决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论,在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究,提出了决策表约简的启发式方法,并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程,实例分析表明了其有效性。     

决策表的一种知识约简与规则获取方法

粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法，利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。文中介绍了粗糙集的基本理论，在此基础上运用该理论对从决策表中获取最小规则进行了研究，提出了决策表约简的启发式方法，并通过一个具体实例详细说明了决策规则获取过程，实例分析表明了其有效性。     

基于粗糙集的电力设备故障诊断

针对当前专家系统知识获取瓶颈的难题,提出了基于粗糙集数据挖掘的电力设备故障诊断方法,首先对电力设备历史数据、基础信息数据库和缺陷信息数据库进行区分,接着简约数据并建立故障诊断决策表,采用粗糙集数据挖掘方法对在线数据进行决策判断,推断出潜在的诊断规则,这对电力设备故障预报及诊断系统的设计具有借鉴意义和深入研究的价值。     

基于包含度的不一致决策表约简新方法

在不一致决策表中,以知识的包含度为基础,将一致和不一致对象分开,定义了一种新的属性重要性;为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小增加而指数增长的缺陷,给出分布约简的数学判定定理,提出了一种求分布约简的启发式方法。实例验证分析表明,新的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简。     

不完全决策表的一种信息熵属性约简算法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一，也是粗糙集有效算法研究的焦点。为获得最简明的规则集，通常希望能找出最小的属性约简集，但得到最优解NP-hard的问题，通常采取启发式的算法得到近似最优解。文中研究了不完全决策表的属性约简，提出了对不完全决策表的一种基于信息熵的属性约简算法，并通过例子说明算法的具体过程和验证了算法的可行性。对寻找对象的相似类的步骤则在排序和二分查找的基础上提出了一种高效的算法，这样就相应地提高了属性约简算法的效率。     

决策表属性约简及其条件信息量表示

讨论了决策表属性约简和条件信息量之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示下和信息论中条件信息量表示下是等价的。并举例说明,对于不一致决策表,其属性约简的代数表示不能用条件信息量来等价表示。论文还给出了一种基于条件信息量的属性约简启发式算法。     

决策表的高效属性约简算法

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。对现有决策表的属性约简算法进行了比较研究,在此基础上设计了两个合理度量属性重要性的公式,并给出了该公式的递归计算方法,利用新公式作为启发式信息设计了一种新的基于决策表的高效属性约简算法。实例与实验表明,该约简算法在效率上较现有算法有显著的提高。     

一种新的决策表约简方法

信息熵理论已经被证明可以作为一种有效的属性约简的方法,是基于粗糙集理论研究的最新研究成果,该文揭示信息表与决策表之间的联系,从该联系出发,用信息熵理论对决策表进行约简,为寻找更高效的决策表约简算法奠定了基础。     

带权决策表的属性约简

属性约简是粗糙集理论的重要应用。考虑将决策表中的每行都作为一条决策规则时，若把表中出现相同决策规则的次数作为权，可得到带权决策表。提出了关于带权决策表的正域约简相应的辨识矩阵并给出了证明，从而得到了约简算法。相比于决策表中的正域约简时发现，通过将决策表转化为带权决策表后，再利用算法1进行约简时，其在一定程度上优于前者。提出了近似分类精度约简相应的辨识矩阵并给出了证明。对于2个算法，在选取的UCI数据集上进行了实验验证。通过实验进一步说明了所提出算法的可行性和有效性。     

决策强度的决策表约简设计与比较

在平均决策强度的基础上,提出了决策强度的代数定义,以弥补基于正区域方法的局限性,并且证明了知识的决策强度随着信息粒度变小而非单调递减的规律,在此基础上设计了基于决策强度的约简方法。应用实例分析的结果表明,基于决策强度的属性重要性是一种更优的启发式信息,该方法计算直观有效,时间复杂度较低,有助于搜索最优或次优约简。最后对UCI离散数据集进行约简比较。     

基于Rough集的信息约简方法

本文主要针对Rough集理论本身以及基于Rough集理论的信息表的约简方法进行研究。并在原有的Rough集理论关于信息表约简方法的基础上提出了一种新的信息表约简的方法-简单相异矩阵法。     

粗糙集约简在飞行器故障识别中的应用

故障识别是飞行器结构健康监测的重要内容,不同类型的结构测量数据之间存在互补和矛盾的成分。粗糙集约简具有良好的数据挖掘和归类能力,为处理多传感器冗余信息提供了有效的工具。首先从飞行器结构的位移、加速度、应变响应以及模态参数中提取综合的故障评价指标,然后利用粗糙集约简技术对特征属性进行约简,求得系统的最简特征集合,最后通过概率神经网络进行了结构故障的识别。直升机结构的损伤仿真算例表明粗糙集约简方法不仅可以显著减低特征属性的维度,而且能提高故障识别的精度。     

基于云模型的决策表规则约简

通过对决策表的转换,将规则映射成为云向量,用云向量数字特征间的相似度来度量决策表规则间的等价关系.基于此,提出了基于云模型的决策表规则约简算法,不仅解决了粗集基于严格属性匹配的等价关系不能区分相似关系,也克服了基于模糊集等价关系依赖专家先验知识、对属性值随机性分布考虑不足的缺点.实验说明了该算法的高效性.     

基于matlab的粗糙集约简在故障诊断中的应用

本文针对故障诊断过程中冗余征兆问题,利用遗传算法的全局搜索能力,结合粗糙集知识编写了属性约简程序,并在matlab的环境下运行,可获得多种最小约简方案,领域专家可根据测量的难度和代价选择最小约简,删除冗余征兆,提取规则。     

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.     

基于专家知识库属性重要度的故障诊断方法研究

利用粗糙集理论中重要性度量的概念和专家知识库集成技术,研究了复杂系统故障诊断的一类新方法.在给出多领域专家知识库集成系统定义和复杂系统状态赋值规则的基础上,利用粗糙集理论中的属性重要度的概念建立了专家知识库属性重要度模型,构造了一种能对实时动态环境进行监控和故障诊断的多领域专家知识库集成故障诊断系统的网络化模型,并提出了相应的算法.此方法已成功应用于复杂系统的故障诊断,取得了良好的应用效果,并具有良好的更新能力和应用前景.     

基于粗糙集的决策规则约简

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法，正越来越被人们所重视。其主要思想是保持分类能力不变的情况下，利用等价类，通过属性约简和决策规则约简，达到发掘知识并简化知识的目的。但是属性约简是一个NP问题，对属性的约简和决策规则的约简只能通过启发式算法实现。该文针对属性约简和决策规则约简，各提出了一个启发式算法。