决策表中粗糙集的布尔矩阵表示

建立了布尔矩阵与逻辑方程组的解和决策表中的属性集之间的关系;然后在此基础上给出了决策表中的粗糙集理论的布尔矩阵表示;最后证明了属性约简在布尔矩阵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,同时为寻找高效的属性约简算法奠定了基础。     

基于布尔矩阵表示的粗集属性约简启发式算法

属性约简是粗糙集理论研究中的核心内容之一,现已证明寻找最小约简是NP-hard问题。该文对信息系统中属性的条件区分能力给出定义。在此基础上,提出了一种基于条件区分能力的属性约简的启发式算法。通过实例分析表明,在多数情况下该算法能够得到信息系统的最小约简。     

粗糙集概念与运算的知识粒度表示

探讨了知识粒度的一些重要性质和定理。在此基础上;从知识粒度的角度对粗糙集进行研究;给出了粗糙集中主要概念与运算的知识粒度表示;最后证明了属性约简在知识粒度与代数两种不同表示下是等价的。
     

基于布尔矩阵的初等行变换的知识约简算法

给出了布尔矩阵的初等行变换定义,建立了线性逻辑方程组形式的属性约简模型,用布尔矩阵的初等行变换把系数矩阵化为最简矩阵,给出了用系数矩阵和最简矩阵判定绝对必要属性、相对必要属性和绝对不必要属性的三个充分必要条件,并由此提出了一种知识约简的快速算法。     

基于布尔矩阵的模糊粗糙集代数运算与表示定理

主要研究模糊粗糙集理论基本概念与基本运算的矩阵表示,用布尔矩阵对模糊粗糙集理论中的基本概念进行描述,并通过布尔矩阵运算性质研究、揭示和刻画模糊粗糙集知识空间的基本代数性质.文中定义了布尔矩阵\"与积\"和\"或积\"两种逻辑运算,分别对模糊粗糙集理论中的模糊可能(fuzzy diamond)算子和模糊必然(fuzzy box)算子计算过程进行描述,对模糊粗糙集理论的基本概念和基本代数性质给出了基于布尔矩阵的表示定理,为基于模糊粗糙集理论的知识表示与知识获取提供了一种能行与可计算的思路与方法.     

一种基于布尔矩阵的新的属性约简完备算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一。现已有学者证明属性约简在布尔矩阵和代数两种不同表示下是等价的,且布尔矩阵表示更加直观。基于此理论本文提出了一种基于布尔矩阵的新的属性约简完备算法,并在此基础上加了一个反向删除过程,直到不能再删为止,保证了算法的完备性。最后通过实例分析证实了其有效性。     

粗糙集理论中概念与运算的信息表示*

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.     

改进的布尔冲突矩阵的高效属性约简算法

近年来,诸多学者喜欢用差别矩阵的方法来设计属性约简的算法,但由于计算差别矩阵不仅费时且还浪费空间,导致这些属性约简算法都不够理想。为了降低属性约简算法的复杂度,在布尔冲突矩阵的基础上,定义了一个启发函数,该函数能求出决策表中条件属性导致的冲突个数,同时给出了计算该启发函数的快速算法。然后用该启发函数设计了一个有效的基于改进的布尔冲突矩阵的不完备决策表的高效属性约简算法,该算法能够有效降低时间复杂度。最后实验结果说明了新算法的有效性。     

基于变精度和浓缩布尔矩阵的属性约简

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容。传统的基于差别矩阵的属性约简方法只能处理一致决策表,改进的差别矩阵针对决策表中一致和不一致的对象做不同的处理,从而解决了这一问题。浓缩布尔矩阵进一步节省了矩阵的存储空间并提高了矩阵的生成效率,从而可以快速计算得到约简。在此基础上,结合变精度的思想把部分不一致对象合理地加入到一致对象的集合中,从而增加了一致数据的信息量,并通过使用浓缩布尔矩阵有效降低了约简的计算消耗。实验表明,所提方法在运行速度和分类精度方面均表现出了优势。     

采用布尔矩阵不完备信息系统的属性约简

对于不完备信息系统完备化问题,现在常采用的方法是数据补齐法和扩充法,在研究和分析了其优劣后,提出一种完全依据信息系统提供的信息来产生布尔可辨矩阵的方法。给出一个基于对布尔可辨矩阵进行化简的求属性约简（或最小属性约简）的高效算法。     

基于布尔函数的Rough集差别矩阵属性约简方法

Rough集理论是对大型数据库进行知识发现的主要方法之一。根据属性集核和相对等价类的概念,对数据库属性集中的属性进行约简,提取相应的规则(知识),是用Rough集知识发现的精髓。该文基于Rough集差别矩阵,提出了属性集的布尔函数的构造方法,并应用吸收律、分配律和等幂律对属性集布尔函数化简。论文证明了属性集布尔函数的化简与属性集的差别矩阵约简等价,同时给出了求相对决策属性基本集的算法和IRIS提供的数据仿真实验结果。     

粗糙集属性约简算法研究

粗糙集理论是一个新的处理不确定性问题的数学工具，属性约简是粗糙集理论的核心问题之一。但求解最优约简已被证明是一个NP—hard问题。基于属性重要度的启发式算法在属性约简中应用的较多．文中分别介绍了基于区分矩阵、基于相关矩阵和基于信息量的属性约简算法。对其思想进行了剖析和总结。     

形式概念分析与粗糙集的比较研究

形式概念分析与粗糙集理论为数据挖掘和知识获取提供了两种不同的方法。该文首先对于形式概念的外延及粗糙集的等价类进行了讨论。给出了它们之间的区别和联系;其次通过引入反链形式背景。对它们之间的关系进行了更进一步的研究;最后给出了形式背景约简和划分约简之间的关系。     

基于Rough集和数据库技术的属性约简算法

对核属性的作用,以及求取属性核心的代价等进行了分析,并运用Rough集的理论给出了判定一个属性子集中是否包含属性核心的充要条件.根据这些研究结论对基于粗糙集的属性约简算法进行改进,并利用数据库查询语言实现了算法.实验表明对于大数据集,该算法的效率大大高于一些基于主存的算法,且易于实现.     

基于分辨相似矩阵的相似粗糙集的属性约简算法

针对现实中数据局限导致等价关系弱化为相似关系,用相似关系代替等价关系建立了相似粗糙集的理论,定义了新的分辨相似矩阵,并给出了基于分辨相似矩阵的求核和属性约简算法,该算法可以有效地减少属性约简的计算量,最后通过实例验证了该算法是适用和有效的。     

基于粗糙集属性约简的海洋数据融合算法

研究海洋参数数据检测评价融合问题。在海洋环境监测系统中,由于监测项目繁多,测量数据存在着大量的冗余,使海洋环境的监测准确性差。传统的数据融合算法复杂度较高,难以实时利用,为了消除数据冗余性,针对钦州湾海洋数据的特点,提出了一种粗糙集的属性约简改进算法。结合贪心算法和遗传算法,在编码、交叉、变异、选择方面做了改进,能生成属性个数较少的约简,提高算法效率。通过钦州湾海洋数据融合实例,提出的算法可有效挖掘钦州湾海洋数据间的关联性,通过实验,结果表明了算法的有效性,为海洋环境监测及后续处理提供有力的决策依据。     

一种基于粗糙集的最小约简算法

随着计算机技术的发展,急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本概念进行了叙述,在此基础上运用粗糙集理论提出一种新的约简算法。     

基于改进分辨矩阵的属性约简方法

在分辨矩阵的属性约简算法的研究中,需比较决策系统中各对象生成矩阵元素,导致所得分辨矩阵过于庞大,且造成较大的时间开销.为降低利用分辨矩阵求取属性约简算法的复杂度,依据条件等价类将原决策系统分解为一相容对象集与一非相容对象集,给出条件相对于决策的可辨识关系定义与改进的分辨矩阵定义,将条件相对于决策的可辨识关系变化作为属性约简的判定标准,结果证明改进分辨矩阵的属性约简与保持正域不变的属性约简等价.推理证明与仿真实例说明,改进方法的高效性与完备性.     

基于粗糙集的模糊神经网络降水预报模型研究

为了提高模糊神经网络预测模型的预测能力,提出了基于粗集理论方法选择自变量作为模型输入的模糊神经网络预报建模方法.以短期降水预报作为研究对象,利用粗集理论的条件属性约简计算分析方法,对初选得到的预报因子矩阵进行属性约简,剔除不相关的属性,找出与预报量直接相关的预报因子,建立模糊神经网络的降水预报模型.实际的预报试验结果表明,该预报方法的预报精度明显高于由逐步回归方法选择预报因子作为模型输入的模糊神经网络预报模型及中国气象局T213数值预报模式的预报结果.