参数模块和属性约简的应用服务器优化方法

现实的优化方法与策略往往是优化人员基于服务器厂商所提供的官方技术文档来分析各种参数的实际意义,优化比较漫长,缺少系统性和规律性,很难快速的确定所需调节的关键参数.本文针对常用的应用服务器分析了其性能下降的原因,提出了调节参数模块化思想并结合属性约简算法对参数模块进行属性约简,从实践中定量的找出影响系统性能的主要参数对其进行着重调节快速提高系统性能,提出了一种全新的服务器优化方法.     

一般二元关系下的近似属性约简算法

属性约简是粗糙集理论重要应用之一.考虑到决策信息系统中的噪声,针对一般二元关系,从知识分类能力角度给出了一种新的属性重要性度量方法,在此基础上提出了一种能够抑制噪声的近似属性约简算法,该算法适用于多种粗糙集扩展模型,摆脱了现有约简算法对特定二元关系的依赖.实验结果表明,近似约简算法通过调节近似参数,可有效增强抗噪性,在有效降低约简属性集规模的同时,提高了约简结果的分类性能.     

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.     

基于信息熵与蚁群优化的属性约简算法

信息熵是粗糙集理论中度量不确定信息的重要工具之一。蚁群优化算法是一种新型的智能计算的方法,具有分布式、正反馈及启发性搜索等优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.最小属性约简问题也是一类优化问题,已有的属性约简算法主要采用Pawlak正域度量属性的重要度,而且求最小约简是NP-hard问题.为此,在分析信息熵度量不确定性数据的基础上,定义信息熵属性重要度概念,引入蚁群优化算法,提出基于信息熵与蚁群优化的最小属性约简算法.该算法发挥蚁群优化算法良好的寻优能力,大多数情况下能够找到最小约简.理论分析与实验结果表明该算法是有效可行的.     

一种基于粗糙集属性频度约简算法的改进

为了获得有效的属性最小相对约简,在基于属性频度的启发式约简算法的基础上,提出了一种同时满足属性重要性和频度改进的启发式约简算法。该算法的基本思想是：以属性的核为基础,以频度作为选择属性的启发信息,即把属性频度最大的属性添加到核属性中,这样就把分类能力较强的属性添加到约简集合中,从而能够获得较优的约简。     

一种基于粗糙集属性频度约简算法的改进

为了获得有效的属性最小相对约简,在基于属性频度的启发式约简算法的基础上,提出了一种同时满足属性重要性和频度改进的启发式约简算法.该算法的基本思想是:以属性的核为基础,以频度作为选择属性的启发信息,即把属性频度最大的属性添加到核属性中,这样就把分类能力较强的属性添加到约简集合中,从而能够获得较优的约简.     

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。     

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。     

基于粗糙集的属性约简算法

本文主要研究基于粗糙集理论的属性约简算法.提出了一种同时适合于相容信息表和不相容信息表的启发式约简算法,并通过算例验证了该算法的可行性和有效性.     

基于属性重要性的决策表属性约简算法

提出一种基于粗糙集属性重要性的属性约简算法。该算法以所有条件属性为初始约简集合，以属性重要性为迭代准则，通过逐步缩减来求取约简。同时给出了该算法的时间复杂度分析，并举例验证了所提出算法的有效性和实用性。     

基于相容矩阵的改进属性约简算法

原属性约简算法在计算相容关系时,存在大量重复计算,从而导致时间复杂度为O(|C|3|U|2)。针对该问题,基于不完备决策表,提出时间复杂度为O(|U|2)的高效相容矩阵计算算法,在此基础上,设计改进的基于相容矩阵的属性约简算法。通过实例证明,当空间复杂度相同时,改进算法的时间复杂度从原有O(|C|3|U|2)降为O(|C|2|U|2)。     

基于改进关系积的最小属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一。针对现有关系积理论不能求解不一致决策表中最小属性约简的缺陷,提出一种基于知识联合划分的改进关系积和关系积约简概念,分析了关系积约简、正区域和负区域之间的性质,提出一种基于改进关系积的最小属性约筒算法。理论分析和实例计算结果表明,该算法具有可行性,能求取一致或不一致决策表中所有最小属性约简。     

基于优势关系的启发式属性约简算法

根据优势原理,提出一种具有明确粗糙集理论含义的指标——优势度,用于度量序目标信息系统的协调程度。在证明优势度粒化单调性的基础上,给出属性集重要性度量函数,提出一种基于优势度的序目标信息系统启发式约简算法。该算法与经典粗糙集理论约简有相同的理论基础,易于理解。应用结果表明,该算法适用于优势关系下目标信息系统的知识发现。     

一种相容决策表的属性值与属性约简方法

针对相容决策表,另辟一种数据约简思路,与传统数据约简方法不同的是,本文方法考虑属性值约简与属性约简之间的关联,该方法首先进行属性值约简,然后再进行属性约简,本文并给予了充分的证明,而普通的方法并没有考虑它们之间的联系,并有许多冗余的比较操作。     

基于粗糙集的CBR系统属性约简改进算法

提出一种基于粗糙集的改进的约简算法和决策表预处理方法,在对决策表进行预处理后,以核为基础,用改进的加权属性重要度方法选择非核属性,增加反向删除操作。该算法能够充分反映专家经验知识,保证得到一个Pawlak约简,大幅度提高案例的检索效率。运用Matlab编程实现了该算法,通过实例对算法进行分析、对比,证明了其正确性和有效性。     

一种改进的区分矩阵属性约简算法及应用

通过对传统的基于区分矩阵的属性约简算法进行分析后,针对区分矩阵中"重复"元素过多,同时这些"重复"元素非但在求解属性约简的过程中不起作用,而且还降低时间效率这一缺点进行了改进,即在构造区分矩阵的过程中,利用命题演算中的吸收律去掉了在区分函数中不起作用的"重复"元素,提出了一种属性约简的改进算法RADM,提高了属性约简效率。     

属性序下的快速约简算法

将分治法的思想溶入Rough集算法中,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法.利用该算法可以计算给定属性序下的唯一约简,并能快速得到海量数据的属性约简.在一次性将决策表的所有数据调入计算机内存的情况下,算法的平均时间复杂度为O(|U|×|C|×(|C| log|U|)),空间复杂度为O(|U| |C|).仿真实验结果说明了算法的高效性.     

基于属性重要性的决策表属性约简算法

提出一种基于粗糙集属性重要性的属性约简算法。该算法以所有条件属性为初始约简集合,以属性重要性为迭代准则,通过逐步缩减来求取约简。同时给出了该算法的时间复杂度分析,并举例验证了所提出算法的有效性和实用性。