基于粗糙集的不一致决策表约简算法

对传统的区分矩阵法进行分析,提出一种基于等价类的约简算法。该算法的主要思想是将不相容决策表通过等价类划分转化为相容决策表,然后利用已有的区分矩阵方法对其约简。     

分辨矩阵与它在非一致决策中的应用

约简与核是粗集中的两个重要概念，它具有重要的应用．利用属性和约简的概念，得到了Skowron的分辨矩阵若干性质和几个定理．利用这些结果，提出研究非一致性信息决策表的求核与相对约简的方法，给出这些方法的应用，应用例子表明本文提出的方法的有效性．     

分辨矩阵与它在非一致决策中的应用

约简与核是粗集中的两个重要概念,它具有重要的应用.利用属性和约简的概念,得到了Skowron的分辨矩阵若干性质和几个定理.利用这些结果,提出研究非一致性信息决策表的求核与相对约简的方法,给出这些方法的应用,应用例子表明本文提出的方法的有效性     

基于遗传算法的粗糙集混合数据属性约简

为了对现实中既含有离散数据又有连续数据,甚至还有模糊数据的决策系统进行属性约简,基于模糊等价关系建立粗糙集模型,用熵来度量粗糙集中的不可分辨能量并定义约简.提出用遗传算法来求解含混合数据的决策系统的约简,论述了适应度函数的选择,给出了算法的具体实现.对经典数据集和UC I机器学习数据库中5个数据库约简的结果证明了算法的有效性和可行性.     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断模型

综合考虑油浸电力变压器的溶解气体分析与电气试验得到的多种故障征兆，在分析大量变压器故障案例的基础上，建立了基于粗糙集的油浸电力变压器故障诊断的具体模型．针对变压器故障的复杂性以及信息的不完备性，对变压器的故障信息和故障类型进行分析总结，利用粗糙集进行约简可以得到诊断结果．实例表明该模型具有计算速度快、正判率高、结果直观等优点．     

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.     

基于二元向量矩阵算法的粗糙集方法

根据向量矩阵与向量之间的映射关系,研究了基于二元向量矩阵算法的粗糙近似、属性约简以及最优属性约简集的获取。提出基于二元向量矩阵的属性相对约简、最优属性集获取算法,解决原有矩阵算法属性核不一致性和属性约简集选择的盲目性。并提出了二元向量压缩矩阵算法,降低了原有矩阵算法的复杂度。通过实例分析,证明所提出的相关算法的有效性,为研究粗糙集数据挖掘提供了一种可行有效的计算方法。     

粗糙集数据分析系统的程序实现

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具。首先简述基于粗糙集方法的数据分析系统的基本构成,分析了粗糙集中连续属性离散化的方法,实现了连续属性数据进行数据离散化。围绕不可区分关系和相对正区域两个核心概念,通过知识之间的依赖程度,提出了粗糙集数据分析的算法,通过比较属性约简的数目,选择最少属性数量的约简结果。得到了求取相对核、上(下)近似集、等价关系、相对重要度、属性相对约简、范畴相对约简、最小决策规则等的各种算法的程序实现。给出了利用MATLAB实现该系统约简化、核及最小决策规则的程序。最后给出实际工程系统的程序运行结果,对滚动轴承故障诊断的仿真实例表明,该方法简化了诊断规则,得到较高的故障诊断正确率。对推动粗糙集理论在具体实践中应用具有实际意义。     

基于改进辨识矩阵的变精度邻域粗糙集属性约简

提出一种用于变精度邻域粗糙集,可以大幅减少时间复杂度的属性约简算法.该算法基于一种改进的辨识矩阵.首先用辨识矩阵同时记录决策一致和不一致的数据,然后用二进制位运算计算样本的邻域,最后获得可以保持下近似分布不变的属性约简.实验结果证明,本文算法不仅能够大幅减少属性约简时间,而且精度上总体优于NBRS算法和LDNRS算法.     

基于粗糙集理论的变压器故障诊断模型

综合考虑油浸电力变压器的溶解气体分析与电气试验得到的多种故障征兆,在分析大量变压器故障案例的基础上,建立了基于粗糙集的油浸电力变压器故障诊断的具体模型.针对变压器故障的复杂性以及信息的不完备性,对变压器的故障信息和故障类型进行分析总结,利用粗糙集进行约简可以得到诊断结果.实例表明该模型具有计算速度快、正判率高、结果直观等优点.     

基于粗集理论的约简算法

在基于属性重要性和基于分辨矩阵两种算法的基础上,提出了一种同时满足属性重要性和频度的启发式约简算法RedFreSigni。该算法的基本思想是:以属性的核为基础,把核和用户偏好集同时作为属性近似约简的一部分,以频度作为选择属性的启发信息可同时生成计算属性的频度信息与不可分辨矩阵,减少了计算时间。在此基础上进而提出了基于规则支持度和置信度的决策挖掘算法,该算法能有效提取出用户感兴趣的规则。     

粗糙集理论在商业数据挖掘中的应用

商业智能研究中的商业数据挖掘,是从数据库中抽取对商业零售企业进销存具有潜在应用价值的隐含信息.给出了基于粗糙集理论的商业数据挖掘完整过程,结合商场客户价值分析的实例,使用粗糙集数据挖掘系统(RSDMS)进行数据预处理,消去冗余属性,抽取决策规则.     

基于粗集理论缺省数据的改进算法

在对粗集理论研究的基础上，利用对象间的属性值差异引入粗糙相似度的概念，提出一种改进的ROUSTIDA算法，指出改进后的算法使更多的数据得到科学的补齐．实例表明此方法是比较有效的．     

粗集理论在Web信息提取中的应用

Web作为世界上最大的信息源,为数据挖掘技术提供了大量的原始数据,然而Web数据半结构化的特征使得在数据挖掘过程中必须选择合适的算法;研究Web信息提取的过程,并利用粗集方法实现对于来自Web的大批量农产品价格数据的挖掘过程。     

一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法

粗糙集理论是一种新兴的数学工具,用于分析、处理不确定或不完整的复杂信息,适合于从大量复杂的数据中发现隐含的、潜在有用的规律。提出了一种基于粗糙集理论的决策规则提取方法,通过重要度分析和属性约简,找出影响决策属性的关键因素。通过值约简,得出决策规则。运用该方法对大学生自主学习风气与能力培养之间的关系进行研究,实例分析表明,这种新的方法具有实际应用价值。     

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RS理论的实践教学评估模型

根据RS理论,建立了实践教学评估模型,对影响大学生创新思维和动手能力的复杂数据进行属性约简,得到影响结果的关键属性,实现对指标体系的约简;通过值约简,去除每条规则中的冗余属性值,提取出简洁、明晰的决策规则。实例分析证明,该模型具有一定的实际应用价值。     

粗糙集在数据挖掘分类规则中的应用研究

数据集中的冗余性会降低数据挖掘结果的解释能力和精度，介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原则，并利用粗糙集理论中核及决策类覆盖的概念，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系，并简化带有不同相容规则的决策系统的数据挖掘算法，并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则。     

基于粗糙集的数据挖掘

粗糙集理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具,文中以实例介绍了粗糙集的基本理论,并通过一个实例详细介绍了在基于对决策表属性约简的基础上采用了可变精度粗糙模型实现规则的获取. 该实例说明了基于粗糙集进行规则的挖掘是有效的.     

基于程度粗糙集的知识约简方法

给出了基于程度粗糙集模型上知识的近似约简及近似相对约简,引入了目标信息系统上的k上(下)近似约简及k上(下)分布约简的概念,并讨论了它们之间的关系,得到了几个重要结论,可为知识发现或数据挖掘技术奠定一些基础.