基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法

决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一．但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实四。文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法。在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步．最后通过实例证明了其正确性。     

粗糙集在客户分类中的应用研究

粗糙集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过属性约简和值约简,提取决策规则。设计了一个基于粗糙集的客户分类模型,并利用粗糙集的知识约简和决策规则提取算法对超市客户进行了分析。通过决策表约简,剔除冗余属性、消除过剩规则。最后得出了属性约简的最小化结果以及决策规则。     

基于粗糙集的约简算法及规则融合方法的研究

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。     

一种新的决策粗糙集启发式属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中最重要的研究内容之一。在决策粗糙集中,学者提出了多种属性约简的定义,其中包括保持所有对象正决策不变的约简定义。针对该约简定义,为了高效地获取约简集,设计了一种启发式函数 ——决策重要度,这种启发式函数根据每个属性正决策对象集合的大小来定义其重要性,正决策对象集合越大表示重要性越高,由此构造了基于决策重要度的启发式属性约简算法。该算法的优点是通过对属性决策重要度的排序,确定了一个搜索方向,避免了属性的组合计算,减少了计算量,能够找出一个较小的约简集。实验结果表明,该算法是有效的,能够得到较好的约简效果。     

一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法

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。     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一,但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实现.文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法.在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步,最后通过实例证明了其正确性.     

一种新的启发式粗集决策表属性约简算法

粗集理论通过对原始决策表的约简从而获取规则知识,其核心部分是属性约简.经过约简后的数据更有价值,更能准确地获取知识.文中提出了一种新的启发式属性约简算法,并给出了算法的详细步骤和具体的实验示例.该算法通过不一致计数和互信息增量的计算来衡量属性的重要性,避免了对属性之间随机组合情况的搜索,可以提高求解速度.实验结果表明,相比较于动态约简算法和标准遗传算法,所提出的算法获得的约简属性集更加简洁和高效.     

一种基于知识粒度的启发式属性约简算法

属性约简是粗糙集理论进行知识获取的核心问题之一。根据属性相似度与知识粒度的一致性,通过条件属性与决策属性以及条件属性之间的相似度度量,提出了一种基于知识粒度的启发式属性约简算法。根据条件属性与决策属性的相似度对条件属性进行降序排列,根据条件属性之间的相似度度量选择重要的属性,从而得到约简集合。理论分析与实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和较好的约简效果。     

一种改进的基于差别矩阵的属性约简方法

粗糙集理论作为一种新型的软计算方法,在数据挖掘方面的应用越来越被人们所重视。利用粗糙集理论进行数据挖掘,得到知识规则,最重要的一点就是基于粗糙集的属性约简。文中在区分矩阵的基础上,改进了计算信息系统属性约简的方法,使属性约简计算量大幅度减小,可以快速得到给定要求下的属性约简。     

一种基于粗糙集的图像分类方法

提出一种基于图像内容的颜色特征并利用粗糙集进行分类的模型。粗糙集理论在数据分类应用中的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,达到挖掘知识并简化知识的目的。实验结果表明在图像分类方面,粗糙集方法性能良好,相对于贝叶斯方法更加准确和高效。     

一种基于Rough Set理论的属性约简及规则提取方法

该文针对Rough Set理论中属性约简和值约简这两个重要问题进行了研究,提出了一种借助于可辨识矩阵（discernibility matrix）和数学逻辑运算得到最佳属性约简的新方法.同时,借助该矩阵还可以方便地构造基于Rough Set理论的多变量决策树.另外,对目前广泛采用的一种值约简策略进行了改进,最终使得到的规则进一步简化.     

不一致决策表的值约简方法

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.     

粒协调决策形式背景的属性约简与规则融合

针对基于决策形式背景进行属性约简与规则提取能够更便捷有效地获取知识,因此规则提取及属性约简是形式概念分析理论重要的研究课题。本文基于等价关系研究粒协调决策形式背景的属性约简与规则提取,定义粒协调集与粒约简,给出粒协调集判定定理,并结合布尔方法给出属性约简算法,最后利用集值向量包含度这一工具给出决策形式背景中的乐观规则融合方法与悲观规则融合方法。     

核属性蚁群算法的规则获取

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式.     

决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。     

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。