变精度粗糙集挖掘技术的应用研究

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的一种新型数学工具,在很多领域取得了成功的应用.但是经典粗糙集理论处理的分类必须是完全正确的,在实际应用中,缺乏对噪声数据的适应能力,为了克服这个缺点,提出一种变精度的粗糙集模型,以适应实际应用的需要.对变精度粗糙集理论的数据预处理、属性约简、值约简和规则提取等问题进行了分析和研究,提出属性约简算法和基于求核值属性的归纳值约简算法,并将其运用于医疗系统的手术诊断数据表的数据挖掘分析过程中,所得到的实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果.     

一种改进的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的信息处理工具,属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容.为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约简,在对文献[7]中属性约简算法分析的基础上,根据不相容决策表约简不改变决策表正域的原则,仅考虑相对差异比较表中与正域相关的实例对,同时结合属性重要性作为特征选取的启发式信息,提出了一种改进的启发式属性约简算法.该算法在不增加算法时间复杂度的前提下能够处理不相容决策表.最后,通过实例完整演示了该方法,表明该算法是有效的.     

一种新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种新的基于相对差异比较表的属性约简算法.该算法给出了一种将信息表转化为相对差异比较表的方法,且该方法对于不相容决策表也是可行的,进而就将求解最小属性约简问题转化为求解一个0-1整数规划问题,并分别采用一般求解规划问题的方法和遗传算法两种方法来求解这个0-1整数规划问题.实验结果证明该算法结合遗传算法能够更加快速有效地进行属性约简.     

基于决策表的建筑工程质量监控规范建模与质量监控系统

针对目前建筑工程质量监控规范存在的应用不便,质量监控效率低等问题,利用决策表对规范知识进行建模,并采用框架表示法组织质量监控信息,在此基础上,实现基于Drools规则引擎的建筑工程质量监控.一方面,基于决策表的质量监控规范知识表达,便于实现面向监控对象的规范知识的组织和应用;另一方面,基于规则引擎将质量监控规范知识与质量监控数据分开管理,增强了规范知识的可维护性和系统的适应性.研究对于面向应用的建筑规范知识组织以及实现建筑工程质量监控自动化具有参考价值.     

基于区分对象对集的不完备决策表求核算法

在不完备决策表中对求核算法的研究较少,且时间复杂度都相对较高.为此,根据不完备决策表中差别矩阵及其核的定义,给出条件属性的区分对象对集的定义,并得出其与决策表核属性的关系,从理论上证明求解不完备决策表的核可以转化到求条件属性的区分对象对集上.结合不完备决策表差别矩阵核的性质,提出一种基于区分对象对集的不完备决策表求核算法.实验结果表明,该算法的时间复杂度优于同类算法的时间复杂度.     

粗糙集在大同房地产市场分析中的应用

粗糙集理论具有很强的定性分析能力,能够有效地表达不确定的或不精确的知识,善于从数据中获取知识,并能利用不确定、不完整的经验知识进行推理。利用粗糙集理论,以房地产信息为实例,通过粗糙集的属性约简和规则提取方法,得到更多房地产信息中潜在的规律,为购房者提供更多的参考。     

基于改进的Wap算法的Web序列模式的研究

基于不完备决策表的属性约简定义有多种,现研究基于知识粒度的属性约简。研究发现,差别矩阵是一种较好的设计属性约简算法的方法。为此,定义了一种粒度差别矩阵和基于该差别矩阵的属性约简,并证明了该差别矩阵的属性约简定义与基于知识粒度的属性约简定义等价。在此基础上,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,其时间复杂度得以降低。     

一种基于变精度粗糙集的规则提取方法研究

主要研究了变精度粗糙集的下近似集,得到了变精度粗糙集的下近似集和属性集合基数之间的关系,提出了一种易实现的变精度粗糙集决策表约简算法。该算法分2步进行决策表约简计算:①计算决策表核;②在决策表核的基础上计算决策表最小约简。仿真实验结果表明所提出的变精度粗糙集约简算法计算简单、容易实现。     

一种基于粗糙集理论的规则提取的方法

提出了一种基于粗糙集理论的规则提取的新方法。利用粗糙集理论直接生成确定性基本决策规则和不确定性基本决策规则,形成信息系统的基本决策规则库。同时,证明了任一确定性规则都可以由确定性的基本决策规则生成。最后,给出了规则提取的算法描述,分析了算法的性能。     

不一致决策表的知识约简方法研究

日前计算不一致决策表的分布约筒、最大分布约筒和分配约筒的方法均基于可辨识属性矩阵，在大数据集下耗时较多.为此，提出转化算法，将计算原不一致决策表的上述3种约简转化为计算3种一致决策表的Pawlak约筒，通过应用针对后者的高效启发式算法，有效地减少了计算时间．此外，引入λ-约筒的概念，通过调节A的值，能得到一族反映决策矢量不同水平相似程度的知识约筒．该方法降低了分布约筒对决策表区分能力的过高要求，较上述3种约筒更为灵活。