一种快速计算HU差别矩阵的属性约简算法

在已有的基于HU差别矩阵的属性约简算法中,一般是以差别矩阵中的元素作为启发信息而设计的,其时间复杂度为O(|C|2|U|2).为降低该属性约简算法的时间复杂度, 首先引入简化决策表的定义,并设计了一个求简化决策表的算法,其时间复杂度为O(|C||U|).然后在简化决策表的基础上,定义了差别区域,并给出基于差别区域的属性约简定义,同时证明了基于差别区域的属性约简与基于差别矩阵的属性约简等价.在此基础上,以快速缩小简化决策表的搜索空间为目的,定义了一个新的、较为合理的、度量属性重要性的公式,并给出了它的递归计算方法,其时间复杂度为O(U/C|).最后以属性重要性为启发信息,设计了一个基于差别矩阵的快速属性约简算法,其时间复杂度降为max(O(|C||U|,O(|C|2|U/C|)),并用一个实例说明了新算法的高效性.理论分析与实验表明,新算法具有较好的扩展性.     

基于信息观差别矩阵的属性约简算法

提出一种信息观下的差别矩阵,并基于该矩阵设计了一种信息观下决策表的属性约简算法,该算法以信息观下属性核为起点,通过计算信息观下差别矩阵中各属性出现的频率确定属性的重要度,进而根据各个属性的重要度来计算属性约简。实验结果表明,该算法可以求出更有效的信息观下属性约简,且计算约简耗时更少。     

基于区分矩阵和属性重要性的约简算法

针对区分矩阵生成区分函数计算量大的问题,将区分矩阵和属性频率重要性相结合,对区分矩阵进行简化,从而得到约简.通过实例分析,验证了该算法的有效性.     

基于差别矩阵启发式决策表属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,足知识获取的关键步骤.针对大规模数据集,基于决策表差别矩阵属性约简不具备可操作性缺点;以及基于差别矩阵属性频度的约简算法没有考虑到差别矩阵元素中属性个数多少的缺陷.基于差别矩阵元素的基数越小,其属性越重要的思想,按照基数由小到大的顺序,利用矩阵中具有相同基数的矩阵元素的簇集中属性出现的频度,确定属性的重要度,提出一种快速搜索属性约简算法,能快速搜索到属性的最优或次优约简.实验结果表明算法是可行、有效的.     

基于Skowron差别矩阵属性约简的矩阵表示

针对目前基于Skowron差别矩阵的属性约简中缺少矩阵表示的问题,定义一种新的矩阵,并给出基于新矩阵的属性约简定义,证明该定义与基于Skowron差别矩阵的属性约简等价。以矩阵为基础,定义属性的重要性,设计一个基于Skowron差别矩阵的属性约简算法,实例证明了算法的有效性。     

一种基于差别矩阵属性约简的完备算法

为获取一个较优的属性约简集,在对粗糙集中基于差别矩阵的属性约简算法研究的基础上,文中提出了一种新的属性约简算法.该算法对由差别矩阵得到的属性差别集进行运算,得到一种集合内元素之间没有包含关系的新集合,在分析该集合性质的基础上,给出针对该集合的一个较优属性约简集.最后对时间复杂度进行了分析,并给出了完备性证明.     

基于改进的差别矩阵的快速属性约简算法

为了解决基于差别矩阵属性约简的计算效率问题,首先以计数排序的思想设计了一个新的计算U/C的高效算法,其时间复杂度降为O(|C||U|)。其次分析了基于差别矩阵的属性约简算法的不足,提出了改进的差别矩阵的定义,利用快速计算核属性算法生成的核属性和出现频率最多的属性来降低差别矩阵的大小,并设计了基于改进的差别矩阵的快速属性约简算法,证明了该新算法的时间复杂度和空间复杂度分别被降为max(O|C|2Σ0≤i相似文献   

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。     

差别矩阵HU属性约简的几种等价表示

对于一致决策表,现有基于相对粒度、相对划分粒度、知识量和同可区分度的属性约简与分别代数约简是等价的,但对于不一致决策表,它们与代数约简并不等价.为此,针对不一致决策表,建立相对粒度与新条件信息熵、知识量和同可区分度之间的线性关系,从而得出结论:现有基于相对粒度、相对划分粒度、知识量和同可区分度的属性约简本质上仅与基于差...     

基于简化差别矩阵的完备属性约简算法

由于基于老差别矩阵的属性约简的定义与基于正区域的属性约简的定义是不一致的,给出一个简化差别矩阵和相应的属性约简的定义,并证明了该定义与基于正区域的属性约简的定义是一致的。由于在简化差别矩阵中,要先求出IND(C),故设计了一个较好的求IND(C)的算法,其复杂度被降为O(｜C‖U｜)。在此基础上设计了一个完备属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别被降为max｛O(｜C｜2(｜U′pos‖U/C｜)),O(｜C‖U｜)｝和max｛O(｜U｜),O(｜C｜(｜U′pos‖U/C｜))｝。     

基于可辨识矩阵的属性约简算法

属性约简是Rough集理论研究中的一个关键问题,已有的算法大致可以分为增加策略和删除策略2类,都是采用不同的启发式或适应值函数来选择属性。该文提出一种基于属性在可辨识矩阵中出现频率的新算法,以核为基础,不断从可辨识矩阵中选入出现频率最高的属性,直到可辨识矩阵元素集为空。为了得到Pawlak约简,算法增加了反向删除操作。实验分析表明该方法比其他方法快且有效。     

关于基于分明矩阵的属性约简算法的探讨

该文讨论了基于分明矩阵和近似度的属性约简算法之间的关系。在更为充分的挖掘分明矩阵的信息的条件下,提出一种新的基于分明矩阵的属性约简算法,对某些数据库可以取得更好的效果。     

基于差别矩阵的完备属性约简算法

基于差别矩阵思想的属性约简算法需要求出决策表的差别矩阵,然而差别矩阵的求取不但费时而且占用大量的存储空间。为此,提出一种基于差别矩阵中非空对象个数的改进属性约简算法。在利用差别矩阵思想的同时不生成差别矩阵,并给出属性重要度的定义及其快速计算公式,只需要 和 就能计算出属性重要度。实例分析证明,该算法能节省计算时间,求出最小属性约简。     

基于动态区分矩阵的属性约简算法

在分析基于静态区分矩阵的属性约简算法基础上,提出一种基于动态区分矩阵的属性约简算法。该算法采用2种不同的区分矩阵调整方案,使其能客观及时地反映出当前的约简以及剩余条件属性对信息系统的影响。实验结果表明,该算法不仅能找到信息系统的属性约简,还能有效减少计算属性约简的计算量,提高计算效率。     

一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要考虑信息系统(或决策表)不变的情况,有关属性约简的增量式更新算法却报道不多.为此,文中提出一种基于改进差别矩阵的属性约简增量式更新算法,主要考虑对象动态增加情况下属性约简的更新问题.该算法可通过快速更新差别矩阵,在动态求解核的基础上,利用原有的属性约简有效地进行属性约简的增量式更新,因而可提高属性约简的更新效率.理论分析表明,该文提出的算法是有效可行的.     

一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法

为了获得决策系统中更好的相对属性约简,本文提出了一种基于差别矩阵的启发式属性约简算法。该算法以求差别矩阵为基础,不仅考虑了所选择条件属性与决策属性的互信 息,还考虑了其取值的分布情况,从信息论角度定义了一种新的属性重要性度量方法,将其作为启发式信息,最终求得属性约简集。实例表明,算法能够有效地对决策系统进进行约简,获得比较理想的约简结果,同时约简后的决策规则数目较少。     

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。