二次筛选法求信息系统的约简

文中定义了区分属性集的码函数,并通过对区分矩阵中区分属性集码函数值的二次筛选得到区分函数的最小析取范式,最小析取式的每一个合取项即为信息系统的一个约简,该算法可以计算出信息系统的所有约简.     

一种基于属性重要度的约简算法

属性约简是Rough Set理论的核心内容之一,现已证明求决策表所有约简和最小约简是一个典型的NP难题.在对启发式约简算法研究的基础上,提出一种改进的约简算法.该算法将决策属性作为一个特殊的条件属性加入到核中,通过分析加入后划分出的等价类的变化来缩小需要处理数据的范围,并通过实例分析表明该算法的有效性.     

序目标信息系统中分布约简的矩阵算法

在序信息系统中引入了优势矩阵和目标分布矩阵的概念,建立了此类信息系统中分布约简的矩阵算法,同时通过实例分析验证了该算法的有效性,其优点是对数据复杂的信息表可相对容易地给出所有的分配约简,为序信息系统分配约简提供了一种便捷操作的属性约简方法.     

基于信息熵的属性约简算法的研究与实现

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余属性.为了获得决策系统中属性最小相对约简,本文将信息论应用于决策信息系统属性约简中,与遗传算法相结合,并采用加权平均的属性重要度和知识量作为启发式信息指导约简,提出了一种改进的基于核子集的属性约简算法.     

基于模糊相似度的实值属性信息系统规则约简

为了克服传统的规则约简方法容易导致信息丢失和约简错误的不足，提出了一种对实值属性信息系统进行规则约简的算法.该算法在粗糙集理论的基础上，把模糊集合相似度引入到信息系统的规则约简中，通过把每一个实值属性的取值归一化，使得每一条规则所对应的条件属性值都落在0到1范围内；并且把每一条规则看作一个模糊集合，通过模糊集合的相似性来考察规则的相似性；在规则约简过程中，用改进的模糊集合相似度参数进行规则约简，并针对国际水稻信息系统（IRIS）数据库进行了实验.结果表明，该算法能够正确地对实值属性信息系统进行规则约简.     

多值RS理论中的属性约简算法

从信息论角度对信息系统中的属性重要性进行了度量,在此基础上提出了一种多值RS理论中的属性约简算法,它以一种新的形式的信息熵为启发式信息,减小了知识约简过程中的搜索空间. 实验分析表明,该算法能得到信息系统的最小约简.     

一种改进的属性值约简算法

通过信息系统的属性约简可以使信息系统得到简化,但经过属性约简的信息系统还不是一个最简的信息系统,它包含着大量的冗余信息。因此,需要进一步对信息系统进行属性值约简简称值约简。本文提出了一种改进的属性值约简算法。     

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.     

基于不完备信息系统相容关系的分配约简遗传算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,也是粗糙集有效算法研究的焦点.本文研究在不完备信息系统下的属性约简算法,在相容关系基础上,提出了一种应用遗传算法来求解分配约简的方法,并通过实例分析说明了该算法的有效性.     

基于包含度的不完备序信息系统属性约简的一种算法

在不完备序信息系统中,通过引入包含度的概念,对属性重要度进行了定义;在此基础上,提出了一种基于包含度的属性约简算法;最后,通过实例分析表明,该算法能得到不完备序信息系统的一个约简.     

基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。本文针对不完备混合型有序信息系统,利用邻域优势条件熵提出一种对象更新情形下的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出一种新的邻域优势粗糙集模型,同时在其基础上定义了邻域优势条件熵,并设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法;然后,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态性,分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新;最后,利用邻域优势条件熵作为启发式函数提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明,所提出的增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上均比非增量式算法具有更高的性能。     

基于粗糙集相关矩阵的属性约简算法

利用粗糙集相关矩阵采用贪婪策略构造了寻找最小属性约简的启发式算法，证明了算法的正确性并作了复杂性分析，通过实例和与基于属性频率重要性算法进行的对比分析，发现该文算法能快速逼近最小约简，且获得的知识容易理解。     

基于有序二叉决策图的粗糙集属性约简的符号方法

针对现有属性约简算法主要基于代数表示和信息表示的方法,基于改变属性约简问题的知识表示方法,提出区分矩阵的有序二叉决策图(OBDD)的表示方法。给出了属性约简的区分矩阵模型到OBDD模型的转换方法,得到了信息系统的区分矩阵的OBDD模型,并对区分矩阵表示和OBDD模型的存储空间进行了实验对比。结果表明,OBDD模型具有较好的存储性能,可降低对象数量和属性个数较多的信息系统的属性约简问题的空间复杂度。     

一种基于分辨矩阵的属性约简改进算法

运用粗糙集理论,对基于分辨矩阵的属性约简,提出了一种改进算法.该算法通过对分辨矩阵的简化处理,化简分辨函数,快速求解分辨函数的最小析取范式,从而得到决策表的核和所有约简.该算法简化了分辨函数的求解过程,经实例验证该算法简单、快速、有效.     

粗糙集分层递阶约简算法在医学诊断中的应用

粗糙集理论的分层递阶约简算法是根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类,使信息系统或者决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示,从而可以逐层对决策系统进行约简。分层递阶约简算法在某医学诊断中的应用证实其有效性。     

优势关系下知识约简的比较研究

在不协调目标信息系统中引入优势关系的概念,并探讨了基于优势关系下不协调目标信息系统的几种知识约简方法,其中包括分布约简、最大分布约简、分配约简和近似约简;同时提出并证明了确定上述约简之间关系的判定定理,为进一步研究、辨识矩阵及其求取属性约简算法提供了理论依据.     

基于相对知识粒度的决策表约简

知识粒度主要应用于信息系统的属性约简。为了把知识粒度拓展到决策表约简领域,在研究知识粒度的基础上,定义了相对知识粒度的概念,证明了对一致决策表约简而言,相对知识粒度表示与Pawlak代数表示的等价性。进一步定义了基于相对知识粒度的属性重要度,提出了两个基于相对知识粒度的启发式决策表约简算法。通过理论分析与实例表明约简算法是有效可行的。     

结合分辨矩阵改进的邻域粗糙集属性约简算法

针对基于邻域粗糙集属性重要度约简算法在某些决策表中约简正确率下降等问题,结合基于等价关系下的分辨矩阵知识,定义一种邻域决策系统下的分辨矩阵,邻域分辨矩阵由能够分辨不同邻域对象的条件属性子集组成。根据条件属性在邻域分辨矩阵中的占比提出一种属性重要度的度量方法,以新的重要度作为启发性因子,设计一种邻域决策系统下属性重要度启发性约简算法。该算法以核属性集作为初始集合,依次选择重要度大的属性加入到核集,直至找到最小属性约简时,算法终止。实例分析和UCI数据集试验结果表明,与基于属性依赖度的约简算法相比,该算法能够更有效地找到最小属性约简集,并且可以有效减少计算工作量,证明了算法的有效性和可实用性。     

不完备模糊决策信息系统中的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个很重要的方法,本文把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性。     

一种不完备信息系统的约简方法

提出了一种基于覆盖粗糙集理论、利用最大一致块技术进行不完备信息系统约简的方法。在证明利用最大一致块技术生成的相容类构成论域的最简覆盖基础上,利用覆盖粗糙集理论对已利用最大一致块技术进行属性约简的信息系统进行属性值约简,并提出一种新的约简算法。