共查询到19条相似文献,搜索用时 296 毫秒
1.
一种基于知识量的约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的属性约简算法,该算法基于粗糙集理论认为知识是区分事物的能力的观点,对知识进行了新的量化,并以量化后的区分能力作为启发式信息进行约简,提高了约简效率,理论分析与实例证明该算法是有效的. 相似文献
2.
基于区分能力大小的启发式约简算法的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
通过对徐燕等提出的能有效处理噪音的基于区分能力大小的启发式约简算法的研究,认为所提出的对知识进行量化、证明量化的合理性、给出的算法和实例证明的过程中还有一些不完善的地方,需要进行修正.该文提出了修正方法,并通过实例证明了修正后的算法对知识进行量化、证明量化的合理性、以知识量为启发函数的约简修正是正确的. 相似文献
3.
4.
一种基于知识粒度的不完备信息系统的属性约简算法 总被引:3,自引:1,他引:3
在不完备信息系统中,通过引入知识粒度的概念,对属性的重要性进行了定义,并以属性重要性为启发式信息,提出一种基于知识粒度的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度是多项式的,最后通过例子说明,该算法能得到不完备信息系统的一个约简。 相似文献
5.
6.
在基于正域的不一致决策表属性约简算法中,计算正域的算法效率是关键,直接影响到属性约简算法的时间复杂度。针对这一问题,新算法改进了区分矩阵的构造过程,提出了一种有效的在二进制区分矩阵上计算负域的方法,将约简的关键转换为对负域的计算,以属性频率为启发式信息指导属性约简过程。该算法也适用于一致决策表的属性约简。最后,通过实例证明了算法的有效性。 相似文献
7.
以粗糙集理论为基础,以属性重要度为启发式信息来指导约简过程,提出了一种改进的基于二进制区分矩阵的属性约简算法。以兰州市各区县主要经济林重点病虫害发生情况为例,使用该算法对影响病虫害发生的条件属性集进行约简,为决策者提供辅助决策支持,同时验证了该算法是有效可行的。 相似文献
8.
经典Rough集理论是基于完备信息系统的。然而在实际应用中,由于数据存取或数据处理方面的原因,决策表经常是不完备的,即存在缺值。为了处理不完备信息系统,Kryszkiewicz提出了基于容差关系的Rough集模型。在该模型下进行知识约简时,现有的算法一般都采用构造区分矩阵和相应区分函数的方法。该方法虽然可以求得所有约简,然而业己证明这是一个NP-hard问题,因此实践中更为可行的方法是利用启发式搜索算法求出最优或次最优约简。在文中提出属性的重要性定义,并以此作为启发式信息,设计一种完备的知识约简算法。 相似文献
9.
粗糙集理论认为知识就是分类。对知识的分类能力给予了量化,提出利用知识的划分粒度来定量地表示知识的分类能力。首先建立了知识与其划分粒度间的关系;其次,基于划分粒度定义了属性的重要性,并以此为启发式信息设计了一个信息系统的约简算法;最后通过实例表明,该算法是高效的。 相似文献
10.
属性约简是一种重要的数据挖掘方法。为了对混合型信息系统达到更好的属性约简性能,提出一种邻域组合度量的启发式属性约简算法。邻域依赖度是构造混合信息系统属性约简的常用方法,根据粒计算的视角,在混合信息系统中提出邻域知识粒度用于评估属性的粒化能力。将邻域依赖度与邻域知识粒度进行结合,提出混合信息系统下的邻域组合度量,并将该度量方法作为启发式函数,提出一种属性约简算法。实验分析表明,该算法比混合信息系统的其他相关属性约简算法具有更高的约简性能。 相似文献
11.
本文针对不完备食品信息系统提出了一种基于粗糙集理论的评价属性相对约简方法。本文利用粗糙集等价关系
的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念。然后通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约
简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,再利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率
给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简
速度。实验表明该方法是简单有效的。 相似文献
12.
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。 相似文献
13.
一种基于绝对信息量的知识约简算法 总被引:3,自引:3,他引:3
李鸿 《计算机工程与应用》2004,40(28):52-53,217
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具。知识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。该文提出一个基于绝对信息量的知识约简的启发式算法,该算法的时间复杂性为O(|R|3|U|2)。通过例子分析,表明该算法是有效的。 相似文献
14.
15.
信息系统中存在着大量数据值缺省的情况,为寻求约简的最优解需耗费大量的时间。用非对称相似关系代替粗糙集理论中的等价关系,定义了非对称相似差别矩阵,提出了基于非对称相似差别矩阵的高效求核和知识约简算法。该算法无需改变初始不完备信息系统的结构,能直接处理缺省数据。实验结果表明,新算法所获得的决策规则简洁、高效,与缺省值无关。 相似文献
16.
粗糙集理论是一个能有效地删除冗余特征的工具。由于实际应用的数据往往是连续的,并且结构复杂、特征多,现有的粗糙集知识约简方法对真实复杂的数据计算效率较低。为此,首先将相容关系应用于粗糙集的知识约简,再将复杂的信息表纵向分割成简单的缩减表和小规模信息表,然后把缩减表和小规模信息表连接起来进行知识约简。实例表明,提出的方法能够有效提高粗糙集对复杂数据的计算效率。 相似文献
17.
一种启发式知识约简算法 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
18.
粗糙集理论中概念与运算的信息表示* 总被引:163,自引:1,他引:162
粗糙集理论对知识进行了形式化定义,为知识处理提供了一套严密的分析工具,但在代数表示下,粗糙集理论的本质不易被理解,并且,尚无高效的知识约简算法.该文首先建立了知识与信息之间的关系;然后,在此基础上给出了粗糙集理论中概念与运算的信息表示;最后,证明了知识约简在信息和代数两种不同表示下是等价的.这些结论有助于人们深刻理解粗糙集理论的本质,同时,为寻找高效的知识约简算法奠定了基础. 相似文献
19.
一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法 总被引:9,自引:1,他引:9
属性约简是知识发现中的关键问题之一.为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简,在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子,将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息,来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响;并采用宽度优先搜索策略,提出了一种新的属性约简启发式算法.以原始条件属性集为起点并结合算子,通过向属性核的递减式逼近,得到属性的最小相对约简.实例分析表明,该算法能有效地对决策表属性进行约简. 相似文献