一种粗糙集属性约简的改进算法

通过时属性的重要性以及属性提供的信息量进行研究，提出一种综合考虑属性重要性和属性的信息量的属性加权平均重要度的概念，并构造在决策表中的基于此重要度的一种新的属性约简方法。通过实例计算表明，该算法简单有效。     

粗糙集属性约简的完备算法

属性约简是Rough Set理论研究中的核心内容之一,现已经证明寻找决策表的最小约简是NP-hard问题.为了快速有效地得到最小约简,本文利用决策表的一些特点提出了一种完备算法,并给出了该算法的复杂度,最后通过实例分析表明,在多数情况下该算法能够得到决策表的最小约简.     

一种基于粗糙集的纳税人属性约简方法．

基于粗糙集理论,对基于属性重要度的启发式属性约简算法进行了改进,并将改进后算法运用于纳税人属性约简的实际工作中.该算法解决了原有基于属性重要度的启发式属性约简算法结果中存在冗余属性问题,实现了属性选择较小化,并保持原有数据分类能力不发生大的变化.通过属性约简实验结果和实际工作情况对比,证明该算法具有很好的性能.     

一种新的决策粗糙集最小化决策代价属性约简算法

实际应用中存在着大量的数值型数据,然而传统的决策粗糙集只能够处理符号型数据,为了改善这一局限性,本文构造出一种模糊邻域决策粗糙集模型,并提出一种最小化决策代价的属性约简算法.文中首先将将模糊粗糙集和邻域粗糙集融入决策粗糙集中,提出了模糊邻域决策粗糙集,使得该模型同时具有模糊粗糙集和邻域粗糙集处理数值型数据的优点;然后基于该模型,给出一种决策代价定义,并提出相应的最小化决策代价属性约简算法;最后通过实验分析表明所提出的算法具有较好的代价敏感属性约简性能.     

一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法

为解决决策表属性约简完备算法约简质量低的问题，在基于差别矩阵的属性约简完备算法的基础上，引入信息论中信息熵和互信息增益的定义，给出一种启发式属性约简完备方法，通过实例说明启发式信息可以提高完备算法的约简质量，比较不同启发信息对完备算法的约筒质量和约简效率。试验结果表明，采用基于信息论定义的两种启发信息的完备算法约筒效率基本一致，该算法较非启发式完备算法有更好的约简质量。     

基于粗糙集的属性约简算法综述

属性约简是粗糙集中的一个重要研究方向.本文从8个方面对基于粗糙集的属性约简算法进行归纳,即:不完备决策信息表,不相容决策信息表,连续型属性决策信息表,动态决策信息表,有序型属性决策信息表,基于粗糙扩展模型的属性约简,基于属性重要度的属性约简,结合智能优化算法的属性约简,这对进一步深入研究粗糙集的属性约简算法具有积极意义.     

基于粗糙集信息观的决策表属性约简方法

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法，它被广泛应用于相容和不相容决策表的属性约简和核属性计算。利用反例指出目前基于粗糙集信息观[2、6]的决策表属性约简和核属性计算方法的局限性。对决策表的性质作了深入的研究，研究发现文献[2、6]方法的不足原因是：它们没有考虑U／ind（C）中等价类的相客性。给出了基于U／ind（C）中等价类相客性的属性约简定义和核属性定义，并给出了一种新的基于粗糙集信息观的决策表属性约简和核属性计算方法。讨论了该方法同文献[2、6]方法的区别。最后用相同实例验证了该方法的有效性。     

基于互信息的模糊粗糙集属性约简

模糊粗糙集知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一。该文从粗糙集知识熵出发,结合模糊集隶属度函数,将其应用于模糊环境下,推广了互信息的度量概念,使其能评价模糊决策表中属性的重要性。并给出了一种模糊决策表的启发式属性约简算法,通过实例验证了它的可行性,为模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法。     

一种新的信息系统启发式属性约简算法

为降低信息系统属性约简算法的时间复杂度,首先引入简化信息系统的概念,然后定义了简化信息系统中属性集的区分对象数,证明了基于简化信息系统区分对象数的属性约简与原属性约简是等价的.进而定义了简化信息系统的属性重要性,并设计了一个快速求属性重要性的算法.同时,以属性重要性为启发式信息,设计了一个新的属性约简算法.新算法的时间复杂度降为max{O(|C||U|),O(|C|2|U|C|)}.最后用一个实例说明了新算法的有效性.     

粗糙集理论中属性相对约简算法

粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效地处理模糊和不确定性知识的数学工具,而求核与约简是粗糙集理论中的两个重要问题,现已证明求决策表所有约简和最小约简是一个典型的NP难题.本文在分析粗糙集理论的基础上,发现了正区域的一些有用性质,提出了一种利用正区域直接求核的方法,并利用正区域的启发式信息给出了两种相对约简算法.     

基于熵的粗糙集属性简约算法

本文定义了四种条件熵，并在此基础上提出了四种基于熵的方法，以用于粗糙集数据分析中的属性简约。举例说明了这四种基于熵的属性简约算法各自的优缺点。最后对两个实际数据库进行了测试，结果表明了所提出的基于熵的属性简约算法的有效性。     

基于粗糙集理论色情信息过滤研究与实现

把粗糙集理论运用到互联网上色情信息的监控,通过对特征项的属性约简和值约简,大大降低了信息的冗余度,提高了分类的效率和准确率。最后应用简单向量距离分类算法和贝叶斯算法实现对色情文本信息的过滤,并进行试验。     

基于粗糙集的过程控制规则挖掘算法及应用

在现代工业生产过程中，如何从实际生产过程中提取出有用的规则，用于调整控制生产是过程控制中一个难题。文章提出了一种基于粗糙集的过程控制规则挖掘算法，可以较大的降低计算复杂度，并将算法用于实际烟草制丝生产线的关联规则提取．得到了可用于实际生产过程控制的规则。     

基于算法适用知识的挖掘算法选择交互系统

为具体挖掘任务选择合适的挖掘算法需要用户对挖掘任务、各种挖掘算法和数据特征都非常熟悉,一般用户是很难达到这个要求的。针对以往研究的系统存在实现困难、不能适应动态添加算法等不足,文中形式化表示数据挖掘算法的适用知识,并基于此设计算法选择交互问题和选择逻辑,实现了一个易于实现的数据挖掘算法选择交互系统。实例验证了系统的有效性。     

粗糙集理论及其在数据归约中的应用

数据预处理在数据挖掘中占有重要地位，传统的数据归约方法都有其局限性。本文介绍了粗糙集的相关概念及数据预处理的一些知识，并利用区分矩阵求粗糙集中核的思想，提出了一种知识归约的方法．为进一步的数据挖掘做准备。     

融合粗糙集与小生境免疫优化的属性约简方法

在粗糙集核属性的基础上,融合小生境免疫优化提出一种决策属性约简方法.将核属性参数作为抗体编码的先验信息,通过疫苗自适应提取算法对抗体群接种疫苗,提高抗体群多样性及稳定性.为降低属性约简的计算复杂度,引入属性集合的分类近似标准作为免疫优化的亲和度,采用小生境免疫共享机制动态调整抗体群的亲和力,提高算法局部搜索能力.通过免疫记忆算子操作促使优良个体的保存,在保证收敛速度的同时具有较强的全局和局部寻优能力.通过滚动轴承故障诊断及UCI数据集的属性约简实验,显示本算法在属性约简精度和效率方面具有较好效果.     

一种针对不完备信息系统的粗糙集约简算法

针对区分矩阵构造庞大,计算工作量大,基于区分矩阵的约简策略效率低的问题,提出一种新型的针对不完备信息系统的属性约简算法NARIIS。提出的约简算法把属性值的个数应用到属性约简上,使该约简算法的时间和空间复杂度都远小于基于区分矩阵的约简策略。     

一种基于粗糙集理论的支持向量机分类算法

粗糙集理论和支持向量机在数据挖掘方面具有较强的互补特性,基于粗糙集理论的上近似集、下近似集和边界域概念,结合支持向量机的分类原理,提出了一种支持向量机分类算法。首先,在支持向量机分类中定义样本分类的粗糙集规则,然后在边界域寻找两类样本中使判别式绝对值取值最小且分类正确的样本来确定最优分类面,脱离了对惩罚系数C的寻优问题,有效避免了过拟合问题,并通过循环迭代算法寻找合适的参数b,获得分类性能更优的支持向量机,最后通过对一个二维样本数据库进行分类实验,验证了此算法的有效性与可行性。     

粗糙集理论在个性化需求挖掘中的应用

本文针对利用不完备信息系统,应用粗糙集理论实现客户细分系统中客户个性化需求的挖掘过程,分析了建模过程的主要步骤和关键问题。应用实例表明,该模型是合理和可行的。