可信度差别矩阵及其属性约简

针对决策表中因存在不一致数据而造成求核和属性约简的错误,引入对象可信度的定义,并将其添加到决策表中,以区分不一致和一致对象;然后,给出差别矩阵的定义,以及基于该差别矩阵的核属性和属性约简定义,同时证明了由该定义获得的核和属性约简与正区域的核和属性约简是等价的;最后,设计属性约简算法及其改进算法,并通过实例和实验验证了算法的有效性。     

基于布尔差别矩阵逻辑运算的属性约简

针对差别矩阵属性约简存在的不足,首先将决策表简化,并引入布尔差别矩阵定义及其逻辑运算方法;然后给出基于布尔差别矩阵核属性和属性约简的定义,同时证明了该核属性和属性约简与正区域的核属性和属性约简是等价的;接着,设计基于属性布尔差别矩阵逻辑运算的属性约简算法,算法的时间和空间复杂度均为O(|C||U/C|2)。最后,通过实例和实验验证本文算法的正确性和高效性。     

一种使用二进制差别矩阵的属性约简方法

针对区分矩阵属性约简算法中区分矩阵存在空值元素和重复元素等缺点,提出了一种基于二进制差别矩阵的属性约简算法.该算法不仅保证了属性约简的完整性和正确性,同时也降低了运算所需的时间和空间.     

基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,最常用的计算属性约简的方法是基于Skowron可辨识矩阵的方法.为解决该类方法中存在的如应用范围受限、时间及存储空间浪费和效率瓶颈等问题,提出了一种基于浓缩布尔矩阵的属性约简算法:通过提出浓缩布尔矩阵的概念,以布尔代数的形式有效解决了现有可辨识矩阵存储空间大、生成效率低等缺点;利用一种新的用于直接生成分辨函数最小析取范式的算法,有效改善了算法的时间和空间复杂度,从而提高了属性约简算法的效率.     

基于简化差别矩阵的增量式属性约简

新对象添加到决策表后,已有的属性约简将会发生改变,需要对其动态更新.为此,首先给出简化决策表和简化差别矩阵的定义,并证明了基于简化差别矩阵的属性约简与正区域的属性约简是等价的;然后,分析增量对象的不同情况,将增量属性约简映射到简化决策表上来实现,由此设计基于简化差别矩阵的增量式属性约简算法,并对算法进行改进;最后,利用实例和实验验证了所提出算法的正确性和高效性.     

基于改进差别矩阵的增量式属性约简算法

研究目前粗糙集中求属性核和属性约简存在的效率低下问题,提出基于改进差别矩阵的核增量式更新算法,用于解决对象动态增加情况下核的更新问题.为降低现有增量式属性约简算法的时间和空间复杂度,提出一种不存储差别矩阵的高效属性约简算法,用于处理对象动态增加情况下属性约简的更新问题.理论及实验结果表明,该算法可明显降低时间和空间的复杂度.     

一种基于差别矩阵的新的属性约简方法

在利用粗糙集理论进行数据挖掘得到知识规则时,最重要的一点就是基于粗糙集的属性约简,因此,在区分矩阵的基础上,改进了计算信息系统属性约简的方法,使属性约简计算量大幅度减小,可以快速得到给定要求下的属性约简．     

水平划分决策表的属性约简算法

差别矩阵属性约简是粗糙集重要约简方法之一,但在处理不一致大数据集时存在不足。为此,提出了决策差别矩阵的概念,并给出基于决策差别矩阵的属性约简定义,同时研究了由该定义获得的约简与正区域约简之间的等价性。为了提高求解效率,给出水平划分决策表的方法,指出将划分的子决策表分配到不同的网络节点上,基于子决策差别矩阵可并行完成核属性和属性约简;并设计了并行约简算法。实例分析和UCI中数据集的实验比较表明所提出的约简算法是正确的、高效的。     

基于区分矩阵的属性约简算法改进策略

针对大容量数据表构造的区分矩阵过于庞大致使属性约简算法效率低的问题,引入置信度和支持度,提取大型数据库中的高概率事件,重新构造决策数据表,并在构造区分矩阵过程中剔除重复项和包含项,结果使得比较次数减少、存储空间节省、约简效率提高。     

基于二进制可辨矩阵属性重要度的属性约简算法

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法,是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实现.文中提出了一种利用二进制可辨矩阵的属性重要度实现属性约简的算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并通过理论和实例证明了其正确性.     

粗糙集中区分矩阵约简方法的优化

基于属性约简的区分矩阵方法的思想,对区分矩阵方法进行了改进,并给予了理论上的证明,同时对优化方法进行了分析与探讨.优化方法不保留区分矩阵方法中的冗余信息,减少了比较次数,从而提高了约简的效率,节省了存储空间.     

基于不可区分矩阵的属性频率约简

根据不可区分关系,提出了不可区分矩阵的概念.证明了不可区分矩阵与区分矩阵的关系,指出了不可区分矩阵约简算法的优势.给出了基于不可区分矩阵的属性频率约简算法.相对于区分矩阵算法,该算法在时间和存储空间花费上都有较大的改善和提高.     

一种新的基于区别矩阵的决策表属性约简方法

利用反例指出目前基于区别矩阵计算决策表核属性方法的局限性,并指出根本原因是:U/ind(C)中的等价类的A C不相容性.目前,对于决策表的相容性问题的研究都停留在单个对象上,而本文的研究表明,要计算决策表的属性约简以及核属性,关键是要考虑U/ind(C)中的等价类的相容性.给出了基于U/ind(C)的等价类的相容性的属性约简定义和核属性定义,并讨论了一种新的基于区别矩阵的属性约简和核属性计算方法.最后证明本文方法是正确的并用相同实例验证了该方法的有效性.     

基于可辨识矩阵的配电网故障综合选线法

提出了一种基于可辨识矩阵的综合选线法,通过比幅比相法、小波包分析法、零序能量法、零序能量积分法以及固有模态能量法等5种方法的选线结果,构建可辨识矩阵并进行属性约简,留下必要的选线方法,得到准确率较高且计算量较小的综合选线法。基于可辨识矩阵的综合选线法克服了单一选线法的不足,每种选线方法互补,提高了选线的正确率。通过实际工程数据仿真验证,该选线方法是可靠有效的,而且计算工作量比其他综合选线法相对减小。     

基于区分矩阵与近似的支撑矢量机的医学影像库分类策略

针对医学影像库信息量大、关联信息多、对象复杂等特点,将基于区分矩阵的属性约简算法与一种近似的支撑矢量机算法相结合实现了对医学影像库的正常、异常分类。基于区分矩阵的属性约简算法有效地降低了医学影像库的维度,而非线性的近似支撑矢量机算法则克服了标准支撑矢量机在实际应用中表现出来的算法速度慢、算法过于复杂而难于实现以及检测阶段运算量大等缺陷。实践证明了该方法的确具备简单、快速,高效的特点。