基于粗糙集理论的属性值约简算法研究

对基于粗糙集的属性值约简算法及相关理论进行研究,并针对启发式值约简算法进行了性能测试和分析。在数据规模不是很大的情况下,启发式值约简算法与一般值约简算法相比,具有较好的执行效率。     

基于粗糙集的专家系统知识库约简研究

基于粗糙集理论提出一种改进的属性值约简算法;首先针对粗糙集中两种属性重要度定义存在的不准确性问题,提出一种加权平均的属性重要度定义;接着将此定义引入改进的属性值约简算法之中,在求得决策表中属性值核后,用它指导后续属性值的添加问题;改进后的算法可以在保证约简效果的前提下,从不相容决策表中获得完整的解空间;最后通过约简某型专家系统知识库的实例验证了所提算法的有效性。     

一种基于粗糙集理论的规则提取方法

规则提取是实现智能信息系统的重要环节,也是一个难点。针对信息系统中的规则提取问题,提出了一种基于粗糙集的研究方法,并对规则提取涉及到的属性约简、属性值约简等问题进行了研究。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辫识向量,以利用可辨识向量的加法法则运算求得核属性以及属性重要性,然后以核属性为基础、属性重要性为启发信息,求得信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值来完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效、可行的。     

自适应人机界面规则推理的粗糙集方法

为了完善人机界面自适应机制,提高交互系统可用性,提出一种基于粗糙集的自适应规则推理方法.建立了用户类型和交互任务特征驱动的用户模型,在此基础上构造决策表以描述不同人机界面模式与用户模型之间的自适应匹配关系;采用基于属性依赖度的约简算法求解最简决策规则,并通过粗糙算子进行不一致性冲突消解,生成人机界面自适应规则产生式.按文中方法构建了实例系统的自适应人机界面,通过用户测试验证了该方法的实用性和有效性.     

基于相似粗糙集的范例推理技术

讨论了经典粗糙集理论在特征项约简过程中，造成的范例相似度测量误差问题，并提出用相似粗糙集约简特征项和获取特征项权重的过程与算法，力求提高约简的精确性和保持约简后范例库的良好性能。     

基于粗糙集的柴油机故障诊断系统设计

利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则,完成柴油机的故障信息条件属性值约简和决策规则提取程序设计.采用正向推理及相关控制策略实现推理机,完成故障诊断系统的诊断推理操作.基于粗糙集的属性约简和决策规则提取十分有效,大大减少了推理的时间,提高了系统的工作效率.     

基于推理通道的函数依赖推理控制

数据库推理控制是数据库安全领域的重要研究内容.函数依赖关系在推理攻击中通常会起到重要作用.文中对基于函数依赖关系的推理控制问题进行了研究,在推理通道思想的基础上,提出了一种基于最小函数依赖集构造推理通道的方法,以及一种基于推理通道的动态组合通道实例的方法,实现了在数据库运行阶段针对函数依赖关系的动态推理控制.上述方法已应用于国产数据库神舟OSCAR安全版中,实践表明,上述方法能够有效地防御基于函数依赖关系的推理攻击.     

基于粗糙集的决策规则约简

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法，正越来越被人们所重视。其主要思想是保持分类能力不变的情况下，利用等价类，通过属性约简和决策规则约简，达到发掘知识并简化知识的目的。但是属性约简是一个NP问题，对属性的约简和决策规则的约简只能通过启发式算法实现。该文针对属性约简和决策规则约简，各提出了一个启发式算法。     

一种基于粗糙集区域分割和语义分类的方法

提出一种基于粗糙集的图像理解方法.将图像视为一个信息系统,每个像素看作系统中的一个实体对象.引入粗糙集理论中上下近似和核属性的相关概念,采用相容扩展模型下的知识约简方法,对图像处理、分析和解释这3个过程进行分析,提出基于粗糙集的分割算法和知识库规则约简推理方法.通过与Ncuts分割方法及统计学习方法进行理解的实验结果对比,表明算法的可行性和理解的准确性.     

基于粗糙集理论的约简、决策规则与模式

粗糙集理论的概念性框架之一就是利用不可分辨关系和布尔推理作为数据约简和获取决策规则的基础.在分辨矩阵和决策矩阵概念的基础上,提出将约简分为4类,即信息表的对象约简、信息表的全局约简、决策表的对象约简和决策表的全局约简,其中决策表的对象约简对应决策规则.从模式的角度对约简和决策规则进行了分析,利用决策矩阵和决策函数,给出了获取最小决策规则的一种算法,上述结论可以作为设计启发式算法的基础,并用例子对结论进行了说明.     

一种基于粗集理论属性约简的粗化算法

本文基于粗集理论，针对知识表达系统提出了一种新的归纳学习方法，对该方法中条件属性的简化进行了详细的讨论，并给出了一种具体的属性约简算法，其特点是简单，容易实现，考虑了属性值代表范围的合理性。     

基于粗糙集的中文文本特征选择方法研究

针对传统的特征选择使用阈值过滤导致有效信息丢失的问题,提出一种粗糙集的文本特征选择方法。该方法以核为起点利用特征属性的重要性和依赖性作为启发式信息进行特征选择,使文本的特征维数得到一定程度的降低。实验表明,此算法不仅易于实现而且能够有效降低特征数目,提高分类效率。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

为了研究粗糙集理论中属性约简问题,给出了一种属性相对重要度定义,证明了其合理性,并将它应用到基于遗传算法的约简算法中,提出一种启发式遗传算法.算法采用修正策略保证群体进化收敛于最小约简,同时引入属性相对重要度作为启发信息,加快算法的收敛速度.对算法进行的时间复杂度和完备性分析以及数值实验表明,基于遗传算法的粗糙集属性约简算法具有完备、快速收敛等特点.     

一种基于粗糙集的Web文本分类方法

随着Web信息容量迅速膨胀,对Web文本分类已经是目前研究的热点.传统的Web文本分类对网页的预处理基本上没有考虑网页中的大量噪音,因此对分类结果有一定的影响;另一方面,文本的向量空间模型维数过高,对分类效果也存在很大的影响.提出一种基于粗糙集理论的Web文本分类方法,首先对网页进行去噪,然后对向量空间模型进行属性约简,之后构造分类器,实验表明,此方法不仅降低了维数,还提高了分类结果.     

基于Rough Set理论的"数据浓缩"

本文了基于ＲｏｕｇｈＳｅｔ（ＲＳ）理论数据浓缩的几个问题。     

一种基于粗糙集的集成算法及应用

粗糙集理论的主要思想是在保持信息系统分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策和分类规则：本文提出一种基于信息量的属性约简和规则提取的集成算法,并结合汽车里程试验数据进行验证,通过仿真实验,表明了该算法的有效性和可行性。     

基于Rough集的启发式约简中启发式规则比较研究

采用属性的重要性作为启发式属性约简规则比较普遍。选择几种研究较多的属性重要性启发式规则,如属性依赖度、区分矩阵频率、信息熵等,进行简要介绍。通过编程实现规则和算法、采用经典数据集的运算比较作了汇总,从运算结果分析中获取了不同启发式规则对属性约简影响的几个基本结论。     

RSL:基于Rough Set的表示语言

本文绘出了一种基于RoughSet理论的表示语言—RSL，该语言包括面向应用与面向研究两部分.应用部分主要服务于对信息表进行分析与处理的用户，研究部分则主要是为研究RoughSet及利用RoughSet理论构造更复杂算法的研究者所设计.鉴于RoughSet理论中求最小约简的过程是NP完全问题，为了使RSL表示语言可以分析与处理规模更大的信息表，本文还为RSL表示语言设计了一个新的对求取最小约简而言的领域独立的近似算法.     

一种增量式属性最小约简的粗糙集算法

当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的最小约简属性,一般方法是对决策表的所有数据进行重新计算,很显然这种方法不可取。在粗糙集理论的基础上,给出了过渡相对差异比较表的定义,提出一种新的增加条件属性的最小约简算法。实例说明:该算法节省了大量的时间和空间的资源,并且结论与传统的算法得到的属性最小约简的结论是一致的,所以该算法具有一定的适用价值。     

一种基于粗集理论的增量式属性约简算法

增量式学习中,当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的约简属性,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算,但这种方法显然效率很低且不必要.在粗集理论的基础上,给出相对区分矩阵和绝对区分矩阵的定义,提出一种新的增量式属性约简算法.通过实例得知:由该算法得到的属性约简与传统算法得到的属性约简结果相同,但该算法不仅降低了时间复杂度而且其分类质量一般要优于原来的分类质量,所以该属性约简具有一定的实用价值.