基于区分对象对集的高效属性约简算法

给出区分对象对集的定义和基于区分对象对集的属性约简的定义,证明该定义与基于正区域的属性约简定义等价.由于求区分对象对集时,要求出U/C,故设计一个高效的求U/C的算法,其时间复杂度降为O(| C | | U |).进而提出一个基于区分对象对集的高效属性约简算法,其时间和空间复杂度分别降为O(|C| | U |)+O(| C| | U/C|2)和O(| U |)+O(| U/C |2).用1实例说明该算法的高效性.     

基于简化的二进制差别矩阵的快速属性约简算法

目前，基于二进制差别矩阵的属性约简算法有如下不足：算法的时间和空间复杂度不理想；所得到的属性约简与由基于正区域的属性约简的定义得到的属性约简不一致。本文给出一个简化的二进制差别矩阵和相应的属性约简的定义，证明了该定义与基于正区域的属性约简的定义是一致的。由于在简化的二进制的差别矩阵中，要先求出IND（C），故设计了一个较好的求IND（C）的算法，其复杂度被降低为O（｜U‖U｜）。在此基础上设计了一个快速属性约简算法，其时间复杂度和空间复杂度分别被降为max{O（｜C｜^2（｜U＇pos‖U/C｜））,O（｜C‖U｜）}和max{O｜U｜},O（｜C｜（｜U＇pos‖U/C｜））}。     

基于简化差别矩阵的完备属性约简算法

由于基于老差别矩阵的属性约简的定义与基于正区域的属性约简的定义是不一致的,给出一个简化差别矩阵和相应的属性约简的定义,并证明了该定义与基于正区域的属性约简的定义是一致的。由于在简化差别矩阵中,要先求出IND(C),故设计了一个较好的求IND(C)的算法,其复杂度被降为O(｜C‖U｜)。在此基础上设计了一个完备属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别被降为max｛O(｜C｜2(｜U′pos‖U/C｜)),O(｜C‖U｜)｝和max｛O(｜U｜),O(｜C｜(｜U′pos‖U/C｜))｝。     

Apriori算法的三种优化方法

通过对Apriori算法的思想和性能的分析,认为Apriori算法存在以下三点不足:(1)由K阶频繁集生成K+1阶候选频繁集时,在K+1阶候选频繁集中过滤掉非频繁集的策略值得进一步改进;(2)连接程序中相同的项目重复比较太多,因而其效率值得进一步改进;(3)在回扫数据库时有许多不必比较的项目或事务重复比较。根据上述三点不足,提出了相应的三种优化策略来优化Apriori算法,得到一效率较高的改进Apriori算法。     

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.     

Vague集之间的相似度量

分析了Chen给出的一种度量Vague集(值)之间相似程度的度量方法,指出了这种相似度量方法所存在的缺陷.在此基础上,给出了一种新的相似度量方法.由于该方法具有较好的性质,更具合理性,因而是一种较为理想的检测Vague集(值)之间相似程度的度量方法.     

基于系统熵的属性约简的简化差别矩阵方法*

基于系统熵的属性约简是一种新型的属性约简。该模型由于同时考虑了条件属性集和决策属性集对决策表的分类能力,它是一种考虑较周全的属性约简模型。为设计高效的属性约简算法,首先引入简化差别矩阵, 同时给出了基于该简化差别矩阵的属性约简定义,并证明该定义与基于系统熵的属性约简定义等价;然后用简化差别矩阵设计了一个基于系统熵的完备属性约简算法;最后用实例说明了新算法。     

一种实用的软件数据挖掘模型

文中提出了一种将数据挖掘应用于软件工程学中的模型,数据挖掘是一个涉及多领域的交叉学科,它拥有许多成熟的技术。其中,基于“部分重复性”理论的挖掘方法便是数据挖掘的重要技术之一。在对复杂数据的处理过程中,“部分重复性”理论通过建立“中心函数”、“浮动域”和“正确度”指标,提供了一种分类优劣的评价标准。与传统方法相比较,这种方法更加直观、更加高效、更加易于实现,而且能够发现有价值的知识模式。     

一种不完备决策表的差别矩阵求核算法

计算不完备决策表的核属性是粗糙集理论的重要内容之一。目前关于不完备决策表的求核算法的研究相对较少,而且在一般的求核算法中,其时间复杂度为O(|C||U|2)。为了有效地降低算法的时间复杂度,给出了一个不完备决策表的差别矩阵定义和基于差别矩阵的核定义,并证明了该定义与基于不完备决策表的核定义是等价的。在此基础上,利用差别矩阵方法来设计一种计算不完备决策表的求核算法,其时间复杂度降为O(|C||Upos||U|)。最后用仿真实例说明了新算法的有效性。