一种新的完全决策表属性约简的高效算法

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。为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高。此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题。     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

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.为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解是NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解.文中研究了不完全决策表的属性约简,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法.对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高.此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题.     

不完全决策表的一种信息熵属性约简算法

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。为获得最简明的规则集，通常希望能找出最小的属性约简集，但得到最优解NP-hard的问题，通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简，提出了对不完全决策表的一种基于信息熵的属性约简算法，并通过例子说明算法的具体过程和验证了算法的可行性。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种高效的算法，这样就相应地提高了属性约简算法的效率。     

基于差别矩阵启发式决策表属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,足知识获取的关键步骤.针对大规模数据集,基于决策表差别矩阵属性约简不具备可操作性缺点;以及基于差别矩阵属性频度的约简算法没有考虑到差别矩阵元素中属性个数多少的缺陷.基于差别矩阵元素的基数越小,其属性越重要的思想,按照基数由小到大的顺序,利用矩阵中具有相同基数的矩阵元素的簇集中属性出现的频度,确定属性的重要度,提出一种快速搜索属性约简算法,能快速搜索到属性的最优或次优约简.实验结果表明算法是可行、有效的.     

不完备决策表的差别矩阵属性约简算法

给出一个差别矩阵的属性约简定义,证明该属性约简的定义与广义决策属性约简的定义是等价的,对差别矩阵进行了有效的压缩。在此基础上,为求出不完备决策表的属性约简,设计了一个基于该差别矩阵的不完备决策表属性约简算法,其时间复杂度为O(|C|2|U|2),最后用实例说明了该算法的有效性。     

不完全决策表的一种信息熵属性约简算法

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.为获得最简明的规则集,通常希望能找出最小的属性约简集,但得到最优解NP-hard的问题,通常采取启发式的算法得到近似最优解.文中研究了不完全决策表的属性约简,提出了对不完全决策表的一种基于信息熵的属性约简算法,并通过例子说明算法的具体过程和验证了算法的可行性.对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种高效的算法,这样就相应地提高了属性约简算法的效率.     

一个基于决策表的快速属性约简算法

在目前已出现的基于Rough Set的属性约简算法中，认为以近似质量为启发信息并非十分理想，以快速缩小搜索空间为目的设计了一个新的较为合理的度量属性重要性的计算公式，并给出了该公式的递归计算方法，计算该公式的算法的复杂度被降低到O（｜C-P｜｜U—UP｜），然后给出了一个时间复杂度为max（O｜C｜｜U｜log｜U｜，O（｜C｜^2｜U｜））的快速属性约简算法，最后用一个实例说明了算法的有效性．     

信息量不完备决策表属性约简的一种新算法

目前,基于不完备决策表的属性约简研究较少。基于信息量的不完备决策表属性约简是一种新的属性约简。由于在该属性约简中,计算相容关系是最主要的计算,也比计算等价关系要难得多。基于信息量的不完备决策表的属性约简算法的时间复杂度一般为O（|C|²|U|²）。为降低其时间复杂度,首先分析了老算法的不足,然后给出了一个效率较好的计算相容类的算法。最后设计了一个新的基于信息量的不完备决策表的属性约简算法,其时间复杂度为O（|C|²|U|²）。     

基于元素约简的决策表属性约简算法

Skowron差别矩阵广泛应用于属性约简及求核运算,但它只适用于相容决策表,对于不相容决策表有时会得到错误的结果。虽然国内多位学者对它进行了改进,但一方面它们仍只适用于相容或部分相容决策表的属性约简,对完全不相容决策表仍得不到正确的结果。另一方面须通过额外的函数来约束差别矩阵的构造过程,增加计算负担。利用等价差别矩阵具有相同属性约简的思想,将元素对象分割成相容对象与矛盾对象,通过对参与构造差别矩阵的行与列元素进行约简,减少了某些重复计算过程,提高了计算效率。以此为基础,给出了一种改进的属性约简算法。数值算例验证了该算法是有效可行的。     

一种快速的不完备决策表属性约简算法

目前,关于不完备决策表的属性约简算法已有不少,其中在很多算法中,其时间复杂度为O( |C|3|U|2).为有效地降低算法的时间复杂度,给出一个差别矩阵的定义和基于差别矩阵属性约简的定义,并证明了该属性约简与基于正区域的属性约简是等价的.生成的差别矩阵无需比较Umeg之间的对象,使差别矩阵得到有效地简化,进一步降低算法的存储空间.在此基础上,利用简化的差别矩阵设计一个快速计算不完备决策表的属性约简的算法,其时间复杂度降为maX{O( |C|2|Upos,||U|),O(K|C||U|)}.(其中K=max{ |Tc(xi)|,xi∈U}).最后用实例仿真说明了新算法的有效性.     

一种不完备决策表的属性约简算法

对于不完备决策表,给出了区分对象对集和基于区分对象对集约简的定义,并证明出基于区分对象对集的属性约简定义等价于基于广义决策的属性约简定义。在此基础上,提出一种基于区分对象对集的新算法。新算法以区分度[K(ci)]和完备度[P(ci)]为启发信息,结合基数排序,使得算法最终时间复杂度为[O(|C||U|2)],相比传统的算法时间复杂度[O(|C|3|U|2)]和[O(|C|2|U|2)],时间复杂度有效降低。通过实例说明了新算法的正确性和有效性。     

布尔决策表的属性约简新方法:应用于欺诈识别

粗糙集理论是应用于知识约简及分类等领域的一种高效数学工具。基于欺诈识别中的布尔型决策表,提出了属性幂的概念,据此可以快速计算划分,缩短运算时间。应用粗糙集相关理论,并结合排序思想,提出一种新的决策表属性约简方法。实例计算及应用于信用数据上的实验验证了算法的可行性及有效性。     

模糊决策表的一种改进的属性约简算法

经典粗糙集对模糊决策表处理能力十分有限。把模糊集和经典粗糙集结合起来,对模糊决策表属性约简算法进行了研究。定义了新的相似度、相似类以及条件属性划分形成的相似类簇;给出了两个定理;提出了一个新的属性约简算法,并用实例进行了验证。     

不相容决策表中一种新的属性约简算法

针对不相容决策表中一些属性约简算法的不足,结合粗糙集的代数观与信息观的优点,对差别矩阵加以改进,提出了一种新的属性约简算法,该算法在保证约简后决策表的正域和条件信息熵不变的情况下,降低了时间复杂度。通过实例说明了该算法的有效性和可行性。     

一种改进的决策表属性重要性及其快速约简算法

文献[9]给出了一种决策表的代数约简快速属性约简算法,但有时得不到正确的结果,首先给出算例指出其不足,然后给出改进的属性重要性及其快速属性约简算法,它能保证得到正确的代数约简结果。数值算例也验证了其正确性。     

基于聚类率的决策表属性约简

根据经典粗糙集方法,在对可约简决策表进行属性约简时可能出现核不存在无法找到起点属性从而无法约简的问题。针对该问题,提出了基于聚类率的属性约简方法。计算决策表的区分矩阵,以属性区分度为基础,在属性区分度相同的情况下,利用聚类率修正属性重要度,保证起点属性存在的必然性,从而完成起点属性的求取并获得决策表的属性约简。实验分析表明,方法可以保证可约简决策表中起点属性的计算,且利用该方法获得的约简结果保持了较高的决策准确率,是有效可行的。     

粗糙集决策表边界属性分析

上近似、下近似是粗糙集理论的基本概念,由上下近似概念可导出粗糙集的正域、负域、边界等概念。对于决策信息系统,决策属性的等价类可以用粗糙集理论的上下近似来刻画,边界反映了其粗糙性。分析决策信息系统的边界类属性,结合可变精度粗糙集与经典粗糙集理论,对比边界类属性与正域类属性及负域类属性的差别,提出了正向迁移属性和负向迁移属性概念,结合例子给出正向迁移属性与负向迁移属性的求法,并对其意义加以说明。     

一种新的决策表核属性计算方法

属性约简是粗糙集理论研究的一个核心问题,而核属性的确定往往是决策表中属性约简的基础。结合决策表的树型结构表示,给出了决策表中正域和非正域的计算方法,并从核属性的定义出发,计算树型决策表中正域和非正域相对于属性全集正域和非正域的变化,提出了一种计算决策表中核属性的方法。对其时间和空间复杂度的分析,以及对一个气象决策表例子的实验结果,证明了这些方法的有效性。     

基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法

对于决策表中存在对象动态变化的现象,当利用静态的属性约简算法处理这类决策表时算法效率并不理想,为了有效提高增量属性约简算法的效率,对决策表进行了简化,并证明了基于简化区分矩阵的属性约简与基于区分矩阵的属性约简是一致的,在利用原的属性约简的基础上,提出了一种基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法,通过实例分析说明算法的有效性和可行性。