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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。 相似文献
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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。 相似文献
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完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进行推广,提出不完备混合型信息系统下的粗糙集模型;然后针对数据的非平衡性,根据上下边界区域和类分布的不均匀性定义了一种新的属性重要度;在基于区别矩阵的基础上设计出一种非平衡数据的属性约简算法。实验分析表明该算法针对不完备非平衡数据的属性约简具有一定的有效性和优越性。 相似文献
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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。 相似文献
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基于遗传算法的不完备信息表约简方法 总被引:5,自引:3,他引:2
粗糙集理论是一种较新的处理模糊和不确定知识的软计算工具。针对粗糙集理论中不完备信息系统的容差关系的一种改进模型,结合遗传算法的全局优化和隐含并行性的特性,给出了一种不完备信息系统属性约简方法,经仿真实验知该算法是有效的,能得到不同概念层次的所有相对最小约简。 相似文献
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面向大规模的数据进行知识约简是近年来粗糙集理论研究的热点。传统不完备信息系统的知识约简是假设在初始时将所有需要处理的数据一次性地装入内存中,这明显不适合处理海量数据,更不适合处理含有缺失信息的海量数据。为此,深入剖析了带有缺失信息的数据特征,把缺失属性的值用该属性所有可能的取值表示,并结合知识约简算法中的可并行性,从属性(集)的可辨识性和不可辨识性出发,并在MapReduce框架下设计了可用来处理不完备信息系统的知识约简算法。实验结果表明,该算法是有效可行的,能够对不完备信息系统中的海量数据进行知识约简。 相似文献
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一种不完备信息系统的直接约简方法 总被引:9,自引:1,他引:9
目前已有基于容差关系、相似关系、限制容差关系等的扩充rough集理论,但仅仅是提出了一些针对以上某种模型的属性约简算法,在此提出从离散化到规则匹配的一系列不完备信息系统的约简处理方法,该方法可以适用于各种rough集扩充模型,并且对完备信息系统和不完备信息系统是统一的. 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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信息系统知识约简与知识发现是粗糙集理论的重要研究方向。通过对不完备信息系统中对象的相似性刻画方式以及相应的粗糙集模型进行对比分析,基于限制容差关系提出了一种新的限制相似关系,建立了基于限制相似关系的粗糙集模型,讨论了模型的基本性质及其与已有模型之间的关系。 相似文献
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基于扩展粗糙集模型的集值不完备信息系统决策研究 总被引:1,自引:0,他引:1
在客观世界中信息系统往往是不完备的。该文将粗糙集模型经过扩展后应用于属性值为集合值的不完备信息系统,给出了几种不同的上下近似集定义,着重建立和分析了一种不完备决策表,研究了对应的粗糙集模型扩展后的属性约简的方法,并根据约简生成了决策规则。 相似文献
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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。 相似文献