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属性约简是粗糙集理论的重要应用。考虑将决策表中的每行都作为一条决策规则时,若把表中出现相同决策规则的次数作为权,可得到带权决策表。提出了关于带权决策表的正域约简相应的辨识矩阵并给出了证明,从而得到了约简算法。相比于决策表中的正域约简时发现,通过将决策表转化为带权决策表后,再利用算法1进行约简时,其在一定程度上优于前者。提出了近似分类精度约简相应的辨识矩阵并给出了证明。对于2个算法,在选取的UCI数据集上进行了实验验证。通过实验进一步说明了所提出算法的可行性和有效性。 相似文献
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对目前求不一致决策表最简规则方法存在的问题进行了分析,提出了一种构造区分矩阵的方法,能更好地适用于多决策属性存在的决策表中.借助区分矩阵进行值约简,提出了一种新的规则提取算法.利用属性的重要度来描述条件属性所提供的知识对决策表的影响程度,引入规则准确度来衡量算法是否造成决策表的新的不一致规则.该算法不会破坏决策系统中一致规则和不一致规则所蕴含的信息量,保持约简前后规则的准确度不变. 相似文献
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新的决策表约简模型下的一种增量算法 总被引:1,自引:0,他引:1
蒋思宇 《计算机工程与应用》2005,41(28):21-25,32
新的约简模型将满足平均决策强度条件的最简规则集作为最终的约简结果,解决了不相容决策表约简结果不一致的问题。当前迫切需要解决的问题是,面对动态变化的决策表,如何高效地调整决策表的约简结果。文章提出了一种在新的约简模型下增量算法,该算法能根据决策表新增样本与原有的最简规则集的关系,快速推出新决策表的满足平均决策强度条件的最简规则集。 相似文献
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属性约简是粗糙集的一个核心研究课题,但经典属性约简及其延伸算法是基于有决策属性的决策表的属性约简算法,它们对无决策属性的非常规决策表的属性约简无能为力。以粗糙集理论为基础,对无决策属性的非常规决策表从分形维数方面进行研究,提出了一种适用于无决策属性的决策表的启发式属性约简算法。该算法在一定程度上能够解决非常规决策表的属性约简问题,进一步扩展了粗糙集理论的应用范围。实例表明该算法是有效可行的。 相似文献
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一种基于Rough集的属性值约简算法 总被引:7,自引:0,他引:7
文章将Rough集理论应用于不同类型的决策表(一致决策表和不一致决策表)的约简,给出了广义决策、决策规则的一致程度、属性值重要性等定义,在此基础上提出了一种基于Rough集的属性值约简算法。该算法不仅能得到更为简洁的决策规则,而且能保持决策规则的一致程度不变。实例分析表明该算法是可行的。 相似文献
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粗糙集理论的概念性框架之一就是利用不可分辨关系和布尔推理作为数据约简和获取决策规则的基础.在分辨矩阵和决策矩阵概念的基础上,提出将约简分为4类,即信息表的对象约简、信息表的全局约简、决策表的对象约简和决策表的全局约简,其中决策表的对象约简对应决策规则.从模式的角度对约简和决策规则进行了分析,利用决策矩阵和决策函数,给出了获取最小决策规则的一种算法,上述结论可以作为设计启发式算法的基础,并用例子对结论进行了说明. 相似文献
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基于决策规则的条件属性支持度和规则支持度,结合Apriori算法思想,本文提出了一种利用决策规则支持度对粗糙集中决策表进行值约简的算法。实例表明该算法可以有效地对决策表进行值约简。 相似文献
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现有的很多约简算法都是由构造决策表的区分矩阵出发,将矩阵中非空元素的合取范式转化为极小析取范式。但是,基于Skowron提出的区分矩阵约简算法对不相容决策表会产生错误的结果。为此,提出一种改进的区分矩阵的定义,以及基于此区分矩阵的属性约简算法,该算法对相容或不相容决策表都是适用的,特别对不相容决策表会得到更加稀疏的区分矩阵,可大大节省计算时间和存储空间,该算法是一种简单、有效、普遍适用的求解属性约简方法。 相似文献
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在决策表中,决策规则的可信度和对象覆盖度是衡量决策能力的重要指标。以知识粗糙熵为基础,提出决策熵的概念,并定义其属性重要性;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,自顶向下递归构造决策树;最后遍历决策树,简化所获得的决策规则。该方法的优点在于构造决策树及提取规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。实例分析的结果表明,该方法能获得更为简化有效的决策规则。 相似文献
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贾俊芳 《计算机工程与应用》2011,47(8):44-46
序决策表中的知识约简越来越受到关注,在优势类和知识粒度的基础上,引入了序决策表中的一种知识相对粒度,度量了属性集在序决策表中的相对不确定性,进而给出了属性相对重要度的定义。并设计了序决策表的一种启发式属性约简算法,通过实例分析和验证了算法的有效性。 相似文献
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决策表属性约简是粗糙集理论中的核心内容之一,其中求核运算是决策表属性约简的基础,提出了基于二进制的新的决策表求核算法,将求核运算转化为数值的比较运算,并给出了属性绝对必要性和相对必要性的新的判定规则,与传统算法相比,其速度更快,效率更高,易于计算机实现,为扩展粗糙集的应用提供了理论基础。 相似文献
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对决策表各条件分类和决策分类集合之间的关系进行了研究,提出了直接从各分类中计算决策表核及属性约简方法:依据属性约简,创建了一个多变量决策树;在此基础上,阐述了提取决策表中蕴含规则的方法,从而省去了在约简后的决策表中计算值约简步骤;通过实例,验证了这些方法的有效性。 相似文献
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目前,基于不完备决策表的属性约简研究较少。基于信息量的不完备决策表属性约简是一种新的属性约简。由于在该属性约简中,计算相容关系是最主要的计算,也比计算等价关系要难得多。基于信息量的不完备决策表的属性约简算法的时间复杂度一般为O(|C|2|U|2)。为降低其时间复杂度,首先分析了老算法的不足,然后给出了一个效率较好的计算相容类的算法。最后设计了一个新的基于信息量的不完备决策表的属性约简算法,其时间复杂度为O(|C|2|U|2)。 相似文献
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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%。 相似文献