基于知识粗糙熵的快速属性约简算法

针对基于正域的属性约简算法在约简过程中存在重复计算属性相对重要度从而导致算法效率低的问题,从属性度量和搜索策略的角度提出基于知识粗糙熵的快速属性约简算法。首先,在决策信息系统中通过引入知识距离提出知识粗糙熵以度量知识的粗糙程度;其次,利用知识粗糙熵作为属性显著度的评价标准来评估单个属性的重要程度;最后,利用属性重要度对所有条件属性进行排序,且通过属性依赖度删除冗余属性,从而实现快速约简。在六个公开数据集上将所提算法与其他三种算法在运行效率和分类精度上进行对比实验。结果表明,该算法的运行效率比其他三种算法分别提高了83.24%、28.77%和59.92%;在三种分类器中,分类精度分别平均提高了0.83%、0.63%和1.37%。因此,所提算法在保证分类性能的同时,能以更快的速度获得约简。     

序信息系统中属性约简的启发式算法

基于序信息系统的知识粗糙熵,在系统中引入属性重要性的概念,利用该测度能度量序信息系统中属性集的不确定性,基于此,提出序信息系统中基于知识粗糙熵的启发式约简算法。通过实例对该方法的有效性进行检验,结果显示该算法可以作为一种有效的数据挖掘工具,为序信息系统的知识发现提供理论基础。     

一种基于并行遗传算法的粗糙集属性约简

指出现有粗糙集属性约简算法的不足,考虑并行遗传算法在处理大型数据库上的特有优势,将粗糙熵作为粗糙集不确定性的度量,给出一种求解信息系统约简集的三群体并行遗传算法.最后通过实例计算表明该算法能快速有效求解属性约简,而且对大规模数据样本的信息系统效果更为明显.     

基于邻域粗糙集组合度量的混合数据属性约简算法

属性约简是一种重要的数据挖掘方法。为了对混合型信息系统达到更好的属性约简性能,提出一种邻域组合度量的启发式属性约简算法。邻域依赖度是构造混合信息系统属性约简的常用方法,根据粒计算的视角,在混合信息系统中提出邻域知识粒度用于评估属性的粒化能力。将邻域依赖度与邻域知识粒度进行结合,提出混合信息系统下的邻域组合度量,并将该度量方法作为启发式函数,提出一种属性约简算法。实验分析表明,该算法比混合信息系统的其他相关属性约简算法具有更高的约简性能。     

基于粒度决策熵的属性约简

近年来,人们越来越关注粗糙集中的属性约简算法,尤其是启发式的约简算法。为了度量属性重要度,人们把各种不同的信息熵模型应用到粗糙集中,同时在信息熵这一理论的基础上得出了许多约简算法,用来解决粗糙集中属性约简的问题。然而,现有的基于信息熵的方法还存在一系列问题。针对这些问题,本文首先将知识粒度与相对决策熵这2个概念结合在一起,从而引入一种新的信息熵模型--粒度决策熵;然后,利用粒度决策熵来度量属性的重要性,并由此得出新的约简算法--ARGDE约简算法;最后,用不同的UCI数据集来做实验,通过与已有的约简算法比较,该算法能够得到更好的实验结果。     

基于粗糙熵的不相容大气质量系统的预测

对不相容大气质量系统进行预测,并做出正确的决策是目前一个重要的研究课题.粗糙熵是在粗糙集理论基础之上的、处理不确定性问题的一种度量.从粗糙熵的角度来研究不相容信息系统的属性约简,并在此基础上研究基于粗糙熵约简的算法.给出基于该算法进行大气质量系统预测的基本步骤,通过具体的示例说明该算法的可行性和有效性.     

应用粗糙模糊度的不完备信息系统属性约简

粗糙集理论能有效地处理不精确、不一致、不完整等不完全数据信息,可以对数据信息进行分析和推理,发掘隐含知识,揭示潜在规律.属性约简是粗糙集理论的重要研究课题.在现实生活中,由于各种条件限制,信息的不完备现象广泛存在,限制了经典Rough集理论在一些实际问题中的应用.文中引入粗糙模糊度度量,定义了一种新的知识熵.在此基础上,提出了一种基于信息观下粗糙模糊度的不完备信息系统属性约简算法.通过仿真实验说明了该算法的有效性和较好的时间优越性.     

基于知识粒化的信息系统增量式属性约简

传统的属性约简算法不能适用于动态变化的信息系统。为了对属性集不断动态增加的信息系统进行更高效的属性约简,基于粒计算模型中知识粒化的视角,提出一种知识粒度的增量式属性约简算法。在信息系统中引入知识粒度度量的概念,当信息系统属性集增加时,研究了知识粒度的增量式更新方法,理论分析了这种更新方法的高效性,根据知识粒度的增量式更新提出一种增量式属性约简算法。仿真实验结果表明该算法具有较高的属性约简性能。     

一种优化的不完备信息系统知识约简算法

以不完备信息系统为研究对象,对传统粗糙熵及相应知识约简算法的局限性进行了分析;通过引入概率计算公式,重新定义了不完备熵概念,能够更加精确地度量知识的不确定性;利用粗糙熵和不完备熵联合对属性重要性进行了定义.在此基础上提出了优化的知识约简算法,该算法的时间复杂度是多项式的.通过实例说明,该算法比传统的基于粗糙熵的算法能得到更优的最小约简.     

广义信息系统的属性约简

把完备信息系统、不完备信息系统、序信息系统、覆盖信息系统等常见信息系统统称为广义信息系统,采用新的知识表达形式将其知识结构进行统一表示,特别是将覆盖信息系统纳入了广义信息系统的框架之中。在广义信息系统中引入粒度熵的概念,对属性的重要性给出度量;在此基础上,提出一种广义信息系统属性约简的启发式算法,进而得到广义信息系统的知识约简,并给出了若干算例。     

基于模糊粗糙集模型的医疗信息系统属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究分支,对信息系统进行属性约简有助于提高其数据的分类性能。针对医疗信息系统的多类型复杂数据环境,首先对多种数据类型分别提出了数据对象之间的模糊相似性度量;然后将这些度量方法进行整合,构造出医疗信息系统的一种新的模糊等价关系,并提出相应的模糊粗糙集模型;最后利用模糊粗糙依赖度,提出了医疗信息系统的一种属性约简算法。实验分析证明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。     

新的信息熵属性约简

在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式。根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息系统中修正条件信息熵和相对模糊熵的概念,并分别用两种方式证明了熵在属性约简过程中的单调性。然后利用向前添加属性算法进行属性约简,约简结果在RIDAS(roughset based intelligent data analysis system)平台上进行识别率测试,通过实验对比分析了两种新的信息熵与条件信息熵的约简结果,为基于信息熵的属性约简提供了参考。     

基于决策熵的不完备信息系统的知识约简方法

为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法.该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度和对象覆盖度,同时引入了容差关系,以决策熵的属性重要性度量为启发信息进行知识约简,最终得到确定的规则集.仿真实验结果表明了该算法的可行性.     

概念格中基于粗糙熵的属性约简方法

属性约简是概念格理论的研究重点内容之一。通过将粗糙熵引入概念格理论中,定义了一种粗糙熵约简。首先,基于所有概念外延定义了形式背景的粗糙熵,并分析了它的性质;其次,定义了形式背景的粗糙熵约简,并揭示了粗糙熵约简与概念格约简之间的关系;在此基础上,基于属性重要度设计了计算粗糙熵的启发式算法,并通过实验验证了该算法的有效性。     

基于邻域信息熵度量数值属性快速约简算法

阐述邻域粗糙集和邻域信息熵的基本定义及性质,为避免数值属性信息系统属性约简过程中,属性离散化造成特征信息的丢失,提出一种新的基于邻域信息熵度量数值属性约简算法。扩展邻域信息系统核属性集生成约简属性集,邻域信息熵度量不仅关注约简属性集正域变化,而且考察负域样本空间约简属性邻域等价类在决策属性划分的分布,具备更好的邻域关系度量细粒度。实验表明,对比邻域粗糙集近似度量、邻域有效信息率度量、邻域软间隔度量的属性约简方法,该算法能有效进行邻域信息系统属性约简的同时,也保持了约简属性集更好的分类精度。     

基于容差关系的加权知识粗糙熵

粗集理论为从信息论角度研究知识粗糙熵和属性约简问题提供了一种重要的途径和方法。本文提出了基于容差关系下的不完备信息系统加权的知识熵和条件熵概念，将等价关系下的粗糙熵自然地推广到不完备信息系统的容差关系情形。本文的结果为在一般二元关系下的知识获取提供了理论依据。     

基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简

属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基于此给出邻域粗糙联合熵、邻域粗糙条件熵和邻域粗糙互信息熵等概念.邻域粗糙互信息熵是评估属性集相关性的一种重要的方法,具有非单调性变化的特性,对此,提出一种基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简算法.实验分析表明,所提出算法不仅比目前已有的单调性属性约简算法具有更优越的属性约简结果,而且具有更高的约简效率.     

基于相对熵的一种属性约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的主要内容之一。在信息系统中引入了知识的相对熵的概念,证明了在知识相对约简过程中相对熵的变化趋势是递减的;利用相对熵的概念,定义了属性的相对重要性,提出了一种基于相对熵的新的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度为O(｜C｜3｜U｜2),通过例子分析,表明该算法是有效的。     

互信息的序决策信息系统属性约简研究

优势关系粗糙集理论是粗糙集理论有意义的推广,决策信息系统知识约简是粗糙集理论的核心内容之一.通过在协调序决策信息系统中引入条件熵、互信息概念,给出了基于条件熵、互信息的协调序决策信息系统属性约简算法,并通过学生评价决策信息系统验证了该算法的有效性,使协调序决策信息系统的属性约简得到了扩展.在不协调序决策信息系统中引入限定条件熵、限定互信息概念,并给出基于限定互信息的不协调序决策信息系统属性约简算法,为不协调序决策信息系统的属性约简的应用提供了可行的解决方法.     

基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法

属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。