概念格中基于粗糙熵的属性约简方法

属性约简是概念格理论的研究重点内容之一。通过将粗糙熵引入概念格理论中,定义了一种粗糙熵约简。首先,基于所有概念外延定义了形式背景的粗糙熵,并分析了它的性质;其次,定义了形式背景的粗糙熵约简,并揭示了粗糙熵约简与概念格约简之间的关系;在此基础上,基于属性重要度设计了计算粗糙熵的启发式算法,并通过实验验证了该算法的有效性。     

一种优化的不完备信息系统知识约简算法

以不完备信息系统为研究对象,对传统粗糙熵及相应知识约简算法的局限性进行了分析;通过引入概率计算公式,重新定义了不完备熵概念,能够更加精确地度量知识的不确定性;利用粗糙熵和不完备熵联合对属性重要性进行了定义.在此基础上提出了优化的知识约简算法,该算法的时间复杂度是多项式的.通过实例说明,该算法比传统的基于粗糙熵的算法能得到更优的最小约简.     

基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简

属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基于此给出邻域粗糙联合熵、邻域粗糙条件熵和邻域粗糙互信息熵等概念.邻域粗糙互信息熵是评估属性集相关性的一种重要的方法,具有非单调性变化的特性,对此,提出一种基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简算法.实验分析表明,所提出算法不仅比目前已有的单调性属性约简算法具有更优越的属性约简结果,而且具有更高的约简效率.     

一种基于粗糙熵的信息系统属性约简算法

在信息系统中,研究了知识的粗糙性,定义了一种粗糙熵度量方法,并证明了知识的粗糙熵随着划分的增大而单调增加的结论,给出了属性的重要性度量方法,在此基础上提出了一种基于粗糙熵的启发式属性约简算法。实例验证表明,该算法能有效地从信息系统中获取最优属性约简。     

一种基于粗糙熵的知识约简算法

描述了知识的粗糙性,提出了知识的粗糙熵概念,建立了信息系统中知识与粗糙熵之间的关系,并通过知识的粗糙熵对属性的重要性进行了定义。在此基础上,提出了基于粗糙熵的知识约简算法,该算法的时间复杂性为O(｜R｜3｜U｜2)。通过例子分析,表明该算法是有效的。     

上近似在粗糙集约简中的应用

对粗糙集理论中不相容决策表的约简问题进行了研究.引入关联规则中支持度和置信度的概念,并重新定义了这两个概念.利用粗糙集中上近似概念的特点,提出一种将上近似用于不相容决策表的约简算法.通过一个实例介绍了该算法的基本步骤.算法对各规则能计算出各自的支持度和置信度,能实现对不相容决策表的约简.     

决策表知识约简及其条件熵特征刻画

建立决策表中知识与粗糙熵之间的关系,由此提出决策概念集的条件粗糙熵概念,进而推广为知识的条件熵,并证明知识的条件熵随信息粒度的变小而单调减少的规律,在此基础上给出以不等式为条件的约简判定定理.以此得到知识约简过程中启发式搜索的条件,结合分层递减的思想,设计基于条件熵的决策表知识约简算法.应用实例分析的结果表明,该算法是有效的.     

序信息系统中属性约简的启发式算法

基于序信息系统的知识粗糙熵,在系统中引入属性重要性的概念,利用该测度能度量序信息系统中属性集的不确定性,基于此,提出序信息系统中基于知识粗糙熵的启发式约简算法。通过实例对该方法的有效性进行检验,结果显示该算法可以作为一种有效的数据挖掘工具,为序信息系统的知识发现提供理论基础。     

基于粒度决策熵的属性约简

近年来,人们越来越关注粗糙集中的属性约简算法,尤其是启发式的约简算法。为了度量属性重要度,人们把各种不同的信息熵模型应用到粗糙集中,同时在信息熵这一理论的基础上得出了许多约简算法,用来解决粗糙集中属性约简的问题。然而,现有的基于信息熵的方法还存在一系列问题。针对这些问题,本文首先将知识粒度与相对决策熵这2个概念结合在一起,从而引入一种新的信息熵模型--粒度决策熵;然后,利用粒度决策熵来度量属性的重要性,并由此得出新的约简算法--ARGDE约简算法;最后,用不同的UCI数据集来做实验,通过与已有的约简算法比较,该算法能够得到更好的实验结果。     

邻域互补信息度量及其启发式属性约简

信息熵体系是进行不确定刻画与近似推理的重要理论,已经被引入粗糙集进行数据分析与智能处理。经典的互补熵、互补条件熵和互补互信息能够刻画粗糙性与模糊性,该信息体系的拓展具有应用意义。本文基于邻域粗糙集,扩张构建邻域互补信息度量并研究其启发式属性约简。通过解析式模拟与信息粒替换,定义邻域互补熵、邻域互补条件熵和邻域互补互信息,得到系统方程、双界刻画和粒化非单调性;基于邻域互补互信息,提出非单调属性约简并设计启发式约简算法;采用决策表实例与UCI数据实验有效验证性质与算法。基于邻域扩张,相关信息度量与属性约简具有应用前景。