决策表中规则获取的不确定性研究

知识获取的不确定性主要来源于有限的分辨能力以及对于数据描述的不确定性。首先将Ｒｏｕｇｈ集理论与不确定问题中的证据理论以及模糊集合理论进行比较,然后介绍不确定性数据的模糊描述。通过引入模糊区别矩阵和扩展近似集方法延伸了Ｒｏｕｇｈ集理论,并从模糊决策表中导出合理的决策规则。     

一种不确定性条件下的自主式知识学习模型

在没有领域先验知识条件下的不确定知识主动式学习是机器学习领域中的一个难题.通过研究决策表和决策规则的不确定性,建立基于粗集表示、度量和处理不确定性信息和知识的理论,并且结合Skowron的缺省规则获取算法,提出一种不确定性条件下的数据自主式学习模型和方法,以解决这一问题.通过仿真实验,验证了该自主式学习方法的有效性.     

决策信息系统不确定性的熵度量

提出基于Rough集信息论观点的决策表不确定性的熵度量指标,相比代数论观点的决策表不确定性度量指标在含义上更清晰,对不确定性的度量更全面.运用不同的熵度量指标,可分别度量一致性决策信息系统和不一致性决策信息系统的规则前件不确定性、规则后件不确定性、规则整体随机性以及决策表整体不确定性,并对同一决策信息系统运用不同的熵度量指标对其不确定性进行分析.     

基于概念格的数据驱动不确定知识获取

在没有领域先验知识的条件下,不确定知识获取是机器学习研究中的一个难题.本文利用决策表和决策规则的不确定性,通过分析决策表、决策规则及概念格的知识表示形式,发现这3种知识表示形式中知识不确定性之间的关系,进而提出基于概念格的数据驱动不确定知识获取算法.仿真实验结果表明,该算法在不确定性知识获取中是有效的.     

不完备信息系统中知识获取算法

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的软计算工具.应用粗糙集理论,可以将隐藏在系统的知识能够以决策规则的形式表达出来.根据粗糙集上下近似的概念,决策规则能够分成确定性规则和可能性规则两种.本文将介绍从不完备信息系统中知识获取的算法,通过这些算法能够从不完备决策表中生成一种确定性的规则和两种可能性的规则,同时也介绍了不完备决策表中描述约简的算法.     

基于粗糙集理论的中央空调节能评测的研究

为提高中央空调节能评测方法的准确性和效率,提出了应用粗糙集理论的中央空调系统节能评测方法,解决了空调节能因素的属性约简问题和决策规则的不确定性问题.对中央空调系统原始参数进行聚类量化处理,构建出中央空调节能决策表;应用差别矩阵的方法计算决策表的核,求出决策表的最优或次优约简,找出影响中央空调节能的确定性因素和不确定性因素;利用确定性因子和覆盖因子确定决策规则集.示例结果表明应用粗糙集理论的空调节能评测方法科学有效、可行.     

一种基于Rough集的兴趣缺省规则挖掘算法

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，有效地挖掘出缺省规则是决策规则挖掘研究的一个热点，文中引入了决策规则的相似度概念，并提出了基于Rough集的兴趣缺省规则挖掘算法（IDRMA），依据IDRMA算法对决策规则进行合理的分类，可获取用户的兴趣缺省规则。     

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。     

基于粗集理论的决策表核计算方法

决策表信息系统核属性的计算是粗集理论中的一个重要问题。从知识约简及核属性的定义出发，详细分析了文献[5]中的方法用于不相容决策信息系统中产生错误原因，并提出了一个新的基于等价类运算计算核属性的方法，该方法的优点在于同时适用相容决策表及不相容决策表核计算，且计算核属性不需要生成分明矩阵的中间步骤，最后证明了这种方法的有效性。     

粗糙集在销售决策系统中的应用

在销售决策支持系统中,存在着大量的信息和很多不确定的因素,这使得做出科学合理的决策变得很困难。粗糙集理论是处理不确定性知识与不完整数据的有效工具,因此可以根据粗糙集理论通过分析推理找出销售数据中存在的有用的知识。依据粗糙集理论实现了一种对销售决策表知识简化的方法,采用粗集理论处理大量销售信息,从中提取有用规则,通过分析和推理产生最小决策规则。通过实例分析,验证了粗糙集理论与销售决策支持系统相结合方法的可行性。该方法有效地解决了智能销售决策支持系统中决策规则的获取与理解等问题。     

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.     

基于信息增益的缺省规则的挖掘方法

Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具。论文在现有的基于Rough集理论的缺省规则挖掘算法的基础上,将单属性信息增益概念扩充为多属性的情况,提出了基于信息增益的缺省规则的搜索策略和挖掘方法。实验表明,该方法能够发现简洁、易理解和实用的规则,同时具有较低的计算复杂性。     

基于属性分辨度的最大相容块规则提取算法

提出一种基于属性分辨度的不完备决策表规则提取算法, 它是一种例化方向的方法. 首先从空集开始, 逐步 选择当前最重要的条件属性对对象集分类, 从广义决策值唯一的相容块提取确定规则, 从其他的相容块提取不确定 规则; 然后设计属性必要性判断步骤去除每条规则的冗余属性; 最后通过规则约简过程来简化所获得的规则, 增强规 则的泛化能力. 实验结果表明, 所提出的算法效率更高, 并且所获得的规则简洁有效.

     

核属性蚁群算法的规则获取

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式.     

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。     

基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法

将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断,提出了故障决策表图的新概念,得到一种基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法,并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念.利用故障决策表图及其邻接矩阵,得到了快速识别决策表核属性和属性约简的方法,并将规则分级应用于故障规则提取.利用所提出的方法对具体实例进行处理,仿真结果表明,该方法能有效地减少时间和空间复杂度,可根据设定的阈值提取诊断规则.     

基于GMM的文本规则挖掘的粗糙集方法研究

领域文本具有结构复杂、相似性高以及动态变化等特点,且存在着连续型与离散型并存的混合数据,这在一定程度上限制了知识发现方法对文本规则的挖掘效率。针对这一问题,该文提出了基于GMM与粗糙集的文本规则挖掘方法。该方法首先根据目标数据的属性类型构造信息表;然后利用高斯混合模型(GMM,Gaussian Mixture Model)聚类算法对连续数据进行聚类划分,依此对数据进行离散化及状态约简,并生成决策表;最后利用粗糙集理论对决策表进行属性约简,通过约简表对决策规则进行提取。实验结果表明: 相比于传统的方法,该文方法拥有更高的抽取精度以及较强的属性约简能力,其信息抽取的平均准确率与F₁值能够达到95.0%和95.7%。     

区间值属性决策表的数据挖掘

Data mining in incomplete information systems is a hard problem but inevitable in uncertain decision. In thispaper ,an extended rough set model based on dominance relation is combined with fuzzy set theory for data mining ininterval valued decision table ,then decision rules can be obtained from the decision table. Simulation results show that the method is effective.     

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。     

A Method for Rule Extraction Based on Granular Computing: Application in the Fault Diagnosis of a Helicopter Transmission System

How to extract decision rules from incomplete decision table is of importance in fault diagnosis of helicopter transmission system. This paper introduces a knowledge acquisition method based on Granular Computing (GrC) for fault diagnosis of helicopter transmission system. First, following semantic analysis of missing attribute values in decision table, the basic idea of construction and interpretation of granules based on characteristic relation is studied. Then, the definition of GrC model based on characteristic relation as well as its construction algorithm is developed. Thus, a set of granules can be obtained completely and its implied information is consistent with the original decision table. Subsequently, the algorithm of attribute reduction in GrC is proposed. According to the definition of generalized decision rule, the way of extracting optimal decision rule from granules is studied. At last, Combined with an incomplete decision table for fault diagnosis of transmission system, this method has been achieved, and the analysis result shows its validity.