一种基于差别矩阵属性约简的完备算法

为获取一个较优的属性约简集,在对粗糙集中基于差别矩阵的属性约简算法研究的基础上,文中提出了一种新的属性约简算法.该算法对由差别矩阵得到的属性差别集进行运算,得到一种集合内元素之间没有包含关系的新集合,在分析该集合性质的基础上,给出针对该集合的一个较优属性约简集.最后对时间复杂度进行了分析,并给出了完备性证明.     

基于差别矩阵的完备属性约简算法

基于差别矩阵思想的属性约简算法需要求出决策表的差别矩阵,然而差别矩阵的求取不但费时而且占用大量的存储空间。为此,提出一种基于差别矩阵中非空对象个数的改进属性约简算法。在利用差别矩阵思想的同时不生成差别矩阵,并给出属性重要度的定义及其快速计算公式,只需要 和 就能计算出属性重要度。实例分析证明,该算法能节省计算时间,求出最小属性约简。     

基于简化差别矩阵的完备属性约简算法

由于基于老差别矩阵的属性约简的定义与基于正区域的属性约简的定义是不一致的,给出一个简化差别矩阵和相应的属性约简的定义,并证明了该定义与基于正区域的属性约简的定义是一致的。由于在简化差别矩阵中,要先求出IND(C),故设计了一个较好的求IND(C)的算法,其复杂度被降为O(｜C‖U｜)。在此基础上设计了一个完备属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别被降为max｛O(｜C｜2(｜U′pos‖U/C｜)),O(｜C‖U｜)｝和max｛O(｜U｜),O(｜C｜(｜U′pos‖U/C｜))｝。     

基于差别矩阵的属性约简完备算法

分析了传统属性频率函数作为属性重要度的不足,重新定义了属性重要度,提出了一种基于差别矩阵属性重要度的属性约简完备算法,即CRABSA（Complete Reduction Algorithm Based on the Significance of Attribute）。该算法采用迭代思想,在每次迭代过程中根据属性重要度SGF（a）选择必要的条件属性加入约简R中。由SGF（a）的定义可知,算法能确保在大多数情况下能得到决策表的最小约简。分析了算法在最坏情况下的时间复杂度,给出了该算法相对Pawlak约简的完备性的证明。     

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。     

概率差别矩阵与不完备信息系统属性约简

差别矩阵的概念是基于粗糙集理论对信息系统进行属性约简的一个重要内容。针对不完备信息系统的属性约简本文提出了一种概率差别矩阵的概念与构造方法，给出了相关的定理。在此基础上提出了一种利用概率差别矩阵对不完备信息系统属性约简的方法，并给出了应用举例。     

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。     

一种快速差别矩阵属性约简算法

为了解决基于差别矩阵属性约简的计算效率问题,分析了基于差别矩阵的属性约简算法的不足,给出了新的差别矩阵的定义,大大减少了差别矩阵中非空元素的个数,提高了属性约简算法的效率。利用单个属性的不可辨识性来计算出现频率最多的属性,进一步降低差别矩阵的大小,并设计了基于新的差别矩阵的快速属性约简算法。对UCI一些数据库进行了仿真,实验结果表明了新算法具有高效性。     

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.     

改进的基于差别矩阵的属性约简算法

指出现有差别矩阵属性约简算法的不足,对原有差别矩阵和属性重要性度量方法进行改进,运用差别矩阵元素项的重要性质,提出一种新的启发式约简完备算法,有效地降低差别矩阵约筒算法的空间复杂度。仿真实验结果显示,新算法产生的约筒与分辨函数思想产生的最优约简一致,表明了新算法的有效性与完备性。     

基于粗糙集理论的属性约简新算法

以属性在可分辨矩阵中出现的频率作为启发,对HORAFA算法做了一些改进。引入二进制可辨识矩阵,利用二进制可辨识矩阵求出相对核。以相对核为基础,依次加入属性重要度大的属性,直到不能再加。     

基于粗糙集理论的属性约简新算法

以属性在可分辨矩阵中出现的频率作为启发,对HORAFA算法做了一些改进。引入二进制可辨识矩阵,利用二进制可辨识矩阵求出相对核。以相对核为基础,依次加入属性重要度大的属性,直到不能再加。     

基于关联矩阵的属性约简算法

利用差别矩阵对信息系统特别是对大规模数据的信息系统进行属性约简研究的一个重要方面就是如何提高计算速度。为改进差别矩阵的应用,提高约简效率,文章提出了关联矩阵的概念,同时,依照决策属性对条件属性的依赖程度,利用关联阵中属性频率的信息,提出了一种属性约简算法。实验结果证明了该算法有效、快捷。     

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。     

基于可辨识矩阵的属性约简算法

属性约简是Rough集理论研究中的一个关键问题,已有的算法大致可以分为增加策略和删除策略2类,都是采用不同的启发式或适应值函数来选择属性。该文提出一种基于属性在可辨识矩阵中出现频率的新算法,以核为基础,不断从可辨识矩阵中选入出现频率最高的属性,直到可辨识矩阵元素集为空。为了得到Pawlak约简,算法增加了反向删除操作。实验分析表明该方法比其他方法快且有效。     

基于遗传算法和区分矩阵的属性约简

在保持知识库分类能力不变的条件下,为了获得决策系统中属性的最小约简,本文利用遗传算法在全局寻优、避免算法陷入局部收敛方面的优势,结合区分矩阵能够很容易地计算出属性约简和核的良好性质,提出了一种基于遗传算法和区分矩阵的属性约简算法。该算法将区分矩阵嵌入遗传算法中,充分发挥各自在求解最小属性约简方面的优良特性,其中遗传算法主要流程基本不变,适应值函数选取引入区分矩阵的性质。实验结果表明,在可接受的时间内得到了最小约简,约简结果优于HU算法和传统遗传算法,达到了预期的结果。