变精度粗糙集的属性核和最小属性约简算法

文中深入研究了变精度粗糙集的属性约简问题,给出了3种属性约简的概念,针对不同概念的属性约简,分别提出了两种不同的求解变精度粗糙集最小属性约简算法:基于容差矩阵和属性核的最小约简.提出了变精度粗糙集的属性核思想,对其进行了形式化描述,说明了变精度粗糙集的属性核真正具备了核的本质特征,从而更深层地提出了基于属性核的启发式约简以求解最小约简.理论分析和实例表明,所提出的两种最小约简算法可以减小属性约简的搜索空间,提高约简的效率,使得变精度粗糙集的属性约简具有了实用性.     

一种基于属性重要性的变精度粗糙集属性约简算法

结合胡可云算法中对属性重要性的描述,以条件属性在可辩识矩阵中出现的频率作为启发信息,提出一种基于变精度粗糙集模型的属性约简算法.实验证明,该方法能够有效地对决策表进行属性约简,并具有一定的抗噪声能力.     

一种基于变精度粗糙集理论的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一,而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP-hard问题.针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从相对可辨识矩阵,属性的重要度作为启发式的信息,给出变精度粗糙集的属性约简算法的改进,在一定程度上简化了属性约简的计算,提高了属性约简的效率.最后通过实例证明了改进的算法给出信息系统的属性约简结果的正确性.     

变精度粗糙集模型属性约简分析

分析了变精度粗糙集模型属性约简过程出现跳跃的原因,并给出消除跳跃现象的方法。探讨了基于分类质量、相对正域和决策类下近似的属性约简定义,并采用属性添加法对条件属性进行约简,约简过程反映了分类能力的变化。     

基于近似精度递归计算的一个属性约简算法

首先分析粗糙集中不同正区域之间的关系，在此基础上推导出近似精度计算的一个简洁的递归公式。在Jelonek属性约简算法的基础上，应用上述递归公式和独立性条件判别策略设计了一个改进的属性约简算法，与原算法相比，不仅在算法速度提高方面取得了明显的效果，而且保证了约简算法的正确性。     

基于依赖空间的变精度粗糙集属性约简

针对求解变精度粗糙集模型属性约简问题,在对象集上定义一种上下近似二元关系.利用此关系建立属性集上的等价关系,由此构造出依赖空间,从而得到变精度粗糙集的上下近似协调集的判定定理.同时建立一种保持每个决策类的上下近似不变的属性约简方法.最后通过实例验证方法的有效性.     

变精度粗糙集的区域属性约简及其结构启发算法

采用二分类情形与三支决策区域,研究变精度粗糙集（VPRS）两类属性约简及其结构启发算法。首先,依托三支决策区域构建分类区域,提出分类区域保持（CRP）约简与决策区域保持（DRP）约简,得到对定性属性约简的量化扩张性,设计基于核的结构启发算法;然后,研究两类区域约简的强弱关系,设计由强至弱的结构启发算法,得到二支决策拓展为三支决策的约简改进;最后,利用数据表实例与UCI数据集验证区域约简及其启发算法的有效性。     

变精度粗集模型的属性约简研究

针对大量存在的不一致决策表,研究了分配量函数和[β]分配量函数定义。依据Ziarko变精度粗糙集模型,提出利用计算条件属性组合的[β]重要度来选择属性的[β]重要度属性约简和利用[β]二进制可辨矩阵实现的[β]分配量属性约简,可有效解决不一致决策表属性约简问题。     

基于变精度粗糙集的不完备决策表属性约简

针对现有的在相容关系下基于变精度粗糙集约简算法的局限,给出了[β]上（下）分布约简的判定方法和改进的[β]上（下）分布可辨识矩阵定义,并给出求解基于变精度粗糙集的不完备决策表约简算法;最后通过实例验证了算法的有效性。     

基于独特型人工免疫网络的并行推荐算法的研究

讨论了协同过滤最近邻居用户集缺乏多样性而导致推荐质量降低的问题,提出了并行免疫推荐算法（PINR）,该算法能在保持邻居用户最大多样性的基础上进一步提高算法实时响应速度,实验结果证明了算法的可行性、正确性和并行计算的优势。     

解优先级约束并行机调度问题的人工免疫算法

针对家纺企业车间调度的实际情况,建立了优先级特殊工艺约束下并行多机拖后调度模型,并提出一种新颖的人工免疫算法对其求解。该算法是依据生物的免疫机理,将目标函数作为抗原,将问题的解作为抗体,对抗体采用向量组编码的方式进行编码,通过克隆、变异及一种新颖的基于浓度的种群多样性更新选择方法,提高了种群多样性,并通过局部搜索改善了种群质量,加快了收敛速度。仿真结果表明,与遗传算法相比较,该算法能更快更准确地收敛到全局最优解。     

一种自适应的人工免疫异常检测算法

提出了一种基于免疫的自适应异常检测算法SAIM,该算法通过对训练抗原的学习,形成最优的抗体对记忆细胞集进行进化和更新,通过记忆细胞集采用KNN方法投票进行异常检测。实验采用著名UCI机器学习数据库的Hepatitis标准数据集,获得的分类准确率为93.5%,与现有同类算法进行比较,SAIM所取得的准确率具有一定的优越性。     

遗传算法与人工免疫算法对车间调度问题求解

针对求解job-shop调度问题中存在的易出现局部最优、效率低下的问题,提出了一种新算法。该算法 采用了一种评价种群过早收敛标准的方法,引进了新的加快遗传算法进化速度的交叉算子,最后设计了人工免 疫算法中疫苗的提取和接种方法,即基于加工机器的基因片断抽取疫苗方法和最后完工机器个体的接种方法。 通过实验证明该算法能够有效地解决易出现局部最优、效率低下等问题。     

一种新的信息熵属性约简算法

给出一个区分对象对的属性约简定义,同时证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出区分对象对集,首先给出了一个快速求简化决策表的算法,其时间复杂度为O（|C||U|）。然后在简化决策表的基础上,设计了基于区分对象对集的信息熵属性约简算法,其时间复杂度和空间复杂度分别为O（|C||U|）+O（|C||U/C|²）和O（|U/C|²）+O（|U|）,最后用一个实例说明了新算法的高效性。     

基于人工免疫的灰度图像多阈值自动分割

为了实现灰度图像的自动分类以及自动分割,提出了一种基于人工免疫及最优分类数的灰度图像多阈值自动分割方法.定义了灰度图像最优分类数目标函数;接着运用人工免疫算法,结合最优分类数函数对灰度图像进行自动分类,并产生最优的多阈值,从而使得图像的全自动分割成为可能.该人工免疫算法中,抗原是指最优分类数目标函数,而抗体是指最优的多阈值.通过实验证明,分类清晰,效果良好.     

基于人工免疫算法的配电网络重构

提出了一种人工免疫算法，有效地提高了算法的收敛速度，避免了不成熟收敛，将该算法应用于配电网络重构中．取得了较好效果。另外本文提出用支路的开关状态（0或1）作为控制参数，避开了繁琐的编码方法，缩短了编码长度，所有这些都有效地提高了计算效率。     

基于人工免疫算法的航空多项目资源均衡技术

为解决航空企业内部多个制造项目并行情况下的资源均衡问题,引入了一种适合求解并行项目资源均衡问题的数学模型,该模型可以有效地将并行多项目资源均衡问题转化为单项目资源均衡问题;并提出了一种改进型的人工免疫算法;该算法通过引入自适应高变异算子与遗传操作的混合模式,能够根据抗体的亲和度调整变异步长,来达到以较快速度完成给定范围搜索的目的。最后,自主开发航空项目管理软件,对某型飞机机身部件的两个并行的装配项目进行了实例仿真,验证了该算法的有效性。     

基于自适应遗传算法的粗糙集属性约简算法

为了获得有效的最小属性约简,提出了一种基于改进遗传算法的粗糙集属性约简算法。该算法将属性的相对核加入遗传算法的初始种群以提高算法的收敛速度。通过采用自适应交叉和变异、修剪相似个体、动态补充新个体等遗传操作,增加了群体的多样性,避免了“早熟”现象。仿真结果表明,算法在约简的效率和准确性方面都取得了较好的结果,是一种行之有效的属性约简算法。