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。     

基于一致性准则的属性约简改进算法

针对基于粗糙集的连续值属性约简存在速度较慢的问题,提出一种改进的一致性准则的属性约简算法。从相对核的角度出发,将一致性准则的概念和属性的重要度的概念结合运用,优化了原算法的结构,加快了属性约简的速度。实验结果表明该算法有效可行。     

一种基于属性重要度的约简算法

属性约简是Rough Set理论的核心内容之一,现已证明求决策表所有约简和最小约简是一个典型的NP难题.在对启发式约简算法研究的基础上,提出一种改进的约简算法.该算法将决策属性作为一个特殊的条件属性加入到核中,通过分析加入后划分出的等价类的变化来缩小需要处理数据的范围,并通过实例分析表明该算法的有效性.     

基于信息熵的属性约简算法的研究与实现

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余属性.为了获得决策系统中属性最小相对约简,本文将信息论应用于决策信息系统属性约简中,与遗传算法相结合,并采用加权平均的属性重要度和知识量作为启发式信息指导约简,提出了一种改进的基于核子集的属性约简算法.     

基于蚁群算法的粗糙集属性约简方法

利用蚁群算法的搜索技术,提出了一种基于蚁群算法的粗糙集属性约简方法。该算法将核引入初始信息素分布中,以加快算法的收敛。同时为提高全局搜索能力,根据蚂蚁在搜索过程中所得解的分布状况动态地调解蚂蚁的路径策略和信息量更新策略。实验证明该算法是有效的,具有较好的收敛速度和稳定性。     

一种基于分辨矩阵的属性约简改进算法

运用粗糙集理论,对基于分辨矩阵的属性约简,提出了一种改进算法.该算法通过对分辨矩阵的简化处理,化简分辨函数,快速求解分辨函数的最小析取范式,从而得到决策表的核和所有约简.该算法简化了分辨函数的求解过程,经实例验证该算法简单、快速、有效.     

基于粗糙集相关矩阵的属性约简算法

利用粗糙集相关矩阵采用贪婪策略构造了寻找最小属性约简的启发式算法，证明了算法的正确性并作了复杂性分析，通过实例和与基于属性频率重要性算法进行的对比分析，发现该文算法能快速逼近最小约简，且获得的知识容易理解。     

粗糙集属性约简的蚁群算法

粗糙集的属性约简属于NP问题,这就使得粗糙集很难在现实中得到广泛的应用.利用蚁群算法的搜索技术,可以很好地解决这一难题.它不仅能得到最小约简属性集,而且可以得到很多的约简属性集.本文以具体的实例,通过编程的实现来说明该算法具有实际应用价值.     

粗糙集属性约简的蚁群算法

粗糙集的属性约简属于NP问题,这就使得粗糙集很难在现实中得到广泛的应用。利用蚁群算法的搜索技术,可以很好地解决这一难题。它不仅能得到最小约简属性集,而且可以得到很多的约简属性集。本文以具体的实例,通过编程的实现来说明该算法具有实际应用价值。     

基于信息量的一种属性约简算法

提出了决策属性集相对于条件属性集的条件信息量的概念，证明了其在属性约简过程中的变化规律是单调递减的，并提出了一种新的属性约简启发式算法，该算法的时间复杂度为O(|C|^3|U|^2)．通过例子分析，表明该算法是有效的．     

基于二进制可辨矩阵属性重要度的属性约简算法

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法,是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实现.文中提出了一种利用二进制可辨矩阵的属性重要度实现属性约简的算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并通过理论和实例证明了其正确性.     

基于小生境粒子群的属性约简算法

遗传算法（GA）及蚂蚁算法（ACO）等进化属性约简算法,具有全局寻优的优点,但存在算法时间复杂度高,搜索空间大等不足;粒子群（PSO）属性约简算法,虽然可提高求解效率,但易陷入局部最优.本文引入小生境技术,提出基于小生境粒子群的属性约简算法,利用小生境技术造就种群的多样性,使解保持多样化,以此避免粒子群属性约简算法易早熟收敛的缺点.理论分析及实验结果表明,该算法是有效可行的.     

信息系统的一种启发式属性约简算法

针对文献[8]中加权平均属性重要度中权值人为确定的不足,提出改进的属性重要度定义,并以实例说明其应用情况.提出约简质量的定义,从属性约简率和近似质量两方面来衡量约简效果.基于改进的属性重要度定义（标准）,构造了两种启发式属性约简算法,并利用UCI数据库中的一些典型算例验证了算法的有效性;说明在某些情况下,提出的属性约简算法在一定程度上能够提高数据的约简质量.     

基于条件信息量的知识相对约简算法

通过在信息系统中引入了知识的条件信息量的概念，证明了在知识相对约简过程中条件信息量的变化趋势是递减的；通过条件信息量定义了属性的相对重要性，提出了一种基于条件信息量的知识相对约简算法，分析得到该算法的时间复杂性为O(|C|^3|U|^2)；通过例子分析，表明该算法是有效的．     

基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。本文针对不完备混合型有序信息系统,利用邻域优势条件熵提出一种对象更新情形下的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出一种新的邻域优势粗糙集模型,同时在其基础上定义了邻域优势条件熵,并设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法;然后,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态性,分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新;最后,利用邻域优势条件熵作为启发式函数提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明,所提出的增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上均比非增量式算法具有更高的性能。     

基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的研究

将粗糙集理论应用于股市的分析与研究,除了采用已有的约简方法进行试验之外,还引入了量子计算与遗传算法相结合的方法来进行粗糙集的属性约简.与其他约简算法不同的是,该算法采用量子旋转门策略来达到全局最优搜索和较高的收敛速度.最后,通过具有代表性的股票数据证明了该方法的有效性和高效性.     

决策系统的快速属性约简算法

针对决策系统提出了一种高效的属性约简算法;讨论了合理刻画属性重要性的新指标,并设计了一种快速计算划分的方法;在此基础上,得到了一种快速计算属性约简的算法。与现有算法相比,该算法具有较大的灵活性,能从搜索空间中逐次删除不重要属性,避免了对其重要性的重复计算;并且时间复杂度低。通过实例和实验表明了该算法的可行性与有效性。