶斯网络模型实现了铁路应急态势预测的概率决策推理。案例分析表明该方法能够满足铁路应急决策需求以及在信息不完备条件下的有效性。     

关于“两种新的决策表属性约简概念”的注记

出于应用目的,许多学者提出了各种不同的属性约简概念.蒋思宇等在分析了基于正区域的属性约简和基于信息熵属性约简概念的差别后,提出了两种新的属性约简概念.通过实例分析,指出两种新的属性约简概念的不足,其根源是度量平均决策强度和决策熵的两个公式不具有单调性.根据原作者的出发点,给出了度量决策强度和决策熵的两个新公式,分别证明了这两个公式都具有单调性,并由此给出了基于决策强度和决策熵的属性约简概念.     

序决策形式背景的规则提取及属性约简*

基于含有多值决策信息的决策形式背景,提出序决策形式背景的概念及其序决策概念格的相关理论,给出序决策概念格的决策规则及规则的置信度与支持度,并讨论决策规则在实际应用中的意义.在此基础上定义保持规则不变的属性约简,同时得到保持序决策概念格结构不变的属性约简方法.最后讨论序决策形式背景保持规则不变的约简与保持格结构不变的约简之间的关系.     

基于粗糙概念格的属性约简及规则获取

基于粗糙集和概念格理论进行结合,给出了决策背景下的多属性约简与规则提取方法。为此,针对决策背景的辨识矩阵和辨识函数给出了决策背景属性约简的具体属性约简方法;在此基础上得到了决策背景下的规则提取与属性约简方法,并通过实例表明了该约简方法的可行性与有效性．     

基于差别矩阵的双射软决策系统的约筒

在GongK等人给出双射软集和双射软决策系统概念的基础上,提出基于差别矩阵的求双射软决策系统约简的方法。利用差别矩阵的一些性质,把粗糙集理论中的约简方法应用到双射软决策系统中,既简化了求约简的过程,又推广了粗糙集理论中的约简方法。     

基于决策熵的不完备信息系统的知识约简方法

为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法.该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度和对象覆盖度,同时引入了容差关系,以决策熵的属性重要性度量为启发信息进行知识约简,最终得到确定的规则集.仿真实验结果表明了该算法的可行性.     

基于依赖度的区间集决策信息表属性约简

区间集决策信息表拓展了经典决策信息表,但其属性约简研究较少.针对区间集决策信息表存在的问题,采用模型正域及相关依赖度提出属性约简及其启发式约简算法.在区间集粗糙集模型中,定义关于决策分类的正域与依赖度,证明粒化单调性等性质.提出基于依赖度的属性约简,设计启发式约简算法.实例分析与数据实验表明,设计的基于依赖度的启发式约简算法是有效的,所得结果有利于依赖学习与特征优化.     

基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法

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。     

基于相对决策嫡的决策树算法及其在入侵检测中的应用

为了弥补传统决策树算法的不足,提出一种基于相对决策熵的决策树算法DTRDE。首先,将Shannon提出的信息熵引入到粗糙集理论中,定义一个相对决策熵的概念,并利用相对决策熵来度量属性的重要性;其次,在算法DTRDE中,采用基于相对决策熵的属性重要性以及粗糙集中的属性依赖性来选择分离属性,并且利用粗糙集中的属性约简技术来删除冗余的属性,旨在降低算法的计算复杂性;最后,将该算法应用于网络入侵检测。在KDD Cup99数据集上的实验表明,DTRDE算法比传统的基于信息熵的算法具有更高的检测率,而其计算开销则与传统方法接近。     

一种启发式知识约简算法

属性约简是Rough集理论中的核心问题之一,找出所有的约简或最小约简是一个NP难题.本文证明了正区域和边界域的一些性质,指出在考虑正区域作为启发信息的同时,还应该考虑在不一致决策表中边界域对约简的影响,综合这两种信息,提出了不一致决策表约简的启发信息.并在此基础上,设计了不一致决策表的启发式约简算法.实验证明,在多数情况下,该算法能够得到决策表的最小或次优约简.     

基于粒度决策熵的属性约简

近年来,人们越来越关注粗糙集中的属性约简算法,尤其是启发式的约简算法。为了度量属性重要度,人们把各种不同的信息熵模型应用到粗糙集中,同时在信息熵这一理论的基础上得出了许多约简算法,用来解决粗糙集中属性约简的问题。然而,现有的基于信息熵的方法还存在一系列问题。针对这些问题,本文首先将知识粒度与相对决策熵这2个概念结合在一起,从而引入一种新的信息熵模型--粒度决策熵;然后,利用粒度决策熵来度量属性的重要性,并由此得出新的约简算法--ARGDE约简算法;最后,用不同的UCI数据集来做实验,通过与已有的约简算法比较,该算法能够得到更好的实验结果。     

决策域分布保持的启发式属性约简方法

在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域（正域或非负域）之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变,引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外,决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计,提出了正域和非负域分布条件信息量的定义,并证明其满足单调性,从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简,提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法,并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子,即修正算子,确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性,并且,所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简.     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点。为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高。此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题。     

一种无决策属性的信息系统的属性约简算法

经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的信息系统的属性约简算法,它们对无决策属性的信息系统的属性约简无能为力.为此,本文以粗集理论为基础,对无决策属性的信息系统从集合论的论域划分方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的信息系统的启发式属性约简算法.该算法在一定程度上能够解决无决策属性的信息系统属性约简问题,进一步扩展了粗集理论的应用范围.实例表明该算法是有效可行的.     

粗糙集分类算法中的近似决策规则和规则匹配方法

粗糙集分类算法在应用标准决策规则进行新对象分类时,经常碰到决策规则与新对象不完全匹配的情况。因此,近似决策规则和部分匹配方法常用于提高决策规则与新对象匹配的可能性。本文在概述和比较两种近似决策规则生成算法的基础上,以一个文本分类系统为例,提出了一种综合的、更有效的近似决策规则生成算法。文章还介绍了几种通用的规则匹配方法,提出了一系列实用的完全匹配和部分匹配公式。实验表明,新提出的近似决策规则生成算法和规则匹配公式能够有效地提高决策规则与新对象的匹配可能性与准确性。     

连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型及属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题.为了有效地处理决策表中连续值属性约简,提出了连续值属性决策表中的可变精度粗糙集模型以及基于此模型的连续值属性约简算法.仿真实验结果表明,该算法可以对连续值属性进行约简,而且比经典粗糙集相关方法在处理连续值属性约简方面更有效.     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容.为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表.最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的.     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法。该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表。最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的。