连续属性决策表离散化的图论方法

通过研究粗糙集与图论的关系,提出了以集合为权的加权多重完全多部图的概念,得到了加权完全多部图与连续属性决策表的映射关系,给出了断点重要性和断点效率的一种新的量化定义并得到了相关性质;提出了连续属性决策表信息系统的图论形式和连续属性决策表离散化的图论方法。编程实验结果证明,应用此方法可以确保在离散化后决策表相容的前提下得到无剩余属性值的较小的断点集合。     

基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法

将粗糙集与图论相结合处理电力系统故障诊断,提出了故障决策表图的新概念,得到一种基于粗糙集和图论的电力系统故障诊断方法,并进一步提出了故障信息覆盖度和故障诊断规则分级的概念.利用故障决策表图及其邻接矩阵,得到了快速识别决策表核属性和属性约简的方法,并将规则分级应用于故障规则提取.利用所提出的方法对具体实例进行处理,仿真结果表明,该方法能有效地减少时间和空间复杂度,可根据设定的阈值提取诊断规则.     

基于粗糙集和图论的ZPW-2000A轨道电路故障诊断模型

目前,对于ZPW-2000A无绝缘轨道电路的判别方法主要是依赖人工测试和分析,存在主观性强、判别效率低等缺陷。为了解决上述问题,将粗糙集理论和图论知识相结合引入到ZPW-2000A无绝缘轨道电路的故障诊断中。通过构建故障诊断决策表以及加权多部决策表图及其邻接矩阵,获得一种基于邻接矩阵的属性约简方法以及识别核属性的方法,并利用故障规则的分级以及故障信息覆盖度完成故障规则的提取。研究表明,该算法条理清晰,计算简便,能够有效减少算法复杂度。     

粗糙集和信息熵的属性约简算法及其应用

阐述粗糙集理论和信息熵的基本概念,并为寻找属性约简的有效方法,提出一种基于粗糙集和信息熵的属性约简算法。在决策表中添加某个属性引起的互信息变化的大小,以反映该属性的重要性,并求相对约简。研究表明,该算法不仅能得到最优的决策规则,而且能够减少信息系统所需的搜索空间,得到更优的属性约简效果。     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

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,但得到最优解是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,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法.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新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高.此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题.     

一种新的完全决策表属性约简的高效算法

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,但得到最优解是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,提出一种衡量不完全决策表属性重要性的标准,依此给出了一种新的进行属性约简启发式算法。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新的高效的算法,这样就相应地使得属性约简的效率得到提高。此算法较好地解决了不完全决策表的属性约简问题。     

多半径邻域粗糙集改进约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要问题。许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法,包括应用最为广泛的启发式算法。在多半径邻域粗糙集的基础上,针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷,提出一种融合属性权重影响的改进约简运算方法,通过根据各属性权值大小设置阈值使得约简结果能够消除冗余属性。实验选取UCI的数据集与当前几种常用启发式约简算法进行比较分析。实验结果表明,所提出的属性约简方法能够得到更优的约简集合,同时更大程度地保留了决策表本身的知识信息,具有较高的分类能力。     

基于邻域粗糙集下知识划分的信息表降维

Pawlak粗糙集的知识约简包括对决策表的知识约简和对信息表的知识约简。作为Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集在针对决策表的属性约简方面应用广泛,而针对信息表的属性约简方面应用鲜少。为了设计一种适用于信息表的属性约简算法,根据Pawlak粗糙集的信息表知识约简标准,首先提出一种邻域粗糙集的信息表知识约简标准,然后根据这种标准,结合贪心思想,进一步提出了一种适用于聚类任务的信息表属性约简算法。与主成分分析(principal component analysis,PCA)算法相比,实验结果表明用该算法对数据集降维后,得到的属性约简集合的属性个数较多,K-means算法根据属性集合进行聚类的精度较高。实验结果证明该算法能有效地应用于信息表的属性约简方面。     

基于秩相关的属性约简

针对有序尺度变量,给出了有序信息系统与有序决策表在优势关系下的粗糙集约简定义;利用粗糙集方法将对象综合排序,进而得到一组秩;根据这些秩,运用非参数统计的思想研究了两个属性子集之间的相关性,并将Spearman秩相关系数作为属性相关性度量;在不改变总体序信息情况下,给出了基于此度量对有序信息系统与有序决策表进行约简的新方法。最后通过数值例子说明该方法是可行的,且为粗糙集方法提供了统计依据。     

基于幂图的属性约简

针对粗糙集理论中基于差别矩阵的属性约简方法存在的不足,提出一种基于幂图的属性约简算法.首先通过修改样本决策属性值将不相容决策表转化为简化的相容决策表;然后将样本对概念与幂图概念相结合,将基于修正差别矩阵的不相容决策表的属性约简转化为幂图的搜索问题;最后通过实例和实验验证了所提出算法的有效性.     

Rough集理论代数观与信息观的差异量化分析

决策表是Rough集理论的处理对象，其核属性的计算往往是信息约简过程的出发点和关键．代数观和信息观是Rough集理论研究中的两种主要理论观点和方法．本文将针对决策表核属性的计算问题，探讨Rough集理论代数观和信息观这两种形式的关系，通过仿真实验，得到它们在决策表核属性问题上的统计量化差异，并发现在包括大量不相容信息的决策表系统中这两种观点之间的差异将达到极端情况．     

基于粗糙集理论的客户关系管理

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。本文介绍了粗糙集的基本理论,通过决策属性支持度定义的条件属性对决策属性重要性的启发式信息,求取决策表的最小约简。并将该方法用于对企业客户进行分类,为客户关系管理的决策支持提供了新的解决方法。     

一种基于粗糙集理论的规则提取方法

规则提取是实现智能信息系统的重要环节,也是一个难点。针对信息系统中的规则提取问题,提出了一种基于粗糙集的研究方法,并对规则提取涉及到的属性约简、属性值约简等问题进行了研究。根据粗糙集中的不可分辨关系建立了可辫识向量,以利用可辨识向量的加法法则运算求得核属性以及属性重要性,然后以核属性为基础、属性重要性为启发信息,求得信息表的一个属性约简。在此基础上,利用条件属性与决策属性之间的对应关系,对信息表中的每条规则通过删除冗余属性值来完成信息表的属性值约简,最终实现规则提取。数值实例和试验表明本算法是有效、可行的。     

基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法

决策规则的约简是利用决策逻辑分别消去每一条决策规则中的冗余属性值,是粗糙集理论知识约简的重要内容,一般是在属性约简之后采用启发式信息实现决策规则的约简。基于二进制可辨矩阵给出一个简单的直接求取决策规则核的方法,并提出一种决策规则的约简算法。所给算法简单直观,不但适用于相容决策表,也适用于不相容的决策表。     

基于粒计算的属性约简算法

粒计算是一种基于问题概念空间划分的新的智能计算理论和方法,不相容决策表是粗糙集理论研究的一个重点。利用粗糙集中的等价关系来构建粒子,给出了决策表系统的粒子分解方法及在粒表示下以属性重要性作为启发信息的属性约简算法。实验结果表明该算法不仅具有高效性,而且能处理大型决策表。     

一种基于信息粒度的动态属性约简求解算法

动态属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一.针对动态决策表构造了一种基于信息粒度的动态属性约简模型,详细分析了决策表中出现新属性动态增加时信息粒度的增量式计算方法;在此基础上,以信息粒度作为启发信息,设计了一种动态属性约简求解算法,该算法能有效利用原决策表的属性约简结果和信息粒度来降低算法的计算复杂度,并使得约简结果具有较好传承性;最后通过算例分析和实验比较进一步验证了本算法的可行性和有效性.     

一种新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种新的基于相对差异比较表的属性约简算法。该算法给出了一种将信息表转化为相对差异比较表的方法,且该方法对于不相容决策表也是可行的,进而就将求解最小属性约简问题转化为求解一个0-1整数规划问题,并分别采用一般求解规划问题的方法和遗传算法两种方法来求解这个0-1整数规划问题。实验结果证明该算法结合遗传算法能够更加快速有效地进行属性约简。     

一种新的模糊决策表属性约简方法

粗糙集理论研究的核心内容之一是属性重要性的度量和属性约简。经典的粗糙集模型基于等价关系,适合于处理离散属性值。模糊粗糙集理论将模糊集和粗糙集理论结合起来,将等价关系扩展为模糊关系,可处理模糊属性值。分析了已有广泛运用的模糊决策表的属性约简算法FRAR存在的三个问题,提出了一种新的约简算法,较好地克服了原算法的问题,能处理规模较大的模糊决策表。