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1.
从不同的角度分析了属性约简的两种重要方法:区分矩阵法和基于属性重要性。根据数据集的实际情况提出了一种基于粗糙集的区分矩阵和属性重要性相结合的启发式算法,并获得了属性约简集。在约简集的基础上分析了静态决策推理规则及算法。在相容决策系统中利用集合向量包含度构造了规则融合的方法,从而得到动态条件规则的极大近似决策值。在知识满足分类质量要求的前提下,根据规则融合方法,对任意给定的样本知识可以判别知识的实际归属类。 相似文献
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过量过滤规则存在冗余性影响着网关设备处理性能。在分析过滤规则属性集的基础上,利用粗糙集区分矩阵的性质对过量过滤规则属性集进行约简处理。同时,通过属性权重方法产生过滤规则属性核集实现对过量过滤规则冗余的约简算法。测试证明基于粗糙集的约简算法在网关设备中具有较好的适用性。 相似文献
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对目前求不一致决策表最简规则方法存在的问题进行了分析,提出了一种构造区分矩阵的方法,能更好地适用于多决策属性存在的决策表中.借助区分矩阵进行值约简,提出了一种新的规则提取算法.利用属性的重要度来描述条件属性所提供的知识对决策表的影响程度,引入规则准确度来衡量算法是否造成决策表的新的不一致规则.该算法不会破坏决策系统中一致规则和不一致规则所蕴含的信息量,保持约简前后规则的准确度不变. 相似文献
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为在决策表中获得更好的属性约简组合,从信息论角度分析,在基于区分矩阵的基础上,提出一种改进的以条件熵作启发信息的约简算法。同时考虑条件属性相对于决策属性的条件信息熵以及属性值的分布情况,用它们的比作为启发因子,重新给出一种度量属性重要度的依据,得到属性约简集。实验结果表明,该算法能够有效约简属性集,使约简结果获得最简决策规则组合。 相似文献
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为了获得决策系统中更好的相对属性约简,本文提出了一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法。该算法以求差别矩阵为基础,不仅考虑了所选择条件属性与决策属性的互信 息,还考虑了其取值的分布情况,从信息论角度定义了一种新的属性重要性度量方法,将其作为启发式信息,最终求得属性约简集。实例表明,算法能够有效地对决策系统进进行约简,获得比较理想的约简结果,同时约简后的决策规则数目较少。 相似文献
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基于属性重要性的逐步约简算法 总被引:16,自引:3,他引:16
粗糙集理论研究的重要内容之一是知识约简的有效性计算问题,目前求解知识约简的算法主要有两种:一种是利用辨识矩阵构造区分函数,另外一种是基于属性重要性的启发式算法.这两种算法均能求得决策系统的最小或次小约简,但由于计算的复杂度高,所以当数据量增大时这些算法的计算性能是不能令人满意的.本文在对后一种算法充分研究的基础上设计了基于属性重要性的逐步约简算法,利用在决策系统中己获得的正区域逐步缩小数据处理范围,减少求解时间.本文将该算法与基于属性重要性的算法进行了实验比较并对结果进行了分析. 相似文献
10.
一种基于决策矩阵的属性约简及规则提取算法 总被引:16,自引:1,他引:16
研究了Rough集理论中属性约简和值约简问题,扩展了决策矩阵的定义,提出了一种基于决策矩阵的完备属性约简算法,该算法利用决策属性把论域划分成多个等价类,然后利用每个等价类对应的决策矩阵计算属性约简。与区分矩阵相比,采用决策矩阵可以有效地减少存储空间,提高约简算法效率。同时,借助决策矩阵进行值约简,提出了一种新的规则提取算法,使最终得到的决策规则更加简洁。实验结果表明,本文提出的属性约简和值约简算法是正确、有效、可行的。 相似文献