基于特定类的不完备决策系统的分布约简

现有的不完备决策系统的分布约简研究主要针对决策系统中的所有决策类,而某些实际应用中,人们往往仅关注于某个特定类的属性约简问题。基于这种考虑,首先提出了基于特定类的不完备决策系统的分布约简的理论框架,给出了在相容关系下的基于差别矩阵的约简算法,最后将该算法与基于所有决策类的不完备决策系统分布约简算法进行对比。实验结果表明,当决策类为特定类时,约简结果的平均长度相对较短,约简效率也有显著的提高。     

基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简

现有的属性约简方法大部分关注决策系统中的所有决策类，而在实际决策过程中决策者往往仅关注决策系统中的一种或几种决策类。针对上述问题，提出基于多特定决策类的不完备决策系统正域约简的理论框架。首先，给出不完备决策系统单特定决策类正域约简的概念；第二，将单特定决策类正域约简推广到多特定决策类，构造了相应的差别矩阵及区分函数；第三，分析并证明了相关定理，提出基于差别矩阵的不完备决策系统多特定决策类正域约简算法（PRMDM）；最后，选取4组UCI数据集进行实验。在数据集Teaching-assistant-evaluation、House、Connectionist-bench和Cardiotocography上，基于差别矩阵的不完备决策系正域约简算法（PRDM）的平均约简长度分别为4.00、13.00、9.00和20.00，PRMDM算法（多特定决策类中决策类数目为2）的平均约简长度分别为3.00、8.00、8.00和18.00。实验结果验证了PRMDM算法的有效性。     

不完备决策系统下的多特定类广义决策约简

属性约简是粗糙集理论研究中最重要的领域之一。经典的不完备决策系统广义决策约简关注决策系统中的所有决策类,而在实际应用中,决策者往往只关注一个或者几个特定决策类。针对以上问题,提出基于多特定类的不完备决策系统广义决策约简理论框架。首先,定义了单特定类的不完备决策系统广义决策约简的相关概念,提出并证明相关定理,构造相应差别矩阵和区分函数。其次,将单特定类的广义决策约简推广到多特定类,提出基于差别矩阵的多特定类的不完备决策系统广义决策约简算法。最后,采用6组UCI数据集进行实验。实验结果表明,相对全部决策类数量,当选定特定类数量较少时,平均约简长度有不同程度的缩短,占用空间有所减小,约简效率有不同程度的提升。     

基于特定类的区间值决策系统的分布约简

在粗糙集理论中,属性约简是重要的研究内容之一。通过属性约简可以去除冗余属性,求得保持决策系统某种分类能力不变的最小属性子集。分布约简保持决策系统中所有决策类的分布不变,但针对所有决策类的分布约简在实际问题中可能是不必要的。针对以上问题,文中给出了区间值决策系统中基于α-相容关系的特定类分布约简的概念,证明了特定类分布约简的相关定理,构造了特定类分布约简对应的差别矩阵,提出了基于差别矩阵的特定类的分布约简算法(CDRDM),并分析了特定类的分布约简算法和全局分布约简算法(DRDM)构造的差别矩阵中非空元素的集合之间的关系。实验中选取了6组UCI数据集,引入了区间参数,当区间参数为1.2、阈值为0.5时,比较了DRDM算法和3种不同决策类下的CDRDM算法的约简结果和平均约简长度,并且当区间参数分别为1.2和1.6、阈值分别为0.4和0.5时,给出了DRDM算法和两种不同决策类下的CDRDM算法的约简时间随着对象数目和属性数目的变化情况。实验结果表明,特定类分布约简算法针对不同决策类的约简结果可能不同,并且当决策系统中的决策类数量大于1时,特定类分布约简算法的平均约简长度小于或等于全局分布约简算法的平均约简长度,特定类分布约简算法针对不同的决策类在约简效率上有不同程度的改进。     

不一致不完备决策系统中属性约简的比较研究

相对其他决策系统,不一致不完备决策系统对于复杂数据具有更强的数据建模和表示能力,这决定了其在实际应用中的重要作用．鉴于此,在已有研究成果的基础上深入探讨了不一致不完备决策系统中约简的定义方法,提出了不一致不完备决策系统中的5种约简概念,并找出了它们之间的关联,为进一步研究此类系统中知识约简的理论和方法奠定了基础．     

不完备混合决策粗糙集特定类多目标属性约简

为提高属性约简的实用性能,针对不完备混合型信息系统提出一种不完备混合决策粗糙集模型,构造一种基于特定类的多目标代价敏感属性约简算法。该方法建立在不完备混合决策粗糙集基础上,将决策代价和测试代价同时作为属性约简的优化目标,基于特定类的代价敏感而设计。实验结果表明,所提算法具有更高的代价敏感属性约简性能,由于属性约简结果同时兼顾了决策代价和测试代价,该算法具有更高的实用性能。     

基于容差关系的不完备决策系统属性约简算法

给出容差关系下不完备决策系统中属性相对约简的定义，提出一种基于决策属性相对条件属性正域的求取属性约简算法。该算法以相对正域为迭代准则，以所有条件属性为初始约简集合，通过逐步缩减来求取约简，保证了所求取的约简对问题的分类能力不会减弱。同时给出该算法的时间复杂度分析，并举例验证了该算法的有效性和实用性。     

基于容差关系的不完备决策系统属性约简算法

给出容差关系下不完备决策系统中属性相对约简的定义,提出一种基于决策属性相对条件属性正域的求取属性约简算法。该算法以相对正域为迭代准则,以所有条件属性为初始约简集合,通过逐步缩减来求取约简,保证了所求取的约简对问题的分类能力不会减弱。同时给出该算法的时间复杂度分析,并举例验证了该算法的有效性和实用性。     

区间值决策系统的局部属性约简

区间值决策系统中已有的属性约简工作主要针对决策属性中所有的决策类。针对区间值决策系统中决策属性的某些特定类,引入了区间值决策系统局部约简的概念,提出了部分决策类约简的判定定理;利用差别矩阵方法研究局部约简的结构,并给出了基于差别矩阵的局部约简算法。通过局部约简的概念对区间值决策系统的全局约简结构进行进一步刻画,讨论了不协调区间值决策系统的局部约简和全局约简之间的关系。最后通过相关实验验证了所提算法的可行性和有效性。     

基于差别矩阵的区间值决策系统β分布约简

当前区间类型数据的规模越来越大,若采用传统的属性约简方法进行处理,就需要对数据进行预处理,而这会损失原始信息.针对上述问题,提出了区间值决策系统β分布的约简算法.首先,给出区间值决策系统β分布的概念和约简目标,并证明了提出的相关定理;然后,对于该约简目标构建了β分布约简的差别矩阵和差别函数,提出了区间值决策系统β分布约...     

基于测试代价敏感的不完备决策系统属性约简算法

提出不完备决策系统测试代价敏感属性约简问题,给出不一致对象集定义以及求解不一致对象集的算法。根据不一致对象的性质改进属性重要性定义,考虑测试代价因素以及不一致对象个数的改变量给出一个新的属性重要性的定义和属性重要性中权重的设置方法,并给出属性重要性的计算算法。在此基础上,给出一个时间复杂度为O(k|C|2|U|)和空间复杂度为O(|U|)的启发式属性约简算法,并通过理论分析、实例分析和实验分析说明该算法准确性和可行性。     

概率差别矩阵与不完备信息系统属性约简

差别矩阵的概念是基于粗糙集理论对信息系统进行属性约简的一个重要内容。针对不完备信息系统的属性约简本文提出了一种概率差别矩阵的概念与构造方法，给出了相关的定理。在此基础上提出了一种利用概率差别矩阵对不完备信息系统属性约简的方法，并给出了应用举例。     

基于集成学习的决策粗糙集特定类属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容.目前决策粗糙集的属性约简大多基于全局的决策类,并且都是采用单一的约简准则.针对这一问题,在决策粗糙集下提出一种特定类别属性约简算法.针对特定的决策类,给出一种属性约简的定义,在保证决策区域极大化的同时尽可能地降低决策区域划分时的代价;利用集成学习的方法设计出相应的启发式属性约简算法....     

不完备信息系统中基于相似关系的知识约简

以具有丢失型未知属性值的不完备信息系统为研究对象,根据非对称相似关系,讨论了知识约简问题.在不完备决策系统中,引入了近似、粗糙分布约简以及广义决策约简,讨论了它们之间的相互关系,给出了近似分布约简的判定定理、可辨识矩阵以及约简公式,并进行了实例分析,为从不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与操作手段.     

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.     

关系决策系统的分布约简

基于分辨矩阵和最近已提出的快速算法,对关系系统的约简算法和关系决策系统的分布约简算法进行了研究。证明当决策属性具有自反性时,关系决策系统的分布约简实际上就是关系系统的约简,与决策属性无关。此外,区间值模糊序关系决策系统可视为关系决策系统的一个特例,用提出的关系决策系统的分布约简算法即可获得区间值模糊序关系决策系统的全部约简结果,从而简化了原来的约简算法。     

不完备系统中一种增量式属性约简算法

实际应用中，信息系统的数据常常是动态变化的，当对象增加时，原始的属性约简集不一定有效。针对不完备决策系统对象增加的情况，提出基于条件熵的增量式属性约简算法。首先定义不完备决策系统中的条件熵，然后分析对象增加时条件熵的变化机制以及对约简集的影响，提出增量式属性约简算法，当对象增加时，该算法能够更高效地进行属性约简。最后，实验验证本文算法的有效性和高效性。     

不完备模糊决策系统的启发式约简算法

在不完备信息系统和模糊决策信息系统的基础上,提出一种基于相容关系的不完备模糊决策信息系统的粗糙集模型,并重新定义了不完备模糊决策信息系统上任意子集的上下近似,给出了基于属性依赖度的启发式知识约简算法,通过实例验证了算法的可行性.     

不完备决策表的差别矩阵属性约简算法

给出一个差别矩阵的属性约简定义,证明该属性约简的定义与广义决策属性约简的定义是等价的,对差别矩阵进行了有效的压缩。在此基础上,为求出不完备决策表的属性约简,设计了一个基于该差别矩阵的不完备决策表属性约简算法,其时间复杂度为O(|C|2|U|2),最后用实例说明了该算法的有效性。     

不完备不协调序决策系统的属性约简与规则提取

针对不完备不协调序决策系统,提出了广义优势决策函数的概念,给出了基于广义优势决策函数的区分矩阵属性约简算法,并获得了提取序决策规则的方法。最后,实例说明了所提出算法的有效性。