基于粗糙集的决策规则约简

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法，正越来越被人们所重视。其主要思想是保持分类能力不变的情况下，利用等价类，通过属性约简和决策规则约简，达到发掘知识并简化知识的目的。但是属性约简是一个NP问题，对属性的约简和决策规则的约简只能通过启发式算法实现。该文针对属性约简和决策规则约简，各提出了一个启发式算法。     

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。     

基于决策熵的决策树规则提取方法

在决策表中,决策规则的可信度和对象覆盖度是衡量决策能力的重要指标。以知识粗糙熵为基础,提出决策熵的概念,并定义其属性重要性;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,自顶向下递归构造决策树;最后遍历决策树,简化所获得的决策规则。该方法的优点在于构造决策树及提取规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。实例分析的结果表明,该方法能获得更为简化有效的决策规则。     

基于决策熵的决策树规则提取方法

在决策表中,决策规则的可信度和对象覆盖度是衡量决策能力的重要指标。以知识粗糙熵为基础,提出决策熵的概念,并定义其属性重要性;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,自顶向下递归构造决策树;最后遍历决策树,简化所获得的决策规则。该方法的优点在于构造决策树及提取规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。实例分析的结果表明,该方法能获得更为简化有效的决策规则。     

个性化决策规则的发现: 一种基于Rough Set 的方法

为发现用户真正感兴趣的决策规则，利用RS理论和方法设计了个性化决策规则发掘算法．算法分为两步：首先在属性约简中通过提出的理论尽可能去除用户不感兴趣的属性的方法来找出最佳约简；然后在属性值约简中进一步去除与用户无关的属性，从而抽取个性化决策规则．从理论上论证了算法的有效性，给出了实验分析，证实了算法的可行性．     

MDP规则集相对决策强度与规则数目的关系

新的决策表约简模型将MDP(Mean Decision Power)规则集作为最终的约简结果,解决了不相容决策表约简结果不一致的问题.在MDP规则集中,相对决策强度和规则数目是一对紧密相关的重要的参数.发现并研究了它们之间存在的关系,而这种关系的确立有助于人们深刻理解MDP规则集的本质,也为MDP规则集的增量推导算法的确立提供了重要思路.     

基于粗糙集的拒绝决策规则获取和约简

针对确定性和不确定性决策规则无法给出拒绝判断的缺陷,提出一种拒绝决策规则获取方法。通过分析拒绝决策规则的度量因子,设计2种可以保持下近似不变和上近似不变的相对约简算法,给出基于分辨矩阵的拒绝决策规则约简的判定定理和操作方法,实例分析结果验证了该方法的有效性和实用性。     

一种Rough集相对约简的计算方法

本文引入邻域分明合取项集概念,讨论了邻域分明合取项集的计算方法。在此基础上,利用约简集 RED_Q(U—{x_o},P)计算约简集 RED_Q(U,P)的思想,给出了相对约简的判定定理,从而提出了一种相对约简的计算方法。由于该方法不用计算分明矩阵的中间环节,节省了空间和时间,提高了运行效率。实验结果表明,该约简算法在效率上较现有的约简算法有一定提高。     

基于粗糙集的石油安全预警规则提取

粗糙集理论是分析不确定系统的一种有力的工具.运用粗糙集的理论和方法,结合我国历年的石油数据,建立石油安全预警指标模型.利用Rose软件,在保持分类能力不变的前提下,对该数据的各项指标进行属性约简,再对该约简的属性值进行约简,然后提取最小决策规则,挖掘其中隐含的有用信息,得出影响我国石油安全预警的重要因素.根据得出的决策规则,对我国未来几年内的石油预测数据进行分析,得出我国石油安全属于重警区,需加强防范的结论.     

一种基于粗糙集的信息系统决策规则提取方法

以粗糙集理论为基础,引入相似性的概念,并提出其衡量方法,改进了粗糙集理论中不可辨关系的确定条件,给出了基于新的相似关系的上下近似空间定义,并举例说明了基于粗糙集的相似性规则提取方法。     

基于矩阵的最简决策规则获取

获取决策表规则时,通常需要进行属性约简和属性值约简。该文分析属性值约简,针对协调决策表提出一种通过构造决策矩阵直接获取最简规则的方法。将原来考虑条件属性集和决策属性集决定的等价类之间的关系,转变为仅考虑决策矩阵同行元素之间的代数关系。通过实例验证了该方法的可行性。     

基于相对熵的决策树生成方法

决策树是一种重要的数据分类方法,在构造决策树的过程中,测试属性的选择直接影响到决策树中结点的个数和深度,基于相对熵的概念提出了一种新的决策树构造方法。实例分析的结果表明:在决策树的构造上,粗糙集理论中相对熵的方法计算量较小,构造的决策树比经典ID3,C4.5算法简洁,并且具有较高的分类精度。     

决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。     

不相容决策系统中的规则提取方法研究

现有规则提取方法大多数只能在相容决策系统中提取规则,并且提取出的规则冗余度高、用户不易理解。针对该问题,提出一种基于对象集覆盖的规则提取方法,利用粗糙集理论将对象集划分为相应的等价类,根据属性特征值的一致性程度和相似程度产生有效性规则,通过等价类划分和对象集覆盖解决不相容决策系统的规则提取问题。算例分析结果表明,该方法提取出的规则简单可靠,具有较好的鲁棒性。     

基于相对决策条件的规则提取方法

提出一种多重查询调度算法——连续读取特性(CRP)调度算法,该算法应用连续读取特性,使查询的数据可以重组出某些连续关系,从而使之具有连续读取特性,解决了现有算法中有部分系统资源闲置的问题,提高查询速度。仿真实验结果表明,CRP调度算法的系统利用率和系统性能均优于其他算法。     

基于粗糙集和信息熵的多变量决策树的变压器故障诊断

利用粗糙集中决策表的分明矩阵选择多变量决策树的根属性,把信息熵研究属性约简过程中的理论用于节点属性检验和选择,实现多变量决策树的建立.通过实例验证多变量决策树诊断模型较之单变量决策树诊断模型减少了故障信息的冗余性,诊断效率高,结果易于理解.     

一种新的决策表相对约简算法

根据决策表定义条件属性区分能力指数DI(a)的概念,给出DI(a)的若干性质。定义拟等价类的概念,提出基于区分能力指数的决策表相对约简算法,该算法基于分治策略,用属性a代替相应区域的区分元素,从而减小算法搜索的空间。实验结果表明,该算法具有较高的搜索效率,能够得到全部或大部分约简。     

一种基于区分度矩阵的属性约简及规则提取算法

在RoughSet理论中属性最小约简及规则提取是NP-hard的。通过研究Rough Set理论中属性约简和值约简问题,提出了区分度矩阵的概念,同时利用矩阵中属性区分度的信息,提出了一种获取属性约简及规则提取的简化算法。实验结果表明,该算法是正确、有效、可行的。     

一个基于粗集的决策树规则提取算法

决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法。在构造决策树的过程中,分离属性的选择标准直接影响到分类的效果,传统的决策树算法往往是基于信息论度量的。基于粗糙集的理论提出了一种基于属性重要度和依赖度为属性选择标准的决策树规则提取算法。使用该算法,能提取出明确的分类规则,比传统的ID3算法结构简单,并且能提高分类效率。     

一个基于粗集的决策树规则提取算法

决策树是数据挖掘任务中分类的常用方法。在构造决策树的过程中，分离属性的选择标准直接影响到分类的效果，传统的决策树算法往往是基于信息论度量的。基于粗糙集的理论提出了一种基于属性重要度和依赖度为属性选择标准的决策树规则提取算法。使用该算法，能提取出明确的分类规则，比传统的IDB算法结构简单，并且能提高分类效率。