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通过对实域区间和决策值的重新划分,对已经存在的属性广义重要度度量准则进行了扩展,构建了对象空间上的广义邻域关系及广义邻域关系下的实域粗糙集模型,并在此基础上提出了实域决策系统中属性约简方法(ARRDDS).对不同数据集的实验测试结果表明,与其他相关方法相比,ARRDDS方法能够较好地处理决策表中实数域属性约简问题. 相似文献
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广义粗糙集理论及实值属性约简 总被引:1,自引:0,他引:1
针对经典粗糙集理论仅能处理离散化数据的局限性,提出属性和属性子集的广义重要度的概念以及空间中的广义近邻关系,并提出了广义近邻关系下的广义粗糙集扩展模型。广义粗糙集理论利用广义近邻关系在全局中划分相容模块,构成集合的下、上近似集,避免了经典粗糙集理论必须量化数据的麻烦。另外,提出了广义粗糙集的实值属性约简的一种贪心算法,并分析了约简属性集合的质量。最后通过实例验证了所提方法的正确性和有效性。 相似文献
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基于遗传算法的粗糙集属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究粗糙集理论中属性约简问题,给出了一种属性相对重要度定义,证明了其合理性,并将它应用到基于遗传算法的约简算法中,提出一种启发式遗传算法.算法采用修正策略保证群体进化收敛于最小约简,同时引入属性相对重要度作为启发信息,加快算法的收敛速度.对算法进行的时间复杂度和完备性分析以及数值实验表明,基于遗传算法的粗糙集属性约简算法具有完备、快速收敛等特点. 相似文献
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属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一,而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP-hard问题.针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从相对可辨识矩阵,属性的重要度作为启发式的信息,给出变精度粗糙集的属性约简算法的改进,在一定程度上简化了属性约简的计算,提高了属性约简的效率.最后通过实例证明了改进的算法给出信息系统的属性约简结果的正确性. 相似文献
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粗糙集理论是一个新的处理不确定性问题的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心问题之一。但求解最优约简已被证明是一个NP—hard问题。基于属性重要度的启发式算法在属性约简中应用的较多.文中分别介绍了基于区分矩阵、基于相关矩阵和基于信息量的属性约简算法。对其思想进行了剖析和总结。 相似文献
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基于粗糙集理论的一种属性约简算法 总被引:4,自引:1,他引:4
MIBARK算法在度量属性的重要性时计算量很大,它需要多次计算不同条件属性组合与决策属性之间的互信息。论文的改进算法以属性的频率作为选择属性的启发信息,由过滤差别矩阵得到属性的频率。实验表明,在获得相同属性约简的前提下,该算法与MIBARK算法相比,属性约简的计算量较少,提高了计算速度。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。在Pawlak粗糙集模型中,正区域大小随着属性增多而变大,呈现单调性。然而,在决策粗糙集模型中,概率正区域与属性集之间不具有单调性,从而产生各种属性约简定义。为此,深入研究了决策粗糙集属性约简问题,阐述了几种约简定义之间的关系,证明了保持局部最大概率正区域的约简具有较大的代价,指出了保持所有对象的正决策不变的约简呈现稳定性和存在属性核。 相似文献
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粗糙集的核心问题是知识的约简和获取。该文提出一种基于组合变换的粗糙集属性约简算法,此算法基于数理逻辑的组合推理,采用核属性和单属性进行过滤,并用超集关系对候选约简进行消减。分析表明,算法具有较好的时间复杂度和空间复杂度。 相似文献
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基于粗糙集理论的属性值约简算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
对基于粗糙集的属性值约简算法及相关理论进行研究,并针对启发式值约简算法进行了性能测试和分析。在数据规模不是很大的情况下,启发式值约简算法与一般值约简算法相比,具有较好的执行效率。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一,现已证明寻找信息系统的最小约简是NP-hard问题。本文参考普通的增量式数据挖掘算法,提出一种改进的增量式属性约简算法,该算法在执行效率上比其他属性约简算法有了很大的提高,最后通过实例分析验证了算法的可行性和有效性。 相似文献
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粗糙集和信息熵的属性约简算法及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
阐述粗糙集理论和信息熵的基本概念,并为寻找属性约简的有效方法,提出一种基于粗糙集和信息熵的属性约简算法。在决策表中添加某个属性引起的互信息变化的大小,以反映该属性的重要性,并求相对约简。研究表明,该算法不仅能得到最优的决策规则,而且能够减少信息系统所需的搜索空间,得到更优的属性约简效果。 相似文献