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.     

一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法磁

为解决传统遗传算法在属性约简时会出现迭代次数多,收敛较慢的问题,论文提出了一种改进的遗传算法。该方法在适应函数上加入属性重要度因子,同时在交叉操作中有选择地保留子代个体,确保算法能够快速收敛。实验结果证明,改进之后的算法在保证属性约简的基础上,能够实现比传统遗传算法更快的迭代和收敛。     

一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,而求解最小约简是NP难问题。为了有效获取最优或次优约简,该文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将属性核加入遗传算法的初始种群来增加收敛速度,而且在适应度函数中,通过计算决策属性对条件属性的依赖度,使该文算法既保证了全局寻优的特性又具有加强局部搜索的能力,能够获得最佳的搜索效果。该算法通过实例分析,证明是求解属性约简问题的快速有效方法。     

不相容决策表中一种新的属性约简算法

针对不相容决策表中一些属性约简算法的不足,结合粗糙集的代数观与信息观的优点,对差别矩阵加以改进,提出了一种新的属性约简算法,该算法在保证约简后决策表的正域和条件信息熵不变的情况下,降低了时间复杂度。通过实例说明了该算法的有效性和可行性。     

一种新的决策粗糙集启发式属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中最重要的研究内容之一。在决策粗糙集中,学者提出了多种属性约简的定义,其中包括保持所有对象正决策不变的约简定义。针对该约简定义,为了高效地获取约简集,设计了一种启发式函数 ——决策重要度,这种启发式函数根据每个属性正决策对象集合的大小来定义其重要性,正决策对象集合越大表示重要性越高,由此构造了基于决策重要度的启发式属性约简算法。该算法的优点是通过对属性决策重要度的排序,确定了一个搜索方向,避免了属性的组合计算,减少了计算量,能够找出一个较小的约简集。实验结果表明,该算法是有效的,能够得到较好的约简效果。     

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。     

一种增量式属性约简算法

文章基于粗糙集理论提出了一种新的增量式属性约简算法。当信息系统的对象和决策属性不变而不断增加条件属性时,通过该算法可动态地实现属性约简,由该算法得到的属性约简具有一定的实用价值。通过实例验证了该算法的正确性和有效性。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

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。     

一种有效的属性约简算法

粗糙集理论是一种有效的处理不一致、不精确和不完备等各种信息的数学分析工具。属性约简算法是粗糙集理论的关键技术之一,是数据挖掘研究的一个重要课题,也是知识获取中研究的关键问题之一。高效的属性约简算法使属性约简的求解被证实是一个NP-Hard问题,它通常是一个预处理阶段,使适应决策表上的分类分析。本文提出一种有效的方法——SEGMENT-SIG,可以得到最小约简子集,保持决策表的分类一致性。本文对算法最坏的时间计算复杂度进行了分析,该算法的输出是两种不同的分类器,一个是IF-THEN规则体系,另一个是决策树。     

基于量子遗传算法的粗糙集属性约简新方法

分析了粗糙集属性约简的研究现状,针对遗传算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢的问题,提出了基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的新方法。该方法中利用一种新的区分矩阵与量子遗传算法结合,能够实现相容/不相容决策表的属性约简;同时,文中提出了一种适应度函数的参数设定的新方法,使之能够直接对约简进行有效判定。实验数据表明：该算法在收敛性和速度等方面优于基于遗传算法的属性约简算法。     

一种新的属性约简算法

粗集是一种处理模糊和不确定性数据的工具,属性约简和核是粗集理论的核心内容,经过约简后的数据更有价值,更能准确地获取知识。很多属性约简算法以核为起点,计算繁杂。文中提出并分析了后删除属性约简算法,该算法不需要计算核,节约时间,减少占用空间,简化求解过程。文中以实例验证了算法的正确性。     

基于遗传算法的粗糙集属性约简算法

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，本文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法．该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能，依照决策属性对条件属性的依赖度，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，能够获得最佳的搜索效果．实验结果证明了该算法能够快速有效的进行属性约简。     

基于免疫算法的属性约简方法

为了求取决策表系统中属性的最小约简,本文提出了一种基于免疫算法的属性约简方法。该算法应用决策表的相对核来初始化种群,根据决策属性对条件属性的依赖度和抗体中条件属性的个数设计抗体的适应度函数,通过免疫记忆特性和抗体浓度的促进与抑制作用,保持了个体的多样性,提高了算法的全局搜索能力,避免陷入局部最优现象,从而求解出最小属性约简集合。实验结果表明,算法快速、有效,能得到较好的最小属性约简。     

一种基于量子遗传算法与粗糙集理论的属性约简法

提出一种基于粗糙集与量子遗传算法理论的属性约简模型.首先,基于粗糙集理论,以条件属性集对决策属性近似分类质量为准则,构造出一种衡量最佳属性子集的适应度函数.以此为基础,结合量子计算原理中量子旋转门调整策略以及量子交叉方法对种群进行更新操作,构造了该模型的属性约简方法.仿真实验结果表明了本文方法的有效性.     

一种属性与值约简简化算法

Rough Set理论是处理不确定性知识、不完整数据的重要工具，在Rough Set中属性最小约简与规则提取NP—hard的．本文针对现有属性约简与值约简算法的问题，分析了区分矩阵的特性，在此基础上，提出了属性与值约简的简化算法，并用实例作了验证．     

一种快速的Rough集属性约简遗传算法

遗传算法适合复杂问题的处理因此可用于属性约简的求解.目前利用遗传算法进行属性约简的主要不足是:适应度函数计算复杂,效率不高.尤其在处理大型决策表时,计算时间将大量聚集在适应度函数的计算上,从而导致算法性能下降.为了更快的计算适应度函数,在研究基于正区域的区分对象对集的基础上,设计了一种计算适应度函数的快速方法.利用启发信息设计了一种快速的属性约简遗传算法.通过实例分析和算法实验表明该算法能够高效求出决策表的属性约简并且适合处理大型决策表.     

一种基于分辨矩阵的新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一．但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实四。文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属性组合相对于决策属性的正域的方法,并给出新的求核属性的方法。在此基础上,提出了一种利用分辨矩阵实现属性约简的新算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并实现了属性约简与规则提取的同步．最后通过实例证明了其正确性。     

基于属性重要性的决策表属性约简算法

提出一种基于粗糙集属性重要性的属性约简算法。该算法以所有条件属性为初始约简集合,以属性重要性为迭代准则,通过逐步缩减来求取约简。同时给出了该算法的时间复杂度分析,并举例验证了所提出算法的有效性和实用性。