基于非对称相似粗糙集的规则获取算法

针对目前应用粗糙集相似关系理论与LEM2算法进行规则推理时获取规则较少以及规则简化程度不高的问题,提出了粗糙集非对称相似关系与近似集的计算方法,并对现有LEM2算法获取规则的过程进行了改进与补充,形成了一种新的基于非对称相似粗糙集的规则获取算法,以便从不完整信息中获取更多潜在规则.最后以实际算例对两种算法分别进行了测试并给出了结果对比分析,仿真结果表明新的规则获取算法在不改变原有信息集结构与内容的基础上具有更好的优化性能,能获得更好的优化结果.     

基于粗集的规则提取LBR和LEM3

本文基于粗集理论,提出了一种新的规则提取法LBR(Learning By Rough Sets),并对LBR与另一种已有的规则提取法LEM1,即全局覆盖算法(global covering algorithm)进行了比较和讨论.基于比较的结果,得出了将LEM1改进后的LEM3.LBR不但可用于普通的决策表规则提取,更多地可应用于基于模糊划分的规则提取.LBR的提出,极大地简化和丰富了规则提取算法,在已知数据中可获取更为丰富的信息量.而LEM3的使用,则是在将"依赖"(depend on)这一概念推广的基础上,更灵活地使用"覆盖"(covering),扩大了获取规则的范围.LBR和LEM3因其各自不同的优点,在数据挖掘和智能领域均具有广泛的应用前景.     

概念层次中基于粗糙集的优化可信规则获取

随着系统中数据量剧增,规则太多以及不同决策者对规则有不同层次需求等问题,概念层次提供了一种解决方法。讨论条件属性具有概念层次的情况下,利用粗糙集理论分析属性在不同层次组合下的正域和规则关系,自顶向下提出了概念层次中基于粗糙集的优化可信规则获取的算法。该算法改进了现有的属性约简策略,借助描述子实现属性约简并获取优化可信规则。考虑到层次上正域为空和正域没有新增对象的特殊情况,提高了规则获取的效率。最后通过实例分析说明该算法的可行性。     

权重模糊粗糙集的分类规则挖掘算法

针对粗糙集分类规则挖掘算法LEM2剪枝条件过于严格的问题,提出一种权重模糊粗糙集的改进规则挖掘算法。在用例带权重的模糊粗糙集理论框架上分析面向混合数据的分类规则挖掘算法,引入粗糙集模型的近似覆盖参数作为挖掘算法的泛化度量参数,实现对规则集数量和规则形式复杂程度的调节。实验结果表明,与LEM2算法和DataSqueezer算法相比,该算法的平均精度和平均召回率更优,分别为81%和80%,且生成规则的平均长度最短。     

基于粗神经网络的数据挖掘方法及其应用

为了从大量数据中获取知识,本文提出了一种改进的属性约简算法,并将该算法与神经网络相结合应用于市场营销系统中.首先建立决策表,用辨识矩阵计算核,再用改进约简算法去除大量的冗余属性信息,最后采用BP神经网络来训练约简表并得出规则.实验结果表明,该方法是有效的.     

基于差别矩阵的不一致决策表规则获取算法

针对传统基于差别矩阵的不一致决策表规则获取算法效率不理想的情况,提出了一种快速的基于差别矩阵的规则获取算法.算法首先引入简化决策表思想,删除决策表中可能存在的许多重复对象;然后基于简化决策表构造不同决策类之间的子差别矩阵,以有效地解决对象分布的非平衡性问题和缩小算法的求解空间;且采用启发式向后贪心搜索策略求解相对最小属性约简;并根据规则可信度获取有效的决策规则,可信度可动态设置,使算法具有较好的适应性.最后通过算例分析和实验比较验证了算法能获取有效的决策规则.     

CBA分类算法的一种改进

CBA算法是将关联规则挖掘与分类技术相结合的一种分类算法,在许多领域中得到了广泛应用.针对CBA处理海量数据效率低的缺点,提出了一个改进的CBA算法.该算法将粗糙集理论应用到CBA算法中,对决策表进行属性约简,提高了分类关联规则的生成效率;并应用PEP(pessimistic error pruning)方法对候选规则进行剪裁.实验结果表明,该算法比CBA具有更高的分类效率和准确度.     

基于粗糙集规则提取算法的研究及应用

针对中医胸痹(即冠心病)诊断规则的获取,采用基于粗糙集理论的规则提取方法.首先进行连续属性的离散化,生成基于决策的知识表达系统.然后利用属性约简的改进算法对决策表进行属性约简,找出诊断结果的核属性,综合考虑属性对约简的增益和属性在剩余属性集中的重要性,给出了衡量属性重要性程度的一个准则.随后进行属性值约简,获取诊断规则.本算法并用VC++和SQL Server 2000实现.     

模糊关联规则算法在入侵检测中的应用

提出了一种结合Apriori和Kuok's算法的改进的模糊关联规则算法.在定义隶属函数、决策树结构和规则集相似度的基础上,采用改进的挖掘算法挖掘数值属性的关联规则.实验结果表明,算法在规则生成和时间效率方面都显示了良好的性能.     

一种基于模糊集的挖掘算法设计

本文提出了一种新的基于模糊集的关联规则挖掘算法,算法引入了模糊集理论和语义关联规则的概念,对数据库的数值属性进行了合理的非精确语义转换,然后通过改进剪枝部分被扫描项集的大小来提高算法的效率,避免了被扫描的集合长度按照指数型增长的趋势.