基于粗糙集的属性约简算法改进

针对目前道路交通肇事逃逸案件逐年增多情况，利用改进后的粗糙集属性约简算法对案件记录卷宗中的大量数据进行约简处理，得到和原始数据等效的属性约简集，将此约简集作为挖掘的数据基础，大大缩小了数据量，使得侦破人员可以将注意力集中于重要的物证采集上，减少了案件侦破中不必要的人、财、物消耗，同时数据量的减小也相应的加快了挖掘的速度。将在此约简集基础上挖掘得到的规则和关联规则算法得出的规则进行比较，证明改进后的约简算法是有效的。     

一种基于粗糙集的决策系统属性约简算法

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。     

一种专家系统知识获取时的属性约简算法

知识获取是构造专家系统的“瓶颈”,提供准确的推理知识是进行决策规划的关键。文中运用粗糙集理论,通过粗糙集的约简消除冗余的条件属性,实现对知识库的精简。首先研究知识获取,在阐明知识的层次结构基础上,给出了概念化、形式化、知识库求精三个知识获取过程;然后研究属性约简算法,在研究集合差异度和属性的重要性、约简算法推导过程的基础上,给出了属性约简算法的六个步骤。最后根据属性约简算法及其步骤,对功能点分析法构建软件成本估算专家系统时,组成技术复杂因子的14个因素进行了约简。     

相容RS理论中的属性约简算法

1.引言 Skowron等提出的相容RS理论是经典的RS理论的推广,它用相容关系(tolerance)代替原来的不可分辨关系(indiscernibility),可以发现属性值之间的相似性、滤除属性值之间的微小偏差,提高系统决策的鲁棒性和决策效率。Duntsch、Gediga等从信息论的角度建立了粗糙集理论中的知识与信     

一种带局部回溯的属性约简算法

1 引言粗糙集理论自1982年由波兰科学家Z.Pawlak提出发展到现在,知识约简已经成为其研究的核心内容之一。知识约简包括属性约简和属性值约简,属性约简是对整个知识库而言的,在保证信息量不减少的前提下,去掉冗余的属性;而属性值的约简是针对每条信息(决策)的描述而言的,在不影响对其分类或决策的能力的情况下,不考虑某些属性的取值。本文所提到的约简如果没有特别说明,特指属性的约简。一般来讲,约简是不唯一的,人们当然希望能够找到具有最少属性的约简,即最小约简。遗憾的是,求解最小约简是NP完全问题,任何非穷举的算法都不能保证所得结果是最优的,这时不得     

基于二进制可辨矩阵的属性约简算法的改进

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一，信息系统中知识(属性)并不是同等重要的，甚至其中某些知识是冗余的。属性约简是在保持信息系统中知识量(即分辨能力)不变的条件下，删除其中不相关或不重要的知识，现已证明寻找信息系统的最小属性约简是NP-hard问题。解决这类问题的一般方法是采用启发式算法求出最优或次最优约简。对支天云等所给出的二进制可辨矩阵的化简算法进行了改进，并根据属性的分辨能力的大小，提出了一种基于二进制可辨矩阵的思路清晰、实现简便的属性约简算法。通过算法分析表明，该算法是更加高效的。     

基于属性重要性的逐步约简算法

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．     

属性约简的依赖度算法研究

属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,其核心任务是得到属性集的核。本着决策属性对条件属性的依赖程度,文章给出了属性约简的依赖度算法,并且给出了证明和实例。     

粗糙集属性约简算法研究

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。     

基于免疫算法的属性约简方法

为了求取决策表系统中属性的最小约简,本文提出了一种基于免疫算法的属性约简方法。该算法应用决策表的相对核来初始化种群,根据决策属性对条件属性的依赖度和抗体中条件属性的个数设计抗体的适应度函数,通过免疫记忆特性和抗体浓度的促进与抑制作用,保持了个体的多样性,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优现象,从而求解出最小属性约简集合。实验结果表明,算法快速、有效,能得到较好的最小属性约简。     

一种结合混沌搜索的自适应遗传算法

自适应遗传算法(AGA)是一种有效的全局优化概率搜索算法.把混沌优化算法引入到AGA中,提出了一种结合混沌搜索的自适应遗传算法(AGACCS).该算法保持了AGA的所有特点,进一步改善了AGA的全局寻优能力并有效防止局部收敛现象,提高了算法的收敛速度和计算精度.仿真函数结果表明,该算法的性能优于AGA.     

一种最优特征集的选择算法

文中在实例特征矩阵的基础上，提出了一个最优特征的启发式健算法，并对该算法的有效性进行了数据测试，给出了它与特征选择的贪心算法的比较结果。     

基于超图的求等价属性集算法研究

本文讨论了有关等价属性集的一些性质，提出了准等价属性集和基本等价属性集的概念。在此基础上给出了一种求等价属性集的算法。     

一种求简单多边形凸包的最优算法

计算一般多边形凸包的算法时间复杂度为Ｏ（ｎ＾２）。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

为了研究粗糙集理论中属性约简问题,给出了一种属性相对重要度定义,证明了其合理性,并将它应用到基于遗传算法的约简算法中,提出一种启发式遗传算法.算法采用修正策略保证群体进化收敛于最小约简,同时引入属性相对重要度作为启发信息,加快算法的收敛速度.对算法进行的时间复杂度和完备性分析以及数值实验表明,基于遗传算法的粗糙集属性约简算法具有完备、快速收敛等特点.     

柔性构象搜索：遗传算法与POWELL优化法的比较

在三维结构搜索中可种算法作构象搜索对系统的搜索速度和命中率有极大的影响。本文在自行的三结构搜索系统３ＤＦＳ的基础上对遗传算法和ＰＯＷＥＬＬ法的构象搜索能力进行了比较，五个典型药效团的搜索结果表明，两种算法在速度和优化能力上各有优势。应视系统的要求区别使用。     

基于属性重要性的属性约简算法

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。为了获得决策系统中更好的相对属性约简,提出一种基于属性重要性的属性约简算法。将可辨识矩阵中出现次数多少作为属性重要性的判断依据。算法还考虑了当出现次数相同的情况下属性选择问题,由此定义新的属性重要性,以新的属性重要性为启发信息,分析表明,提出的算法是有效可行的。     

一种增量式属性最小约简的粗糙集算法

当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,为了获得该系统的最小约简属性,一般方法是对决策表的所有数据进行重新计算,很显然这种方法不可取。在粗糙集理论的基础上,给出了过渡相对差异比较表的定义,提出一种新的增加条件属性的最小约简算法。实例说明:该算法节省了大量的时间和空间的资源,并且结论与传统的算法得到的属性最小约简的结论是一致的,所以该算法具有一定的适用价值。     

图像重建的自适应随机元胞自动机算法

随机元胞自动机（ＳＣＡ）是一种广泛意义上的随机松弛技术，是目前国际上流行的几种随机松弛技术的直接推广。本文首先介绍构造一类随机元胞自动机的几个条件，然后基于这几个条件，作者构造了几种用于由投影重建图像问题的算法。运行后得到了令人满意的结果。     

基于矩阵的关系模式主属性判定算法的研究

本文从分析主属性在关系模式中的特点出发，在模式矩阵及其分类的基础上，给出了一个基于矩阵的关系模式主属性的判定算法。