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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. 相似文献
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基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法 总被引:1,自引:1,他引:1
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。 相似文献
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粗糙集用于规则归纳时,其正域规则和边界规则这两种不同的分类规则会导致不同的决策序列。这两种分类规则都能够从语法和语义上进行区分,并被Pawlak模型所延伸的粗糙集理论所解释。属性约简是粗糙集理论的一个重要概念,本文针对决策粗糙集中的决策单调性这个分类属性,给出属性约简中基于正域约简模型及其分析。 相似文献
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一种基于粗糙集的决策系统属性约简算法 总被引:28,自引:1,他引:28
从大量数据发现知识时,属性约简是一个关键问题,本文提出了一种新的算法用于粗集中的属性约简,该算法基于Hu的差别矩阵,在对差别矩阵进行化简的基础上,先得到核,然后在逐步减小的差别矩阵中挑选出最频繁的属性加入直到成为一个约简。文中还对求核的正确性,算法的正确性进行了证明,同时对算法复杂度进行了分析,最后给出了一个例子来说明算法的有效性。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。在Pawlak粗糙集模型中,正区域大小随着属性增多而变大,呈现单调性。然而,在决策粗糙集模型中,概率正区域与属性集之间不具有单调性,从而产生各种属性约简定义。为此,深入研究了决策粗糙集属性约简问题,阐述了几种约简定义之间的关系,证明了保持局部最大概率正区域的约简具有较大的代价,指出了保持所有对象的正决策不变的约简呈现稳定性和存在属性核。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论的核心问题,为了获得更多更稳定的最小属性约简,根据决策粗糙集模型将最小属性约简问题转化为决策风险最小化问题,并给出了新的适应度函数计算方法;在此基础上利用回溯搜索算法较强的全局搜索性能,提出了基于回溯搜索算法的决策粗糙集属性约简算法;对UCI数据集的实验结果以及与其他约简算法的比较表明,该算法能够得到更多的最小属性约简,而且能够在多次运行中保持约简结果个数的稳定性。 相似文献
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粗糙集理论是分析不确定系统的一种有力的工具.运用粗糙集的理论和方法,结合我国历年的石油数据,建立石油安全预警指标模型.利用Rose软件,在保持分类能力不变的前提下,对该数据的各项指标进行属性约简,再对该约简的属性值进行约简,然后提取最小决策规则,挖掘其中隐含的有用信息,得出影响我国石油安全预警的重要因素.根据得出的决策规则,对我国未来几年内的石油预测数据进行分析,得出我国石油安全属于重警区,需加强防范的结论. 相似文献
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基于Rough Set理论的一种属性值约简算法 总被引:2,自引:0,他引:2
属性值的约简是Rough Set理论的核心内容之一。它的口的就是在保持规则集的分类能力的条件下,删除多余属性值,进一步简化规则集。从而,得到最小的知识库。本文针对Rough Set理论中值约简这个重要问题进行了研究,提出了一种利用决策规则质量的属性值约简算法。该算法比现有的值约简算法更简化,并用实验证明了其有效性。 相似文献
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粗糙集分类算法中的近似决策规则和规则匹配方法 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集分类算法在应用标准决策规则进行新对象分类时,经常碰到决策规则与新对象不完全匹配的情况。因此,近似决策规则和部分匹配方法常用于提高决策规则与新对象匹配的可能性。本文在概述和比较两种近似决策规则生成算法的基础上,以一个文本分类系统为例,提出了一种综合的、更有效的近似决策规则生成算法。文章还介绍了几种通用的规则匹配方法,提出了一系列实用的完全匹配和部分匹配公式。实验表明,新提出的近似决策规则生成算法和规则匹配公式能够有效地提高决策规则与新对象的匹配可能性与准确性。 相似文献
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基于Rough集的决策表属性最小约简的整数规划算法 总被引:3,自引:0,他引:3
近年来随着知识发现和数据挖掘的广泛应用,在计算机科学中约简算法越来越得到人们的重视。该文依据决策信息系统中属性约简与逻辑运算的关系,提出了一种计算属性集最小约简的整数规划算法,并建议了相应快速的求解方法。该算法能有效地避免大量逻辑运算,在动态环境下更显示其优越性。实例验证了该算法的有效性。 相似文献
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基于Rough集理论的属性简约研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了从海量的数据获得知识,数据挖掘被广泛地应用于知识发现。粗糙集理论是一种研究不确定性知识的工具,该文从Rough集理论的基本概念出发,对基于Rough集的信息系统决策表的属性简约问题进行了研究,挖掘出隐藏于信息表中的统计信息。该文对Rough集属性重要性在属性简约中的应用进行了研究,研究发现熵作为一种衡量信息量的重要工具,将其引入属性重要性的定义,考虑该属性对于论域中不确定分类子集的影响,使属性重要性这一概念更加完善。文章将这一概念应用于水声信号的目标识别,给出仿真结果,提出了以后的研究方向。 相似文献
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基于Rough集的数据约简算法研究综述 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍基于Rough集的数据约简的理论和它在应用理论研究上的新进展,综述基于Rough集的数据约简算法研究应用成果,并指出其应用前景和存在的问题。 相似文献
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粗糙集理论是一个新的处理不确定性问题的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心问题之一。但求解最优约简已被证明是一个NP—hard问题。基于属性重要度的启发式算法在属性约简中应用的较多.文中分别介绍了基于区分矩阵、基于相关矩阵和基于信息量的属性约简算法。对其思想进行了剖析和总结。 相似文献