基于粗糙集理论的评价指标属性约简

粗糙集理论是一种对数据进行约简的有效工具。文章运用粗糙集理论对评价指标进行了属性约简,并根据各指标包含信息量的大小确定权重,构建了基于粗糙集理论的指标综合评价模型。     

基于并行计算的模糊粗糙集属性约简

启发式方法是模糊粗糙集属性约简的有效手段之一,大多基于贪心策略的启发式方法以串行方式运行,这限制了属性约简的规模。为了解决该问题,提出一种基于并行计算的模糊粗糙集属性约简算法,该算法通过调用多个处理器来协同寻找对分类任务最具影响的最小属性子集,从而扩大了可约简数据的规模。在10组UCI数据集上的实验结果表明,基于并行计算的模糊粗糙集属性约简方法相比传统的启发式属性约简方法而言,在时间开销上能有很大程度的缩减。     

基于粗糙集属性约简法的植烟土壤肥力评价分析

为建立更合理的植烟土壤评价方法,以江苏中烟某原料基地的植烟土壤为研究对象,采用层次分析法和基于粗糙集的属性约简法对土壤肥力的综合状况进行评价,并利用当年的烟叶产量对评价结果进行检验。结果表明:①15个采样点土壤肥力指标间的差异不同,其中有机质、碱解氮、水溶性氯、速效磷、速效钾、有效硫和有效镁含量（质量分数）7项指标差异较大,全钾、有效硼、有效钼、有效钙含量（质量分数）和土壤pH 5项指标差异较小,采样点的全氮和全磷含量（质量分数）指标差异不显著。②经多重比较筛选并利用层次分析法确定有机质、碱解氮、速效磷、速效钾、有效镁和水溶性氯含量的初始权重分别为0.229、0.357、0.120、0.189、0.055、0.050。③基于粗糙集的属性约简法确定的最小近似约简为有机质、速效磷、速效钾和水溶性氯含量指标,权重系数分别为0.214、0.214、0.321和0.251。④利用层次分析法和基于粗糙集的属性约简法得到的土壤综合肥力评价结果不尽相同,不同方法计算得到的土壤综合肥力指数与当年的烟叶产量均呈显著线性相关,相关系数（r）值分别为0.65和0.92,决定系数（R2）分别为0.42和0.86,均方根误差（RMSE）分别为5.92和5.89,基于粗糙集属性约简法的相关性更好,精度更高。      

基于矩阵的模糊决策系统的属性约简算法

通过矩阵刻画粗糙集理论,用模糊矩阵定义了模糊粗糙集的上（下）近似、重要度等概念,给出模糊决策系统的属性约简算法。将其运用到信息系统的属性约简算法和模糊信息系统的属性约简算法中,用UCI数据集说明算法的可行性。     

强协调决策形式背景的概念格属性约简

运用概念的闭标记研究了强协调决策形式背景的核心属性问题。通过概念的闭标记得到了判定强协调决策形式背景的协调集的方法,并且定义了计算约简集的函数,从而得到了约简集,最后通过简单的集合运算得出协调决策形式背景的核心属性。     

决策表的属性约简

利用粗糙集理论在知识表达系统的基础上定义了约问与核的概念,提出了分析多余属性的方法,得出利用区分矩阵求出相对约间及相对核的方法,算法直观,易于理解.     

一种基于SQL的用户自定义精度的粗糙集属性约简算法

将数据库的关系运算运用于粗糙集的属性约简,引入用户自定义精度,改进基于SQL的属性约简算法。仿真实验结果表明,该方法与经典粗糙集相关方法相比,有更高的执行效率和抗噪性,为粗糙集理论更广泛地应用于海量数据的数据挖掘提供了一种方法。     

基于粗糙集理论属性重要性的离散化算法

本文主要研究了粗糙集理论在决策表离散化中的应用,提出了一种基于粗糙集理论属性重要性的决策表离散化算法。该算法首先使用依赖度来定义属性的重要性,并据此对条件属性按照重要性由小到大排序,然后按排序后的顺序,考察每个条件属性的所有断点,将冗余的断点去掉,从而将条件属性离散化。     

一种新的面向对象概念格属性约简方法

为了研究概念格的属性约简方法,提出了面向对象概念格的可简化属性和不可简化属性,并研究相关性质。给出了面向对象概念格知识约简的判定定理,及相应的面向对象概念格约简方法。本文提出的属性约简方法,不用建立在差别矩阵上面,便可得到形式背景的约简集。     

多属性决策方法及其应用

系统介绍决策分析理论中的多属性决策方法,在此基础上,对我院的专升本进行了研究,给出了应用多属性决策方法的结果,并将之与实际情况进行了比较.     

决策表中基于属性重要性的属性约简算法研究

使用粗糙集理论中的概念来定义属性重要性,这样更适合粗糙集中的知识发现。讨论了基于属性重要性的属性约简算法,这种方法采用了属性的重要性作为启发式信息,避免了复杂的运算。     

启发式属性约简研究与算法设计

基于Rough Set理论的属性约简,提出分2步求得属性约简的新算法:第1步利用二进制辨识矩阵计算出属性约简集;第2步利用可辨识矩阵以及属性的重要性启发地求属性约简,并检查此约简是否属于第1步求出的约简集,以确定此约简是否为较佳的属性约简.理论分析和实验表明,该算法是一种直观、有效的属性约简算法.     

基于条件信息量一致决策表的属性约简

提出了决策表中决策属性相对于条件属性的条件信息量的概念，由此从信息量角度给出了一致决策表的属性约简方法，并且证明了该方法与属性约简的代数方法是一致的，通过实例表明该方法是可行的和有效的．     

基于布尔矩阵的形式背景属性约简

为进一步探讨形式背景的属性约简,基于简化的可辨识属性矩阵给出概念格的布尔矩阵的定义,并证明此布尔矩阵的初等行变换与辨识函数的运算是等价的。提出形式背景属性约简的方法以及属性特征的判别方法。     

基于“赌轮选择法”的信息系统属性约简方法研究

属性约减是粗糙集理论中一个重要的研究方向,针对一个信息系统,如何从中获取尽可能少的属性来表达整个信息系统所含知识,这是决策者所期望的。为此,本文提出一种基于"赌轮选择法"的信息系统属性约减方法,利用该方法,我们可以更好地得到尽可能少的属性。     

设备更新决策的理论和方法

本文从经济角度出发，在分析了设备更新的数学模型之后，以例题的形成，展示了这一理论的应用方法。文中阐述的原理和算法对当前我国机械制造企业－包括纺织机械制造业，具有普遍意义。     

粗糙集与软集合在临床诊断中约简及决策分析

总结了医学领域中用粗糙集进行属性约简的算法，并且进一步修正了运用可辩识矩阵的属性约简算法．另外，利用软集合知识进一步简化了多目标决策的过程．     

基于相容关系下的知识粗糙熵的属性约简

依据相容关系下知识粗糙熵的概念,通过对不完备信息系统中知识与粗糙熵之间的关系以及基于粗糙熵的属性重要性的分析,提出了基于相容关系的知识粗糙熵的启发式约简算法.实例分析表明,作为一种有效的数据挖掘工具,该算法是有效的,具有推广价值.     

基于核心属性渗透理论的合成词词性标注方法

针对当前合成词词性难于确定的问题,提出了基于核心属性渗透理论的合成词词性标注算法。算法首先识别出文本中的合成词,并分析合成词的构成方式,获得合成词的构词规则,然后以核心属性渗透理论确定合成词的核心成分,将核心成分的词性标注为整个合成词的词性,并提供显式和隐式两种合成词标注方式,最后修正文本分词结果。实验结果表明,这种词性标注的方法是恰当的,在给定的文本集上合成词词性的标注准确率达到了95％。     

熵的多属性群决策方法在水利工程方案优选中的应用

针对水利工程方案评价的多属性、多指标、决策人员多的特点,结合信息熵和熵权法来确定多属性群决策中各评价指标的权重和决策者的权重,将多个不同量纲的属性统一到同一量纲下分析计算得出最优结论,最后通过实例分析表明该模型能合理确定各指标权重并为水利工程方案优选提供了科学依据。