决策表核属性的计算方法

针对决策表核属性的计算问题，对前人的一些理论观点进行讨论，在认识这些理论观点缺陷的基础上，探讨Rough集理论代数观和信息观这两种形式的关系，发现它们在核属性和约简上的差异，提出决策表核属性的计算方法．     

对代数观Rough集理论的信息观解释

Rough集理论的代数观点和信息论观点在不相客容决策表中的不等价性导致了这两种观点得出的结论不一致。我们研究了使这两种观点等价的条件,定义一种新的决策表信息熵计算方法,在此方法的基础上给出了Routh集理论代数观的一种新的信息观解释,并证明了这种新的信息观与代数观是等价的。新的信息观定义为寻找高效的知识约简算法奠定了基础。     

基于核属性的知识获取算法

Rough集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法,在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控制算法获取等领域取得了很大的成功.决策表是Rough Set理论的处理对象,用RoughSet对决策表进行规则提取通常有代数观和信息观两种主要理论和方法.使用哪一种方法提取的规则集更好是很多研究者的目标.本文针对Rough Set理论的核心内容之一的知识获取进行了研究,提出了一种基于属性重要性排序的知识获取算法,并且证明了在不相容系统中使用信息观方法比使用代数观的方法更好,能够提取更合理的规则集.     

基于扩展的信息熵的决策表属性约简算法

从一种扩展的信息观的角度出发,讨论了Rough集理论的信息论观点。提出了一种基于扩展的信息熵的决策表核属性计算算法．并设计了以属性重要性为启发信息的自下而上的决策表属性约简算法EIEAAR。同时针对不一致表,将属性对不相客对象的包含值作为第二标准选择属性以加快约简速度。EIEAAR算法能处理一致和不一致决策表,并将核属性计算和非核属性约简统一起来。最后,对算法进行复杂度分析并用实例验证算法的有效性。实验表明该算法能有效得到决策表的最小约简。     

粗糙集信息观与代数观联系研究

粗糙集的信息观和代数观是通过不同的方式来定义知识的,两种观点在绝对约简中完全等价,但是在相对约简中,两种观点的关系并不明确。文章研究了两种观点在相对约简中的关系,证明了两种观点在相容决策表中完全相同,而在不相容决策表中,信息观的现有定理存在错误,也就是说信息观不适用于不相容决策表。     

基于条件信息熵的决策表约简

Rough集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法，在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控制算法获取等领域取得了很大的成功。研究者从不同的角度对这个理论进行研究。本文将从信息论观点出发对Rough集理论的基本概念和主要运算进行分析讨论，通过与Rough集理论的代数观点进行比较分析，得到这两种观点下的一些等价性质和不同的特性，并基于条件信息熵提出决策表的约简算法。     

一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法

属性约简是知识发现中的关键问题之一．为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简，在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子，将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息，来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响；并采用宽度优先搜索策略，提出了一种新的属性约简启发式算法．以原始条件属性集为起点并结合算子，通过向属性核的递减式逼近，得到属性的最小相对约简．实例分析表明，该算法能有效地对决策表属性进行约简．     

差别矩阵属性约简的信息观解释

常见的属性约简定义有三种,即基于代数观的属性约简,基于信息观的属性约简和基于HU差别矩阵的属性约简。已有文献证明这三种属性约简彼此之间不等价。王国胤教授定义了一种新的决策表信息熵计算方法,在此方法基础上给出了粗糙集理论代数观的一种新的信息观解释。最近有学者提出了一种基于新信息熵的属性约简。经深入研究,我们证明了该属性约简与基于HU差别矩阵的属性约简是等价的,从而给出了基于HU差别矩阵的属性约简的信息观解释。     

不相容决策表的核属性计算

文章针对不相容决策表核属性的计算问题,提出了两种基于粗糙集代数观的核属性计算新方法,并分别与传统代数定义下以及信息熵定义下核属性计算方法进行比较,分析了各方法之间的异同、相互间的关系及各方法的不同适应范围。     

基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性能。加权朴素贝叶斯是对它的一种扩展。基于Rough Set的属性重要性理论,提出了基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类方法,并分别从代数观、信息观及综合代数观和信息观的角度给出了属性权值的求解方法。通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性。     

基于粒度计算的属性约简算法研究

从粒度计算的角度对粗糙集理论的属性约简进行研究,分别基于代数方法和信息论方法定义了粒度差和粒度熵的概念,并在此基础上提出了两种新的属性约简算法.实验分析表明,这两种可靠有效的粒度计算方法都能得到信息表的最小约简,为进一步研究知识的粒度计算提供了可行的方法.     

决策表中粗糙集的布尔矩阵表示

建立了布尔矩阵与逻辑方程组的解和决策表中的属性集之间的关系;然后在此基础上给出了决策表中的粗糙集理论的布尔矩阵表示;最后证明了属性约简在布尔矩阵和代数两种不同表示下是等价的。这些结论有助于人们深刻理解粗糙集理论的本质,同时为寻找高效的属性约简算法奠定了基础。     

不一致决策表信息熵约简与代数约简的核计算与转化

对不一致决策表,信息熵约简与代数约简有时会得到不同的属性约简和核属性,当前的方法多为先将不一致决策表转化为一致决策表,再对后者寻求高效算法.本文基于等价差别矩阵具有相同的核属性和属性约简的思想,提出一种以条件属性等价类构造简化的代数约简差别矩阵,从差别矩阵内部进行比较与分析,发现只须将信息熵约简差别矩阵中由同时为矛盾对象所产生的可辩识属性集剔除,即可转化为简化的代数约简差别矩阵,从而得到将信息熵约简核属性转化为代数约简核属性的新方法,理论分析与数值算例都验证了其正确性.     

证据理论与熵值融合的知识约简新方法

求解决策表的最小约简已被证明是NP-hard问题,在粗糙集和证据理论的基础上提出了一种知识约简的启发式算法。利用粗糙集等价划分的概念给出属性的信息熵,定义每个属性的熵值重要性并由此确定知识的核。引入二分mass函数对每个属性建立一个证据函数,证据融合得到每个属性的证据重要性。以核为起点,以证据重要性为启发,依次加入属性直至满足约简条件。实例表明,该方法能够快速找到核和相对约简,并且该约简运用到分类上正确率也是较高的。     

一种新的模糊决策表属性约简方法

粗糙集理论研究的核心内容之一是属性重要性的度量和属性约简。经典的粗糙集模型基于等价关系,适合于处理离散属性值。模糊粗糙集理论将模糊集和粗糙集理论结合起来,将等价关系扩展为模糊关系,可处理模糊属性值。分析了已有广泛运用的模糊决策表的属性约简算法FRAR存在的三个问题,提出了一种新的约简算法,较好地克服了原算法的问题,能处理规模较大的模糊决策表。