基于粗糙集理论的故障诊断系统知识库设计

故障诊断是与有效决策密切相关的复杂而困难的问题。粗糙集理论可以有效地分析、处理不完备信息。知识库是整个故障诊断系统的核心,利用基于粗糙集的知识约简和决策规则提取算法,将柴油机故障信息值进行约简,求出其决策规则。知识库由事实库和规则库组成。在知识库中采用链表数据结构,以数据文件形式存储,完成知识库设计的程序。采用粗糙集方法进行故障条件属性约简十分有效,得到简化的决策规则,使得知识库的设计更加方便快捷。     

一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法

提出了一种基于粗糙-模糊集理论的分类规则挖掘方法,以解决信息不完整情况下的推理和决策问题,并给出了该方法的流程图。利用基于粗糙集的特征属性约简算法和基于模糊集的决策规则归纳方法,可以挖掘出样本中隐藏的关联规则,形成决策。最后,将其应用于一个具体的信息系统中,结果令人满意,证明该方法是可行的且是有效的。     

数据挖掘之粗糙集方法研究

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用,提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,它采用启发式算法,可以挖掘出最简的产生式规则知识。与其它方法的比较说明,该文提出的方法可以得到更简化的规则。     

一种基于Rough集的缺省规则挖掘算法

Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具,对基于Rough集理论的缺省规则挖掘算法进行研究,在引入规则支持度概念后,提出了一种基于Rough集的缺省规则挖掘算法MDRBR。实验结果表明,该算法能较好地过滤噪音,提高规则的挖掘效率。     

基于粗糙集理论的ORD关联规则挖掘算法

关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好.     

基于VPRS的渔场老化风险规则挖掘

在研究如何更好地开发利用网箱渔场的过程中，人们已经认识到污染所引起的环境风险和其他影响因子。对于网箱渔场的风险评估，粗糙集理论是一种数据推理的有力工具。文章介绍了利用变精度粗糙集进行风险规则挖掘的一种方法。论述了Pawlak粗糙集和变精度粗糙集的有关概念，量化描述了渔业环境中老化程度和风险等级，给出了基于精度粗糙集的网箱渔场老化风险规则的挖掘方法。     

A rough set-based multiple criteria linear programming approach for the medical diagnosis and prognosis

It is well known that data mining is a process of discovering unknown, hidden information from a large amount of data, extracting valuable information, and using the information to make important business decisions. And data mining has been developed into a new information technology, including regression, decision tree, neural network, fuzzy set, rough set, and support vector machine. This paper puts forward a rough set-based multiple criteria linear programming (RS-MCLP) approach for solving classification problems in data mining. Firstly, we describe the basic theory and models of rough set and multiple criteria linear programming (MCLP) and analyse their characteristics and advantages in practical applications. Secondly, detailed analysis about their deficiencies are provided, respectively. However, because of the existing mutual complementarities between them, we put forward and build the RS-MCLP methods and models which sufficiently integrate their virtues and overcome the adverse factors simultaneously. In addition, we also develop and implement these algorithm and models in SAS and Windows system platforms. Finally, many experiments show that the RS-MCLP approach is prior to single MCLP model and other traditional classification methods in data mining, and remarkably improve the accuracy of medical diagnosis and prognosis simultaneously.     

基于可变精度粗糙集理论的粗糙规则挖掘算法

提出了一种基于变精度粗糙集理论的规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定性量度,应用遗传算法求取相对属性约简,然后根据所给阈值导出粗糙规则集,并对阈值对规则集的影响进行了事后分析.由该算法得到的规则既有一定的噪声容忍度又具备较高的准确度和覆盖度,从而能充分保证预测和分类的准确性.实例分析证明,该算法是规则挖掘的有效方法.     

基于决策树的不完备信息系统的规则提取方法

规则提取是RST中一个重要的研究方向,本文提出了不完备信息系统的相对正域的概念,通过简单的集合运算就可以求得相对正域;利用相对正域选择决策树的结点,构造一棵决策树,完成对不完备信息系统的规则提取。     

Vague决策表的知识获取

本文提出一种Vague决策表的知识获取方法。首先根据样本对于决策者需求的适合程度构造Vague值之间的一个序关系，将Vague决策表转化为二元决策表，然后利用粗糙集理论进行分析并推理出最优规则，最后再将二元决策表的决策规则转化为Vague决策表的有序规则。实验分析表明了该方法的有效性。     

基于粗糙集的区间值属性决策表的有序规则获取

提出一种基于粗糙集的区间值属性决策表的有序规则获取方法。首先根据区间数之间基于可能度的序关系,将区间值属性决策表转化为二元决策表,然后利用粗糙集理论进行分析并推理出最优规则,最后再将二元决策表的规则转化为区间值属性决策表的有序规则。实验分析表明了该方法的有效性。     

不完备信息系统的粗糙集分解方法

针对处理不完备信息系统时利用完备化方法会引起不同程度的知识失真等缺点,提出了一种不完备信息系统分解方法。该方法不需事先对系统进行完备化,而是基于粗糙集模板评价函数选择模板,利用模板逐层从不完备系统中提取完备子集。结合粗糙集理论来构造中间变量,依据中间变量分解不完备信息系统以简化规则集。对得到的规则集逐层进行推理和决策分析。以汽轮发电机组的振动故障诊断数据为实例给出了该方法的具体实现过程,验证了该算法在处理不完备信息系统时的有效性。     

一种带松弛因子的统计粗糙集挖掘算法

针对实际应用领域数据挖掘的数据特征提出了基于底层数据信息归纳的带松弛因子的统计粗糙集数据挖掘算法DMSRIIR。该算法引进了保持原始底层数据信息的机制以及求近似约简的松弛因子，可以有效地避免生成规则的偶然性以及解决部分分类的问题。DMSRIIR还提供了应用粗糙集于实际数据挖掘的系统方法。实验表明了算法的可行性与有效性。     

复杂航空电子装备故障诊断规则提取

针对复杂航空电子装备故障样本不足的问题,为简化测试过程、提高故障诊断效率,提出了一种基于粗糙集的故障诊断规则提取方法;该方法构建了故障诊断决策信息系统,通过构造故障诊断决策信息系统的决策辨识矩阵和决策辨识函数,计算测试参数集的所有约简,从而提取故障诊断规则;以某型雷达系统为例,采用上述方法进行规则提取,将故障诊断所需测试参数从9个约简为3个;研究结果表明,该方法能在故障样本较少的条件下有效约简测试参数集,提取故障诊断规则,有利于简化测试过程,提高诊断效率.     

基于粗糙集的医疗数据挖掘研究与应用

医疗数据挖掘能够对现有病历数据库中数据进行自动分析并且提供有价值的医学知识。针对临床病历数据库中存在大量重复样本和冗余属性,从而影响医疗诊断的精度和速度这一问题,建立了基于信息论的粗糙集理论模型和SQL语言之间的关系,提出了基于SQL语言的条件信息熵属性约简算法,利用数据库查询语言实现了数据清洗、求核和属性约简等过程。实验结果表明该算法实现简单,运行效率高,为粗糙集理论更广泛地应用于具体的医疗数据挖掘提供了一种方法。     

面向大型数据表的粗分析方法

该文运用粗糙集理论,提出一种提取大型数据表中决策规则的方法。首先根据条件属性及属性值的权重将数据表分解成多个子表,再利用粗分析方法分别对各子表简约,综合每个子表归纳出的具有一定置信度的子规则形成规则集,做出推理和决策。     

一种基于粗集的目标识别信息提取算法

目标识别的原始信息往往很粗糙难以直接用于计算.粗集理论是一种对数据进行处理和挖掘的不确定性系统理论,基于此理论提出一种对原始数据进行信息提取的算法.采用关系表存储原始信息,通过简化关系表删去冗余信息,达到提取有用信息的目的.该方法运用粗集理论强大的属性约简和规则生成能力,生成的规则简单准确.与其它计算方法比较,粗集在处理粗糙信息方面有计算量小、抗扰性和传递性好的优点.     

基于可变精度粗糙集理论的规则获取算法

为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则,提出了一种粗糙规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定量度,在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度意义下的决策表的度量方式.利用离散粒子群算法,提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识的近似约简算法,导出了粗糙规则集.经过实例分析说明,这种算法不但具有一定的噪声容忍度,而且该算法得到的规则具有较高的正确度和覆盖度,从而保证分类的准确性.     

基于粗糙集的关联规则挖掘方法

对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要的属性,减少了属性数目和候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。