粗糙集理论在简化过程建模参数中的应用

利用粗糙集理论知识约简的特点,以连续催化重整反应过程中重整产品辛烷值监控建模参数选择为例,对生产过程工况特征参数建立决策表,计算条件属性的重要性,对决策表进行属性约简,简化过程建模参数。此外还将该方法与主成分分析法作了比较。最后利用选择的建模参数建立起神经网络模型。     

决策表中粗糙集的布尔矩阵表示

建立了布尔矩阵与逻辑方程组的解和决策表中的属性集之间的关系;然后在此基础上给出了决策表中的粗糙集理论的布尔矩阵表示;最后证明了属性约简在布尔矩阵和代数两种不同表示下是等价的。这些结论有助于人们深刻理解粗糙集理论的本质,同时为寻找高效的属性约简算法奠定了基础。     

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.     

置换矩阵算法在粗糙集属性约简中的应用

介绍了粗糙集的布尔矩阵表示和置换矩阵的概念,导出了属性约简与置换矩阵之间的关系,讨论了逻辑关系方程组解的理论,提出了基于置换矩阵的粗糙集属性约简的新算法,通过实例分析证明了该方法的有效性,表明该算法在粗糙集属性约简中具有参考价值,对粗糙集理论的应用具有一定的实际意义。     

不相容决策表全部属性约简计算的一个改进方法

指出在决策表是不相容的情况下，常用的计算全部属性约简（代数意义下）的基于Skowron差别矩阵的分辨函数方法会产生错误的结果．为了解决这个问题，本文引入一个改进的Skowron差别矩阵，给出一个基于新的差别矩阵的分辨函数方法，并从理论上证明了方法的正确性．     

基于粗糙集的属性约简研究进展

粗糙集理论是一种用于处理不确定、不精确、不完整知识的数学工具,已被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和智能决策等领域。属性约简是粗糙集理论的一个核心问题,近年来已经成为粗集研究的热点。本文综述了当前国内外关于属性约简算法的若干最新研究进展,重在对属性约简的主流方法和前沿进展进行概括和分析,最后简要探讨了今后研究发展的方向。     

粗糙集属性约简在文本分类中的性能研究

在文本分类中,特征空间维数可以达到数万维。使用信息度量的方法,如文档频率、信息增益、互信息等,对特征进行选择后的维数通常还是很大,降低阈值或减小最小特征数可能会降低分类效果。针对这个问题,提出基于粗糙集的二次属性约简。实验表明,该方法在有效降低特征维数的同时保证了分类效果。     

基于粗糙集理论的一种属性约简算法

MIBARK算法在度量属性的重要性时计算量很大,它需要多次计算不同条件属性组合与决策属性之间的互信息。论文的改进算法以属性的频率作为选择属性的启发信息,由过滤差别矩阵得到属性的频率。实验表明,在获得相同属性约简的前提下,该算法与MIBARK算法相比,属性约简的计算量较少,提高了计算速度。     

粗糙集在高校教学评估中的应用

目前,学生评教一般由学校教务处在期末将评分结果或考核等级反馈给代课教师.这种评教方法对于教学改革和教学质量的提高起到了一定的作用,但是这种方法并未给教师提出需要在哪些方面进行改进,并且无法从大量的评教数据中发现评教结果中隐藏的一些规则.将粗糙集理论应用于高校评教,形成决策规则,并对规则进行解释,最终指导教师的教学工作.     

分体策略在差别矩阵优化中的应用

在研究现有差别矩阵的基础上,提出了基于分体策略的差别矩阵算法,修正了Skowron差别矩阵方法的不足.与其它改进的差别矩阵算法相比,该算法更简洁、易懂,且在一定程度上降低了算法的复杂度,提高了算法的效率,在实际问题求解中有一定的应用价值.     

基于粗糙集的属性约简方法研究综述*

针对经典粗糙集理论的属性约简,从三个方面对属性约简方法进行综述。最后对属性约简中存在的问题进行了分析,并提出了进一步研究的方向。     

基于可辨识矩阵的快速粗糙集属性约简算法

Karno Bozi提出的Core Searching算法在向约简中插入候选属性的时候,根据属性出现次数需要循环查找可辨识矩阵中的所有剩余项,直至矩阵为空,导致计算量较大和结果中冗余属性存在的可能.基于Core Searching算法提出通过给属性设立计数器的基于可辨识矩阵的快速属性约简算法,实例分析表明,该算法与Core Searching算法相比,在计算量减少和循环次数减少的同时能得到更简约的结果,是一种快速、高效的属性约简算法.     

基于有序差别集的高效属性约简算法

基于可分辨矩阵的属性约简算法需要占用大量的存储空间,可分辨矩阵中许多元素项对约简是多余的;并且随着问题规模的增大,该类算法的效率并不理想。针对上述不足,提出一种基于有序差别集的属性约简算法,该算法不需要创建可分辨矩阵和生成多余的元素项,大大降低了存储量和计算量,从而提高了属性约简效率,使算法的时间复杂度和空间复杂度分别降为max{O（|C|² |U/C|²）,O（|C|²|MsCount|）}和O（|MsCount|）。实验表明该算法是有效的、高效的。     

基于差别信息树的rough set 属性约简算法

差别矩阵为粗糙集属性约简提供了很好的思路, 但差别矩阵中存在冗余的重复和父集元素. 为了消除这些冗余元素, 提出一棵有序树: 差别信息树, 该树能消除差别矩阵中的重复元素, 同时在大多数情况下也能完全消除父集元素, 实现对差别矩阵中非空元素的压缩存储. 为了验证差别信息树的有效性, 提出一种属性约简完备算法, 并使该算法的时间复杂度降为??(∣??∣∣??∣²).

     

基于分明矩阵的属性约简启发式算法

提出了基于分明矩阵的启发式知识约简算法.该算法以分明矩阵中属性出现的频率作为启发信息,通过构造新的决策表,每次选取出现个数最多的属性,直到选取的属性能够保持原决策表的分类能力,此时得到的集合即是一个约简.试验结果表明,该算法在大多数情况下都能够找到最小约简或令人满意的次优解.     

基于粗糙集和信息熵的变压器故障诊断方法

根据属性约简过程中决策属性集相对条件属性集的条件熵的变化规律和属性,在分明矩阵中出现的频率作为启发式信息,提出了基于熵和属性频度的属性约简算法.在此基础上把粗糙集自动知识获取的理论应用在电力系统的变压器故障诊断.实例分析表明,该方法有效地减少了故障信息的冗余性,诊断效率高,结果易于理解,在电力系统其它领域可进行类似推广.     

利用粗集约简挖掘生产调度决策规则

生产调度是一个复杂的决策过程,其复杂性体现在决策过程中需要考虑众多因素。如果用计算机代替人进行生产调度,计算机必须能够学习人的调度行为,也就是从众多调度实例中提取规则。构建了一个基于粗集的调度规则提取方法,并通过实例说明其有效性。     

保正域的决策粗糙集属性约简

针对决策粗糙集模型,分析了它的正域随条件属性删除时的变化特点,即当条件属性集变小时,决策粗糙集的正域不但会变大,而且可能保持不变或变小。讨论了现有几种与正域相关的决策粗糙集属性约简定义的优缺点,在此基础上提出一种新的保正域不变的决策粗糙集属性约简。计算实例发现,现有基于差别矩阵的决策粗糙集属性约简方法不能求到它的所有保正域约简。上述研究结果说明,决策粗糙集模型与经典粗糙集模型的属性约简问题完全不同,因此不能简单地将经典粗糙集的方法平行推广到决策粗糙集模型上。该文的结论为将来系统研究决策粗糙集模型中的属性约简问题提供了很好的小结和理论基础。     

结合模糊集理论的粗糙集属性约简算法*

结合模糊关系的理论,对粗糙集理论的属性约简算法进行研究,提出了一个新的属性约简算法,并给出了一个应用实例.