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粗糙集理论是一个新的处理不确定性问题的数学工具,属性约简是粗糙集理论的核心问题之一。但求解最优约简已被证明是一个NP—hard问题。基于属性重要度的启发式算法在属性约简中应用的较多.文中分别介绍了基于区分矩阵、基于相关矩阵和基于信息量的属性约简算法。对其思想进行了剖析和总结。 相似文献
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针对目前道路交通肇事逃逸案件逐年增多情况,利用改进后的粗糙集属性约简算法对案件记录卷宗中的大量数据进行约简处理,得到和原始数据等效的属性约简集,将此约简集作为挖掘的数据基础,大大缩小了数据量,使得侦破人员可以将注意力集中于重要的物证采集上,减少了案件侦破中不必要的人、财、物消耗,同时数据量的减小也相应的加快了挖掘的速度。将在此约简集基础上挖掘得到的规则和关联规则算法得出的规则进行比较,证明改进后的约简算法是有效的。 相似文献
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为了获得有效的属性最小相对约简,在基于属性频度的启发式约简算法的基础上,提出了一种同时满足属性重要性和频度改进的启发式约简算法.该算法的基本思想是:以属性的核为基础,以频度作为选择属性的启发信息,即把属性频度最大的属性添加到核属性中,这样就把分类能力较强的属性添加到约简集合中,从而能够获得较优的约简. 相似文献
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一种基于粗糙集的决策系统属性约简算法 总被引:28,自引:1,他引:28
从大量数据发现知识时,属性约简是一个关键问题,本文提出了一种新的算法用于粗集中的属性约简,该算法基于Hu的差别矩阵,在对差别矩阵进行化简的基础上,先得到核,然后在逐步减小的差别矩阵中挑选出最频繁的属性加入直到成为一个约简。文中还对求核的正确性,算法的正确性进行了证明,同时对算法复杂度进行了分析,最后给出了一个例子来说明算法的有效性。 相似文献
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针对粗糙集理论核心内容之一的知识约简问题,提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。利用条件熵计算属性间的相关性,并将其引入到适值函数中,可以保证所求约简含有较少的属性而且属性间的相关性较小。实验证明,它可以得到比较理想的结果,对UCI机器学习数据集的测试结果也验证了算法的有效性。 相似文献
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基于遗传算法的粗糙集属性约简及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
属性约简是粗糙集合研究的重要内容之一。为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简,提出一种基于遗传算法的属性约简算法。依据条件属性的重要度,把条件属性加入到相对核属性集中,将相对核加入遗传算法的初始种群中以加快算法收敛。并应用该算法对水上事故模型预测进行分析,做出推理和决策。 相似文献
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为了有效地获取属性最小相对约简,提出了一种新的基于离散差分演化算法的粗糙集属性约简算法。利用一种新的区间编码机制将差分演化算法离散化,用于求解最小属性约简问题。提出了一种新的适应度函数计算方法来控制染色体朝着最小约简的方向进化。实验结果表明该算法是有效的,特别是当数据规模较大时收敛速度更快,更加节省计算时间,为属性约简提供了一个新的思路。 相似文献
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基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
属性约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种基于免疫遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将免疫算法和遗传算法结合,并将核引入免疫遗传算法的初始抗体群来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,并结合抗体浓度,能维持进化过程中个体的多样性,从而提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优。实验证明该算法能够快速得到相对最小约简。 相似文献
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针对基于可辨识矩阵核求取属性约简存在的空间与时间都不理想的问题,提出一种新的基于粗糙集的属性约简启发式算法。该方法不直接构造及存储可辨识矩阵,而且在核不存在的情况下,也能取得较好的起点核心集,将获取矩阵元素及得到核心元素同步进行,并加入了对属性集频率的综合考虑。同时,将此方法应用于医疗诊断决策,并对属性约简前后的决策性能进行了分析。实验结果表明,利用约简后的属性集,计算复杂性降低,同时保持高的决策准确率,算法是有效的。 相似文献
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从粗糙集理论出发,在可分辨关系和对象差异矩阵概念的基础上构造出基于粗糙集理论的并行约简算法。算法首先将原系统划分为多个子系统,然后利用评价指数对划分得到的子系统并行求解,最后以子系统的局部约简结果为基础,求得原系统的约简。算法的时空性能较好,适于处理大规模数据集。 相似文献
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属性约简是粗糙集合研究的重要内容之一。为了能够有效地获取决策表中属性最小相对约简,提出了一种基于GA-PSO的属性约简算法。该算法以条件属性对决策属性的支持度为基础,求解核属性,把所有的条件属性(除去核属性)加入粒子群算法的初始种群中,并用遗传算法对不满足适应度条件的粒子进行交叉变异操作。实验结果表明,该算法在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,能够快速有效地获得最小相对属性集。 相似文献
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随着高维数据的扩散,特征选择成为学习过程中不可或缺的一项任务。属性约简是特征选择的重要方法,为了寻找有效的属性约简方法,将粗糙集与蚁群算法相结合,提出了利用蚁群优化算法的粗糙集属性约简方法。首先从信息素的更新开始,限制其信息素值的上、下限范围,然后根据寻址方式改进候选解的构造方案。实验表明,该方法具有一定的优越性。 相似文献