信息系统数据清洗、规则提取的矩阵算法

本文在等价矩阵概念的基础上，分析了粗糙集知识系统中等价划分与等价矩阵的关系，采用等价矩阵来表示粗糙集的等价关系，提出了一种对数据库知识系统进行数据清洗、从中提取决策规则的矩阵算法，并分析了该算法的计算复杂性．该算法具有规则提取的工程实用性，主要优点在于能够获得信息系统中所有有价值的决策规则．文中通过实例表明了这种算法的有效性．     

一种基于粗糙集理论的最简决策规则挖掘算法

研究粗糙集理论中可辨识矩阵，扩展了类别特征矩阵，提出一种基于粗糙集理论的最筒决策规则算法．该算法根据决策属性将原始决策表分成若干个等价子决策表．借助核属性和属性频率函数对各类别特征矩阵挖掘出最简决策规则．与可辨识矩阵相比，采用类别特征矩阵可有效减少存储空间和时间复杂度。增强规则的泛化能力．实验结果表明，采用所提出的算法获得的规则更为简洁和高效．     

基于粗糙集理论的ORD关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好.     

基于粗糙集的变电站故障诊断规则提取方法研究

运用粗糙集理论研究了变电站故障诊断规则提取,提出了基于属性重要度和分辨矩阵的诊断规则提取算法.通过改进基于属性重要度的粗糙集属性约简算法,得到决策表的一个最小约简,然后将分辨矩阵引入值约筒中得到决策规则.采用该算法对变电站故障决策表进行属性约简和值约简,抽取出变电站故障诊断的精确规则库进行故障诊断.实验结果表明了该方法的有效性.     

粗糙集理论分析及其在农业数据中的应用

从数据库中挖掘有用信息,将难理解的纯数据变为容易利用的规则,从而为以后的决策提供依据。以粗糙集理论和规则提取算法为基础,将基于信息量的粗糙集属性约简算法和规则提取算法集成起来提出一种集成算法,应用粗糙集约简掉冗余属性,然后利用规则提取算法得出有效规则。将此集成算法应用于农业领域,得出规则,并且效果良好,理论分析和应用都表明了本算法的有效性和实用性。此集成算法可以应用于各种大型数据库中,从中得出有效规则,让历史数据为以后的决策服务。     

粗糙集理论分析及其在农业数据中的应用

从数据库中挖掘有用信息，将难理解的纯数据变为容易利用的规则，从而为以后的决策提供依据。以粗糙集理论和规则提取算法为基础，将基于信息量的粗糙集属性约简算法和规则提取算法集成起来提出一种集成算法，应用粗糙集约简掉冗余属性，然后利用规则提取算法得出有效规则。将此集成算法应用于农业领域，得出规则，并且效果良好，理论分析和应用都表明了本算法的有效性和实用性。此集成算法可以应用于各种大型数据库中，从中得出有效规则，让历史数据为以后的决策服务。     

一种基于粗糙集的决策规则挖掘算法

提出了一种基于粗糙集的决策规则挖掘算法。该算法主要包括属性归约、元组合并、规则提取和规则评估。最后用一个实例说明了算法的有效性。     

粗糙集理论在滚动轴承故障诊断中的应用

粗糙集是一种软计算方法,它不需要任何先验知识和理论推导,仅依赖于原始数据,从数据中发现潜在规律和隐含规则,其核心任务是数据约简,得到最简决策规则。文章基于粗糙集理论的可辨识矩阵算法,对滚动轴承故障信息表进行属性约简和属性值约简,得到了精简的诊断规则,从而方便了信息的机器处理,也为基于规则的滚动轴承智能故障诊断系统提供了一种更为简单的知识库自动构造方法。     

基于粗糙集的柴油机故障诊断系统设计

利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则,完成柴油机的故障信息条件属性值约简和决策规则提取程序设计.采用正向推理及相关控制策略实现推理机,完成故障诊断系统的诊断推理操作.基于粗糙集的属性约简和决策规则提取十分有效,大大减少了推理的时间,提高了系统的工作效率.     

基于粗糙集的关联规则挖掘方法

对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要的属性,减少了属性数目和候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。     

粗集中的粒计算模型

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,不相容决策表是粗集理论研究的一个重点,而粗集中的等价关系可以用来刻化等价粒.结合粒计算的处理方法给出了决策表信息系统的粒表示、粒运算规则和粒分解算法,同时结合粗集中的属性核计算方法,提出了决策表信息系统在粒表示下属性核的获取方法.     

基于粒计算的属性约简算法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,不相容决策表是粗糙集理论研究的一个重点。利用粗糙集中的等价关系来构建粒子,给出了决策表系统的粒子分解方法及在粒表示下以属性重要性作为启发信息的属性约简算法。实验结果表明该算法不仅具有高效性,而且能处理大型决策表。     

知识约简的一种启发式算法

知识约简是Ｒｏｕｇｈ Ｓｅｔ理论研究中的核心内容之一,现已证明了寻找决策表的最小约简是ＮＰ－ｈａｒｄ问题,文中首先从信息的角度,对决策表中属性的重要性给出度量;在此基础上,提出了一种基于互信息的知识相对约简的启发式算法,并指出算法的复杂性是多项式的;最后,通过     

一种基于不完备决策表的求核方法

求核是粗糙集理论的重要研究内容之一,现有的求核算法大部分都是基于完备决策表的,对基于不完备决策表的求核研究很少。提出了不完备决策表二进制差别矩阵的构造方法,在此基础上,利用二进制差别矩阵设计了一种不完备决策表的求核算法。从理论上证明了基于二进制差别矩阵的求核与基于正区域的求核是相等的。新算法的时间复杂度是[O(|C||U|2)],用实例分析说明了新算法的正确性。     

基于水平划分决策表的核属性求解算法

核属性求解是粗糙集理论的主要研究内容之一。针对现有差别矩阵求核算法的不足,给出决策差别矩阵定义和水平划分决策表方法。提出在子决策表上创建子决策差别矩阵,进行核属性求解的方法;并证明了由该方法获得核与正区域核是等价的,同时设计相应的串行和并行求核算法。实例分析和实验比较表明所提出的求核算法是正确的、高效的。     

一种基于决策信息系统的知识约简算法

差别矩阵方法作为求解粗糙集知识约简的关键技术之一,而差别矩阵中的元素个数将直接影响知识约简算法的计算效率,针对现有基于差别矩阵方法的知识约简算法的不足,并且当决策信息系统中样本量较大、决策类别数较少时,算法构造的差别矩阵中将存在大量空值元素。提出了一种新的差别矩阵构造方法,有效地剔除了差别矩阵中的空值元素,在此基础上,设计了一种决策信息系统的知识约简算法,由于算法能有效地利用核属性,进一步缩小了知识约简算法的效率,并通过算例分析说明了算法的可行性。     

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。     

基于等价关系的最小乐观概念格生成算法

决策信息系统的规则提取是数据挖掘的研究内容之一,概念格理论与粒计算理论是该领域研究的主要数学工具。文中通过探究这两大理论间的关系,利用等价关系定义了最小乐观概念格及其结构,最小乐观概念区别于传统经典概念,但是具有格的结构。在此基础上,提出了一种决策信息系统的规则提取算法,该算法引入了粒度思想,通过求取每一粒层中的最小乐观概念,并根据最小乐观概念的外延与决策属性等价类间的蕴含关系进行决策规则提取,通过设置算法的终止条件来加快其收敛速度,以达到针对决策信息系统知识约简的目的。最小乐观概念的定义比经典概念的定义更宽泛,其生成过程也更简单。最后,通过理论证明、实例验证以及数值实验对比验证了该方法的正确性与优越性。     

一种不确定性条件下的自适应知识学习方法

通过研究决策表和决策规则的不确定性，分析了由不分明关系划分的粒度引起的规则不确定性的两个方面，即不一致性和随机性，建立基于信息熵和粗糙集表示的不确定性信息度量的方法．利用该方法计算决策表局部最小确定性，并以此为阈值来控制规则集生成的数量，避免不必要的冗余规则的生成．同时结合Skowron的缺省规则获取算法，实现了没有领域先验知识条件下的不确定知识的自适应学习过程．试验结果表明．阈值的选取是合理的，在保持较高的决策正确率的同时，有效地控制了规则集的生成．     

一种不完备决策表的差别矩阵求核算法

计算不完备决策表的核属性是粗糙集理论的重要内容之一。目前关于不完备决策表的求核算法的研究相对较少,而且在一般的求核算法中,其时间复杂度为[O(|C||U|2)]。为了有效地降低算法的时间复杂度,给出了一个不完备决策表的差别矩阵定义和基于差别矩阵的核定义,并证明了该定义与基于不完备决策表的核定义是等价的。在此基础上,利用差别矩阵方法来设计一种计算不完备决策表的求核算法,其时间复杂度降为[O(|C||Upos||U|)]。最后用仿真实例说明了新算法的有效性。