模糊信息表决策规则获取与属性约简方法

将粗糙集方法用于模糊信息表上的规则获取和属性约简, 在包含度概念的基础上, 定义了齐次包含度.对两类模糊信息值的信息表, 条件属性是离散值，而决策属性是模糊的模糊决策信息表和条件属性与决策属性均为模糊的模糊信息表, 采用齐次包含度研究了条件属性在决策属性中的包含关系, 得到了包含度意义下模糊决策信息表的属性约简判定定理和决策规则获取方法. 给出了模糊条件属性的所有可能组合, 研究了模糊组合属性在模糊决策属性中的包含关系, 提出了最大属性协调集的概念，建立了在最大协调属性集下的模糊信息表属性约简和决策规则获取的算法步骤, 并通过算例演示了模糊决策规则获取和属性约简的过程, 从而为模糊信息表决策规则获取与属性约简提供了一类算法.     

基于决策类划分的新型多变量决策树算法

基于不可分辨关系、复合运算、集合运算和逻辑运算等集合论概念,构造一种新型的多变量决策树算法。该算法包括5个步骤:依据决策属性值划分出决策类;利用决策类之间条件属性集相交判断二义性条件属性值;利用决策类各条件属性值域的不同判断独立决策条件属性值;利用决策类自身条件属性集进行复合运算,获得多变量决策方法;使用或运算符(∨)连接各个部分的决策规则以取得完整的决策规则。以决策树典型训练集(气象信息系统)为例进行验证,其结果表明,该算法行之有效。通过时间复杂度的分析结果表明,该算法较之粗糙集算法更优,而且不亚于ID3算法。       

基于信息增益的属性约简算法

以信息增益作为属性重要性的度量方法,提出了一种基于信息增益的属性约简算法.该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性,用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量,并以此度量作为启发式信息,算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集,直到决策表达到一致分类时结束.并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简,同时可以得到简单规则集.     

基于信息增益的属性约简算法

以信息增益作为属性重要性的度量方法，提出了一种基于信息增益的属性约简算法．该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性，用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量，并以此度量作为启发式信息，算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集，直到决策表达到一致分类时结束．并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简，同时可以得到简单规则集．     

一个基于粗糙集和决策树的最简分类规则集生成算法

利用粗糙集理论中属性核与不可分辨关系给出了属性约简和数据过滤算法，去除信息系统中与决策无关的冗余信号，在简化的信息系统基础上用传统算法构造决策树，总利用由粗糙度理论推出的极小、极大化学习方法对决策树规则进行极小、极大化处理，最后给出了一个最简分类规则集生成算法。     

商业数据挖掘中的核心算法

为了使企业的管理层能够根据市场需求进行数据挖掘,并基于挖掘出来的规则做出决策,在数据仓库、粗糙集方法等理论的基础上提出了一种核心算法,应用于商业数据挖掘.核心算法从信息表开始,通过属性泛化、求核心属性、属性归约,最终得到由正确率表示的规则.在求核心属性的部分对粗糙集理论中求核心集的方法进行了改进,并给出了相应的证明.核心算法利用SQL语言的功能强大、容易开发、运行稳定等特点,通过SQL语言编程来实现.核心算法具有针对性强、可操作性强等优点.     

基于数据挖掘的电力设备状态诊断系统建模

以电力公司的业务需求为背景,为实现电力设备的状态诊断,以数据挖掘技术中的粗糙集和决策树算法为依据,采用粗糙集和决策树相结合的数据处理模型对电力设备的各属性数据进行了分析处理。综合运用粗糙集和决策树两种数据挖掘算法,通过粗糙集技术进行属性约简,并运用决策树的ID3算法对约简后的数据进行分枝、减枝得到规则集,实现对电力设备工作状态的快速、高效诊断,并根据其工作状态提供决策支持。     

一种改进的粗糙集理论分层递阶约简算法

粗糙集的分层递阶约简算法是根据属性的获取方式、采集成本和实时性要求等对属性进行分类,使决策系统中的所有属性在单层次和单粒度上的知识表示变为部分属性所构成的知识在多种层次和多种粒度上的表示,从而可以逐层对决策系统进行约简.在此基础上,文章根据规则获取者的需要即属性的重要度考虑进行分层递阶简约.文章的最后将该算法应用于某单位人才引进决策的获取中,证实了其有效性.     

一种基于互信息增益率的新属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对属性约简，提出了一种基于互信息增益率的属性约简算法.该算法考虑了所选择条件属性与决策属性的互信息，还考虑了所选择属性的值的分布情况，从信息论角度定义了基于互信息增益率的属性重要性度量方法，并以此度量为启发式信息，算法从空集开始逐步将最重要的条件属性加入到选择属性集，直到所选择的条件属性集与决策属性集的互信息等于整个条件属性集与决策属性集的互信息时，算法停止.结果表明，算法能更有效地对决策系统进行约简，同时约简后的对象数目较少.     

基于信息熵的属性约简算法及应用

阐述了粗糙集理论和信息熵的概念,在此基础上提出了一种基于信息熵的属性约简算法。该算法从相对核的角度出发,将信息熵、条件信息熵和属性的重要度结合运用,优化了算法的结构,同时加快了决策表的运行速度。用CTR和Wine数据集对提出的算法进行了实验验证。结果表明,该算法能获得决策系统的最优属性约简,同时加快了运行速度。     

不完备信息系统中一个变精度粗糙集模型

针对不完备信息系统的知识获取,提出了一种基于相容度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定义了这种模型上的知识约简,并给出了求约简的一个启发式算法.最后通过实例分析说明了算法的有效性.     

基于粗糙集理论的模糊神经网络建模方法

采用基于粗糙集的模糊神经网络模型,将粗糙集理论与模糊神经网络相结合,通过利用粗糙集理论中的约简的计算方法,从样本数据中获取精简的规则,再根据这些规则构造模糊神经网络各层的神经元个数,克服了当输入维数高时,模糊神经网络的结构过于庞大的缺点,从而使网络模型结构最简.并采用误差反向传播算法(BP算法)来训练该新型网络中的权值参数及隶属函数的中心值和宽度,仿真结果验证了该模型的优越性.     

Mining association rules in incomplete information systems

Based on the rough set theory which is a powerful tool in dealing with vagueness and uncertainty, an algorithm to mine association rules in incomplete information systems was presented and the support and confidence were redefined. The algorithm can mine the association rules with decision attributes directly without processing missing values. Using the incomplete dataset Mushroom from UCI machine learning repository, the new algorithm was compared with the classical association rules mining algorithm based on Apriori from the number of rules extracted, testing accuracy and. execution time. The experiment results show that the new algorithm has advantages of short execution time and high accuracy.     

基于粗集的规则不确定性量度

在对粗集及其相关理论的研究基础上,给出了一种基于推广粗集模型和信息熵的规则不确定性量度及其相关定理的证明,同时在此基础上还提出了一种规则噪音处理方法,实验结果证明该不确定性量度适用于评价从有噪音数据中提取的规则。     

粗糙集神经网络在图像分割中的应用

提出了粗糙集神经网络用于图像分割的方法.该方法利用粗糙集约简理论对分割后的图像区域特征进行约简,以降低特征向量维数,抽取出规则,然后根据这些规则构造神经网络隐含层的神经元个数,从而确定粗糙集神经网络的结构.粗糙集神经网络中每个神经单元的输入为区域值,输出为决策分类值,此时权值预设为各规则粗糙隶属度值,然后用BP算法迭代,最终实现图像的分割.试验证明,该方法大大缩短了训练时间,提高了精度,并且得到优于常规的分割图像以及满足图像处理的实时性要求.     

基于知识的神经网络产生式规则的获取方法研究

将连续数据离散化并将已有知识规则的依赖度作为神经网络的初始权值,构建新的网络结构并对其动态训练,给出其具体网络训练算法.从训练后的网络权值中利用正确的分类及该网络结构具有的性质,从而给出其具体的规则抽取算法,并将抽取的具有冗余性的产生式规则利用粗集理论进一步对其精化处理,最后得出最简化的产生式知识规则.充分结合神经网络及粗集理论的优点,探索两者的有机结合无疑对智能信息处理系统的研究具有重要的现实意义.     

基于模糊相似度的实值属性信息系统规则约简

为了克服传统的规则约简方法容易导致信息丢失和约简错误的不足，提出了一种对实值属性信息系统进行规则约简的算法.该算法在粗糙集理论的基础上，把模糊集合相似度引入到信息系统的规则约简中，通过把每一个实值属性的取值归一化，使得每一条规则所对应的条件属性值都落在0到1范围内；并且把每一条规则看作一个模糊集合，通过模糊集合的相似性来考察规则的相似性；在规则约简过程中，用改进的模糊集合相似度参数进行规则约简，并针对国际水稻信息系统（IRIS）数据库进行了实验.结果表明，该算法能够正确地对实值属性信息系统进行规则约简.     

基于模糊聚类和粗糙集的电力系统短期负荷预测

电力系统短期负荷预测中存在大量的不确定因素直接影响到负荷预测结果的准确性,而粗糙集理论能有效地分析和处理各种不精确、不一致、不完整的信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。将模糊聚类分析和粗糙集理论结合在一起对电力系统短期负荷进行预测。首先通过模糊聚类分析,根据气温、相对湿度以及日类型等影响负荷的因素将负荷历史数据分成若干类,然后应用粗糙集理论分别建立相应的负荷预测模型。采用某电网提供的数据进行负荷预测,结果分析表明该方法有很高的预测精度,从而说明了基于模糊聚类和粗糙集理论的电力系统短期负荷预测方法的优越性。     

基于熵和粗集的设备故障诊断方法

提出了一种基于熵和粗集的故障诊断方法。利用信息熵判断系统运行状态，确定系统故障的严重程度，并依据故障程度采集相应的数据，在此基础上，运用一种改进的区分矩阵方法进行相对约简并对不一致信息进行处理，最终形成一种综合策略的诊断规则。     

基于不完备信息系统相容关系的分配约简遗传算法

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.本文研究在不完备信息系统下的属性约简算法,在相容关系基础上,提出了一种应用遗传算法来求解分配约简的方法,并通过实例分析说明了该算法的有效性.