决策表化简及其属性约简方法

给出一种求不一致决策表的核和所有属性约简的新方法,首先利用U/C对决策表进行化简,然后在简化的决策表上定义新的差别矩阵,最后利用差别函数求出所有属性约简.该方法可有效降低生成差别矩阵时所需的存储空间和时间,理论分析和例子表明,该属性约简方法在效率上比现有的基于差别矩阵和差别函数的方法有显著提高.     

一种快速的不完备决策表属性约简算法

目前,关于不完备决策表的属性约简算法已有不少,其中在很多算法中,其时间复杂度为O( |C|3|U|2).为有效地降低算法的时间复杂度,给出一个差别矩阵的定义和基于差别矩阵属性约简的定义,并证明了该属性约简与基于正区域的属性约简是等价的.生成的差别矩阵无需比较Umeg之间的对象,使差别矩阵得到有效地简化,进一步降低算法的存储空间.在此基础上,利用简化的差别矩阵设计一个快速计算不完备决策表的属性约简的算法,其时间复杂度降为maX{O( |C|2|Upos,||U|),O(K|C||U|)}.(其中K=max{ |Tc(xi)|,xi∈U}).最后用实例仿真说明了新算法的有效性.     

简化的二进制差别矩阵属性约简算法的改进

目前,基于二进制差别矩阵的属性约简算法有以下不足:所得到的属性约简与基于正区域的属性约简不一致.文献[7]中给出一种基于简化的二进制差别矩阵的快速属性约简算法,但该算法不完备.分析了算法不完备的原因,在此基础上,提出了一种改进的完备算法,该算法的时间复杂度为max(O(|C||U|),O(|C|2|U'pos||U/C|)).     

基于元素约简的决策表属性约简算法

Skowron差别矩阵广泛应用于属性约简及求核运算;但它只适用于相容决策表;对于不相容决策表有时会得到错误的结果。虽然国内多位学者对它进行了改进;但一方面它们仍只适用于相容或部分相容决策表的属性约简;对完全不相容决策表仍得不到正确的结果。另一方面须通过额外的函数来约束差别矩阵的构造过程;增加计算负担。利用等价差别矩阵具有相同属性约简的思想;将元素对象分割成相容对象与矛盾对象;通过对参与构造差别矩阵的行与列元素进行约简;减少了某些重复计算过程;提高了计算效率。以此为基础;给出了一种改进的属性约简算法。数值算例验证了该算法是有效可行的。     

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。     

一种基于决策表的快速属性约简矩阵算法

针对目前基于决策表的属性约简矩阵算法效率不理想的情况,首先引入了简化决策表的概念,有效剔除了决策表中大量重复冗余的对象,并给出了正区域模型下简化矩阵的构造,从而有效地缩小了求解属性约简的搜索空间;然后从理论上详细分析了基于简化矩阵的属性约简与基于正区域的属性约简是一致的,并给出了一种有效的属性重要性度量方法.为此,在简化矩阵的基础上设出了一种快速的属性约简矩阵算法,最后通过实例分析和实验对比说明了算法的有效性和可行性.     

不完备决策表中基于对象矩阵属性约简算法

基于差别矩阵的属性约简是粗糙集属性约简中最常用的方法。对通常给出的以存储条件属性为基础差别矩阵进行比较后,给出一种对象矩阵的定义。对象矩阵从相容类内对象的决策值与条件属性的关系出发,存储的是对象集。给出对象矩阵的属性约简定义,证明了属性约简与基于正区域的属性约简的等价性。给出一个启发式的属性约简算法,其时间复杂度为max(O(|C|2|Upos||U|),O(|C||U|2)),空间复杂度为O(|C||U|2);通过实例说明方法的可行性。     

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.     

不相容决策表全部属性约简计算的一个改进方法

指出在决策表是不相容的情况下，常用的计算全部属性约简（代数意义下）的基于Skowron差别矩阵的分辨函数方法会产生错误的结果．为了解决这个问题，本文引入一个改进的Skowron差别矩阵，给出一个基于新的差别矩阵的分辨函数方法，并从理论上证明了方法的正确性．     

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。     

一种新的不一致决策表的属性约简算法

在基于正域的不一致决策表属性约简算法中,计算正域的算法效率是关键,直接影响到属性约简算法的时间复杂度。针对这一问题,新算法改进了区分矩阵的构造过程,提出了一种有效的在二进制区分矩阵上计算负域的方法,将约简的关键转换为对负域的计算,以属性频率为启发式信息指导属性约简过程。该算法也适用于一致决策表的属性约简。最后,通过实例证明了算法的有效性。     

HU的属性约简方法与相对熵约简的等价性

出于不同的应用目的,许多学者提出了各种不同的属性约简概念.给出相对熵保持不变的条件,利用相对熵定义了决策表的相对熵约简,证明相对熵约简与HU的差别矩阵和差别函数的约简方法是等价的.     

一种基于属性重要性的变精度粗糙集属性约简算法

结合胡可云算法中对属性重要性的描述,以条件属性在可辩识矩阵中出现的频率作为启发信息,提出一种基于变精度粗糙集模型的属性约简算法.实验证明,该方法能够有效地对决策表进行属性约简,并具有一定的抗噪声能力.     

一种基于Rough集的属性值约简算法

文章将Rough集理论应用于不同类型的决策表(一致决策表和不一致决策表)的约简,给出了广义决策、决策规则的一致程度、属性值重要性等定义,在此基础上提出了一种基于Rough集的属性值约简算法。该算法不仅能得到更为简洁的决策规则,而且能保持决策规则的一致程度不变。实例分析表明该算法是可行的。     

基于改进分辨矩阵的属性约简方法

在分辨矩阵的属性约简算法的研究中,需比较决策系统中各对象生成矩阵元素,导致所得分辨矩阵过于庞大,且造成较大的时间开销.为降低利用分辨矩阵求取属性约简算法的复杂度,依据条件等价类将原决策系统分解为一相容对象集与一非相容对象集,给出条件相对于决策的可辨识关系定义与改进的分辨矩阵定义,将条件相对于决策的可辨识关系变化作为属性约简的判定标准,结果证明改进分辨矩阵的属性约简与保持正域不变的属性约简等价.推理证明与仿真实例说明,改进方法的高效性与完备性.     

基于数据分析方法的属性简约算法的实现

属性约简是粗集理论中的研究热点之一。文章通过数据分析方法讨论了属性约简问题,该算法直观,易于理解,能计算出所有的约简,克服了启发式算法的不完备性,以及基于区分矩阵的属性约简算法中出现时间和空间浪费的问题。实例表明,该法是行之有效的。     

基于遗传算法的属性约简新方法

属性约简是粗糙集理论的一个核心问题,而求解最小约简是NP-Hard问题。为了有效获取最小相对约简,提出一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法,算法将属性核加入遗传算法的初始种群来增加收敛速度,而且在适应度函数中,引入决策属性对条件属性的依赖度,使算法既保证全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,能够获得最优的搜索效果。该算法通过实例分析,证明是求解属性约简问题的快速有效方法。     

Attribute Reduction Based on Inclusion Degree for Incomplete and Fuzzy Decision Information Systems

The information systems with incomplete attribute values and fuzzy decisions commonly exist in many applications whose knowledge reduction is one of the most important practical significance. Model of incomplete and fuzzy decision information system is firstly constructed. On the basis of the notion of inclusion degree between fuzzy sets, the attribute reduction for incomplete and fuzzy decision information system, which ensures invariable inclusion degree between every tolerance class and fuzzy decision set, is raised. To reduce the complexity of finding attribute reduction, discernibility sets, discernibifity matrixes and the minimal disjunctive normal form of discernibility sets for incomplete and fuzzy decision information system are introduced. Finally, the algorithm and an example are given, and the solution of the example is proved that the approach to attribute reduction based on inclusion degree is valid.     

基于粒计算与区分能力的属性约简算法?

传统的属性约简方法将整个数据集一次性装入内存,很难适应大数据背景下的数据分析。为此文中提出基于粒计算与区分能力的属性约简算法。该算法运用统计学中的分层抽样技术,拆分原始大数据集为多个样本子集(粒),在每个粒上运用属性的区分能力进行属性约简,最后将各粒约简结果进行加权融合,得到原始大数据集的属性约简结果。实验表明该算法对海量数据集进行属性约简的可行性和高效性。