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。     

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。     

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。     

一种大肠杆菌培养基优化分析新方法

提出了一种基于粗糙集理论中的属性约简找出影响大肠杆菌发酵液中谷氨酸脱羧酶产量的重要因素的新方法及基于集合覆盖的属性约简新算法.通过采用均匀设计的思想来获得组合培养基,利用改进的属性约简算法对大肠杆菌培养基因子进行优化.实验结果表明,提出的方法能很好的得出影响谷氨酸脱羧酶产量的几个重要因素,从而进行大肠杆菌培养基优化.     

基于覆盖广义粗集的信息系统的知识约简

对传统的粗集约简方法进行了推广,讨论了在特定相容关系下的信息系统以及协调目标信息系统上辨识矩阵的构造方法,推广之后不再需要对论域形成划分,只需要形成覆盖.针对可辨识矩阵的概念推广到覆盖的情形,提出了3种新的基于覆盖广义粗集的约简并对其优良性质进行了讨论,进而在此基础上给出了近似覆盖约简的启发式算法.     

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。     

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。     

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．     

基于粗集理论的白酒香型识别——低分子有机酸、酯识别法

提出了将粗集理论应用于白酒香型识别的方法.用粗集理论方法对各香型白酒低分子有机酸、酯含量进行分析,约去对决定白酒香型不必要的成分(属性约简)和必要成分中不必要的成分值(规则约简),得到决定白酒香型的一种最简成分和成分值的表达方式,用较少的数据就可以确定白酒的香型.     

食品安全评价指标设定方法研究

食品安全评价是食品安全监管的一项重要内容,而食品安全评价指标的选定与精简又是食品安全评价工作的重点和难点。针对这一问题,本文采用粗糙集理论,利用可分辨矩阵和正域概念提出了一种精简食品安全评价指标的新方法。该方法在保持原食品安全信息系统分类能力的前提下,通过属性约简方法发现数据中蕴涵的知识模式,精简食品安全评价指标,构建简约明了的食品安全评价体系。实验表明本算法是有效可行的。