二进制可分辨矩阵的最小属性约简算法

指出传统分辨矩阵的不足,给出了二进制可分辨矩阵的定义以及二进制可分辨矩阵元素集合的形成算法.精简了分辨矩阵元素.在此基础上,提出了一种基于二进制可分辨矩阵的最小属性约简算法.该约简算法以属性频率为选择条件,按照普通可分辨矩阵生成属性约简的原理,但以不同的形式,更少的存储空间,最终可以获得一个最小属性约简.通过对一个汽车数据库的数据进行属性约简,并将结果与其他算法的结果进行比较,证明该算法是可行有效的.     

基于改进的二进制分辨矩阵属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,目前已有许多属性约简算法。但这些算法中主要针对一致决策表,当决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简的差别矩阵算法会产生错误的结果。为了解决这个问题,引入了一个改进的二进制分辨矩阵,提出了一种基于改进的二进制分辨矩阵的属性约简算法。并利用上述算法结合实例进行属性约简,证明了算法的正确性和有效性。     

改进的基于简化二进制分辨矩阵的属性约简方法

在基于二进制分辨矩阵的属性约简方法中,删除法即从属性全集中依次删除冗余属性,直至剩余的属性集是一个最小约简.针对传统的基于二进制分辨矩阵的删除法效率较低且得不到最小约简的问题,提出一种改进的二进制分辨矩阵属性约简方法.首先对决策表进行简化,然后给出一种改进的简化二进制分辨矩阵方法;其次通过一个新的属性约简度量方法一次性删除多个属性,并从理论上分析了该方法的可行性;最后通过实验证明了得到的约简结果是最小约简.     

一种新的基于二进制分辨矩阵的属性约简方法

对基于二进制分辨矩阵的属性约简算法进行深入研究,分析对比几种典型的属性约简算法的性能。在此基础上提出一种基于二进制分辨矩阵的启发式算法。该算法以矩阵的行与列两个方向的特征作为度量属性重要性的依据,更有可能获得决策表的一个最优约简。实验结果表明,该算法有效地提高了约简性能和识别率。     

二进制分辨矩阵在连续属性约简中的研究

针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。     

一种改进的基于二进制可分辨矩阵属性约简算法

指出支天云的二进制可分辨矩阵约简算法存在的不足,给出简化的决策表定义和基于二进制可分辨矩阵的属性频率函数的定义.在此基础上,以核属性为初始约简集,以属性频率为启发式信息,提出了一种改进的基于二进制可分辨矩阵的属性约简算法,其最终可以获得一个最优约简,并且算法时间复杂度和空间复杂度分别为max{O(|C||U|),O(|C|2|U'|2)}和O(|C||U'|2).通过实例验证,表明该算法是有效的.     

一种改进的基于二进制可分辨矩阵属性约简算法

指出支天云的二进制可分辨矩阵约简算法存在的不足,给出简化的决策表定义和基于二进制可分辨矩阵的属性频率函数的定义。在此基础上,以核属性为初始约简集,以属性频率为启发式信息,提出了一种改进的基于二进制可分辨矩阵的属性约简算法,其最终可以获得一个最优约简,并且算法时间复杂度和空间复杂度分别为max{O（｜C｜ ｜U｜）,O（｜C｜^2｜ ｜U｜^2）}和0（｜C｜ ｜U｜^2）。通过实例验证,表明该算法是有效的。     

新的可分辨矩阵及其约简方法

为了解决因决策表存在不相容性造成求核和属性约简的错误,首先通过增加一个属性列,将原始决策表相容化;然后创建可分辨矩阵,并给出核属性和属性约简的性质,同时证明了由该性质获得的核和属性约简与正区域的核和属性约简是等价的;最后设计属性约简算法及其改进算法,并通过实例验证了该方法的正确性.     

一种基于二进制区分矩阵的属性约简算法

提出一种基于二进制区分矩阵的属性约简算法,将传统的区分矩阵以二进制形式表现出来,并且针对这个区分矩阵的特点,从两个不同的层次考察属性的重要性,引导求解过程趋于最优化．采用多个数据库进行试验,并与其它两种约简算法进行比较．实验结果表明,该算法是正确且高效的．     

基于改进分辨矩阵的属性约简方法

在分辨矩阵的属性约简算法的研究中,需比较决策系统中各对象生成矩阵元素,导致所得分辨矩阵过于庞大,且造成较大的时间开销.为降低利用分辨矩阵求取属性约简算法的复杂度,依据条件等价类将原决策系统分解为一相容对象集与一非相容对象集,给出条件相对于决策的可辨识关系定义与改进的分辨矩阵定义,将条件相对于决策的可辨识关系变化作为属性约简的判定标准,结果证明改进分辨矩阵的属性约简与保持正域不变的属性约简等价.推理证明与仿真实例说明,改进方法的高效性与完备性.     

基于差别矩阵的属性约简算法及其应用

铝电解过程中存在着各种相互影响的工艺参数,如何从中选择一部分参数进行分析,对铝电解生产有着重要的意义。提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法,避免了普通差别矩阵中的重复元素。用真实的铝电解生产数据对提出的算法进行了验证,效果良好。     

基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法

决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。     

基于二进制区分矩阵的离散化算法

提出离散化中基本二进制区分矩阵的定义及其简化方法和基于简化二进制区分矩阵的离散化算法,把符号运算转变成二进制运算,有效地节约了存储空间和运算时间。从区分度和区分率两个不同层次考察断点的重要性,引导求解过程趋于最优化,只采用新增加的断点对应位与矩阵的行相应位进行运算,进一步提高计算效率。实例分析表明算法是正确有效的。     

基于信息熵的二进制差别矩阵属性约简算法

给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义,并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵,设计了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O（|C||U|）。在此基础上,设计了基于信息熵的简化二进制差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O（|C||U|）,O（|C|²|U/C|²）}和max{O（|C||U/C|²）,O（|U|）},最后用一个实例说明了新算法的高效性。     

基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法

对于决策表中存在对象动态变化的现象,当利用静态的属性约简算法处理这类决策表时算法效率并不理想,为了有效提高增量属性约简算法的效率,对决策表进行了简化,并证明了基于简化区分矩阵的属性约简与基于区分矩阵的属性约简是一致的,在利用原的属性约简的基础上,提出了一种基于决策表的区分矩阵增量属性约简算法,通过实例分析说明算法的有效性和可行性。     

一种基于区分矩阵的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一。文章以属性在区分矩阵中出现的频率作为启发,对HORAFA算法做了一些改进。它是以核为基础,加入属性重要性最大的属性,直到不能再加。为了能找到信息系统的最优约简,在此基础上加了一个反向消除过程,直到不能再删为止。最后通过一个实例完整演示了该方法,证实其有效性。     

基于有序差别集的高效属性约简算法

基于可分辨矩阵的属性约简算法需要占用大量的存储空间,可分辨矩阵中许多元素项对约简是多余的;并且随着问题规模的增大,该类算法的效率并不理想。针对上述不足,提出一种基于有序差别集的属性约简算法,该算法不需要创建可分辨矩阵和生成多余的元素项,大大降低了存储量和计算量,从而提高了属性约简效率,使算法的时间复杂度和空间复杂度分别降为max{O（|C|² |U/C|²）,O（|C|²|MsCount|）}和O（|MsCount|）。实验表明该算法是有效的、高效的。     

基于差别信息树的rough set 属性约简算法

差别矩阵为粗糙集属性约简提供了很好的思路, 但差别矩阵中存在冗余的重复和父集元素. 为了消除这些冗余元素, 提出一棵有序树: 差别信息树, 该树能消除差别矩阵中的重复元素, 同时在大多数情况下也能完全消除父集元素, 实现对差别矩阵中非空元素的压缩存储. 为了验证差别信息树的有效性, 提出一种属性约简完备算法, 并使该算法的时间复杂度降为??(∣??∣∣??∣²).

     

基于可辨识矩阵的快速粗糙集属性约简算法

Karno Bozi提出的Core Searching算法在向约简中插入候选属性的时候,根据属性出现次数需要循环查找可辨识矩阵中的所有剩余项,直至矩阵为空,导致计算量较大和结果中冗余属性存在的可能.基于Core Searching算法提出通过给属性设立计数器的基于可辨识矩阵的快速属性约简算法,实例分析表明,该算法与Core Searching算法相比,在计算量减少和循环次数减少的同时能得到更简约的结果,是一种快速、高效的属性约简算法.