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属性约简是粗糙集(rough set,RS)理论进行规则提取中的重要步骤之一.决策表的最小属性约简是NP-hard问题.遗传算法(genetic algorithm,GA)是求解此类问题的有效方法之一,但在利用遗传算法求解属性约简过程中,需要计算各个个体的适应度,每计算一个个体的适应度,需要根据该个体代表的属性组,组织决策表,对组织后的决策表进行扫描,这样,算法就需要多次对决策表进行操作,影响到算法的执行效率.我们基于集合理论,提出了关系积概念,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,利用关系积计算遗传算法各个体的适应度,不需要扫描决策表,避免了对决策表的操作,提高了遗传算法求解属性约简的效率,通过实例对这一算法进行了详细的描述. 相似文献
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对于约简来说,其前提是保证知识库分类能力不变,由此引入弱约简的定义。利用区分矩阵能很容易计算出弱约简和遗传算法可以在全局寻优的优势,将染色体对区分函数的覆盖度作为适应度函数的参数,提出了一种基于遗传算法和区分矩阵的属性约简算法。算法中从粒计算的角度,重新度量粒度,对基于划分和覆盖的粗糙集决策表进行了研究。用k近邻算法通过准确率对弱约简效果进行评估。通过UCI数据集证明了该算法的有效性。该算法的时间复杂度是多项式的。 相似文献
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为了求取决策表系统中属性的最小约简,本文提出了一种基于免疫算法的属性约简方法。该算法应用决策表的相对核来初始化种群,根据决策属性对条件属性的依赖度和抗体中条件属性的个数设计抗体的适应度函数,通过免疫记忆特性和抗体浓度的促进与抑制作用,保持了个体的多样性,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优现象,从而求解出最小属性约简集合。实验结果表明,算法快速、有效,能得到较好的最小属性约简。 相似文献
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为了对动态变化的决策表进行高效属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上提出一种基于约简树的增量式属性约简算法IRART,该算法首先根据序贯属性约简算法对原决策表构造约简树,然后求出新增对象的分辨向量,并利用此向量对约简树进行修整,从而快速得到新决策表的所有约简,最后通过示例证明了这种算法的有效性。与传统增量式属性约简算法相比,该算法避免了复杂的逻辑演算,提高了属性约简的更新效率,理论分析表明该算法是有效可行的。 相似文献
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近年来,诸多学者喜欢用差别矩阵的方法来设计属性约简的算法,但由于计算差别矩阵不仅费时且还浪费空间,导致这些属性约简算法都不够理想。为了降低属性约简算法的复杂度,在布尔冲突矩阵的基础上,定义了一个启发函数,该函数能求出决策表中条件属性导致的冲突个数,同时给出了计算该启发函数的快速算法。然后用该启发函数设计了一个有效的基于改进的布尔冲突矩阵的不完备决策表的高效属性约简算法,该算法能够有效降低时间复杂度。最后实验结果说明了新算法的有效性。 相似文献
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邹瑞芝 《数字社区&智能家居》2011,(12)
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,而求解最小约简是NP难问题。为了有效获取最优或次优约简,该文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将属性核加入遗传算法的初始种群来增加收敛速度,而且在适应度函数中,通过计算决策属性对条件属性的依赖度,使该文算法既保证了全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,能够获得最佳的搜索效果。该算法通过实例分析,证明是求解属性约简问题的快速有效方法。 相似文献
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给出完备决策表和不完备决策表的定义并说明相容关系.给出了相容矩阵及其属性约简的定义,同时也给出差别矩阵及其属性约简的定义,证明了基于相容矩阵的属性约简与关于差别矩阵的属性约简定义是等价的,给出了一个计算条件属性的频率的公式,该公式不必计算差别矩阵,而是直接从决策表中计算出各条件属性在差别矩阵中出现的频率.设计一个快速计算条件属性频率的快速算法,在此基础上,设计了一个高效求基于相容矩阵的属性约简算法,并通过实例对该算法进行了验证.实践证明:算法的复杂度都得以降低,该算法的时间复杂度为O(|C|2|U|),空间复杂度为O(|U|).该方法为计算其他的属性约简算法提供了一条新思路. 相似文献
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从一种扩展的信息观的角度出发,讨论了Rough集理论的信息论观点。提出了一种基于扩展的信息熵的决策表核属性计算算法.并设计了以属性重要性为启发信息的自下而上的决策表属性约简算法EIEAAR。同时针对不一致表,将属性对不相客对象的包含值作为第二标准选择属性以加快约简速度。EIEAAR算法能处理一致和不一致决策表,并将核属性计算和非核属性约简统一起来。最后,对算法进行复杂度分析并用实例验证算法的有效性。实验表明该算法能有效得到决策表的最小约简。 相似文献
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基于自适应遗传约简算法的雷达故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
在对粗糙集理论和遗传算法研究的基础上,提出一种基于知识依赖度为启发信息的改进自适应遗传约简算法,并将其应用于雷达故障诊断.在该算法中,对随机产生的二进制初始种群用属性核加以限制,在适应度函数中引入了决策属性对条件属性的依赖度,对交叉概率和变异概率进行了新的设计,并且对产生的新一代个体增加修正校验算子.利用该算法对雷达故障进行诊断,获取简单而又能体现故障征兆与故障原因对应的诊断规则,避免了传统基于故障树的专家故障诊断系统准确性差、效率低的缺点. 相似文献
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粗糙集理论是应用于知识约简及分类等领域的一种高效数学工具。基于欺诈识别中的布尔型决策表,提出了属性幂的概念,据此可以快速计算划分,缩短运算时间。应用粗糙集相关理论,并结合排序思想,提出一种新的决策表属性约简方法。实例计算及应用于信用数据上的实验验证了算法的可行性及有效性。 相似文献
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值约简是粗糙集(Rough Set,RS)理论的一个重要研究课题,但由于值约简是一个NP-hard问题,目前还没有一个高效的值约简算法。基于集合理论,提出了关系积概念,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,提高了属性约简的效率;利用各阶关系积生成时的信息,获得最小值约简表,从而解决了值约简这一NP问题。 相似文献
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决策域分布保持的启发式属性约简方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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提出一种基于粗糙集与量子遗传算法理论的属性约简模型.首先,基于粗糙集理论,以条件属性集对决策属性近似分类质量为准则,构造出一种衡量最佳属性子集的适应度函数.以此为基础,结合量子计算原理中量子旋转门调整策略以及量子交叉方法对种群进行更新操作,构造了该模型的属性约简方法.仿真实验结果表明了本文方法的有效性. 相似文献