不协调区间值决策系统的最大分布约简

分布式约简可以保证约简前后决策系统各规则的置信度保持不变,是属性约简的重要方法之一。最大分布式约简保持了约简前后决策系统中可信程度最大的规则不变,提取置信度较大的规则在智能决策中具有广泛的应用价值。本文在相容关系下的不协调区间值决策系统中引入最大置信度的概念,构造最大分布保持不变的可辨识矩阵,并给出基于可辨识矩阵的最大分布约简算法。分析了不协调区间值决策系统的最大分布约简算法与其它约简算法之间的关系。最后,利用UCI标准数据集进行了实验验证,实验结果表明了算法的有效性。     

不协调集值决策信息系统的属性约简

给出了不协调集值决策信息系统的两种属性约简方法：分配约简和部分一致约简。分配约简保持所有对象的可能决策类不变,部分一致约简保持部分对象的一致决策不变。给出了这些约简的判定定理和辨识矩阵,从而得到了属性约简的具体操作方法。     

不协调决策信息系统的约简

知识约简是粗糙集理论中的一个重要内容,目前大多数研究都集中在协调的决策信息系统上。但现实中存在大量的不协调决策信息系统,针对该类系统的约简研究,将更具有实践意义。定义了决策包含度约简和最大决策包含度约简的概念,讨论了决策包含度约简和最大决策包含度约简的关系,即最大决策包含度约简弱于决策包含度约简,为解决不协调决策信息系统的知识约简问题提供了新方法。     

基于优势关系下不协调目标信息系统的知识约简

在基于优势关系下不协调目标信息系统中引入了分配约简和近似约简的概念,并讨论了它们二者之间的关系,进一步给出了知识约简的判定定理和辨识矩阵,从而提供了在优势关系下不协调目标信息系统知识约简的具体操作方法。     

协调决策形式背景及其属性约简

主要讨论协调决策形式背景的属性约简。首先定义了形式背景基础上的二元关系,并给出了协调决策形式背景,决策约简的定义。同时,给出了决策可辨识矩阵,得到协调决策形式背景知识的约简方法。     

优势关系下不协调目标信息系统的上近似约简

针对基于优势关系下不协调目标信息系统中属性约简的复杂问题,提出基于优势关系下不协调目标信息系统上近似约简的概念,得到上近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立不协调目标信息系统的上近似约简的具体方法,同时通过实例验证该方法的有效性,从而为优势关系下信息系统的知识发现提供理论基础。     

优势关系下不协调目标信息系统的下近似约简

在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了下近似约简的概念,并得到了下近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调目标信息系统的下近似约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性,从而为优势关系下信息系统的知识发现提供了理论基础。     

基于粗糙集理论的属性约简新算法

以属性在可分辨矩阵中出现的频率作为启发,对HORAFA算法做了一些改进。引入二进制可辨识矩阵,利用二进制可辨识矩阵求出相对核。以相对核为基础,依次加入属性重要度大的属性,直到不能再加。     

优势关系下分布约简和最大分布约简问题研究

研究了优势关系下不协调决策表的分布约简和最大分布约简问题,指出文献[9]关于分布约简和最大分布约简的几个结论是错误的。首先用反例指出文献[9]给出的分布约简和最大分布约简的判定定理是错误的,分析了错误的原因。其次,利用这些定理所得到的辨识矩阵,用来求分布约简和最大分布约简也是错误的。为此,引入了优势关系下不协调决策表的绝对约简的概念,证明了绝对约简与分布约简和最大分布约简是等价的。另外,讨论了另一种新的最大分布约简,并证明新的最大分布约简与下近似约简是等价的。     

一种新的不一致决策表属性约简算法

针对目前求核方法存在的问题,提出一种基于分布函数的用于计算核属性的改进的二进制可辨矩阵。改进的二进制可辨矩阵不仅规模小,而且适用于任何决策表求核。在获取核属性的基础上,提出一种新的不一致决策表的属性约简算法,只要在用于计算核属性的改进的二进制可辨矩阵中简单增加相应的行,就可以利用逻辑运算来获取属性约简。并将吸收律应用于属性约简,较大提高了属性约简的效率。     

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。     

不一致决策表的值约简方法

对目前求不一致决策表最简规则方法存在的问题进行了分析,提出了一种构造区分矩阵的方法,能更好地适用于多决策属性存在的决策表中.借助区分矩阵进行值约简,提出了一种新的规则提取算法.利用属性的重要度来描述条件属性所提供的知识对决策表的影响程度,引入规则准确度来衡量算法是否造成决策表的新的不一致规则.该算法不会破坏决策系统中一致规则和不一致规则所蕴含的信息量,保持约简前后规则的准确度不变.     

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。     

基于包含度的不一致决策表约简新方法

在不一致决策表中,以知识的包含度为基础,将一致和不一致对象分开,定义了一种新的属性重要性;为克服区分矩阵法时间复杂度随系统大小增加而指数增长的缺陷,给出分布约简的数学判定定理,提出了一种求分布约简的启发式方法。实例验证分析表明,新的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简。     

关系决策系统的分布约简

基于分辨矩阵和最近已提出的快速算法,对关系系统的约简算法和关系决策系统的分布约简算法进行了研究。证明当决策属性具有自反性时,关系决策系统的分布约简实际上就是关系系统的约简,与决策属性无关。此外,区间值模糊序关系决策系统可视为关系决策系统的一个特例,用提出的关系决策系统的分布约简算法即可获得区间值模糊序关系决策系统的全部约简结果,从而简化了原来的约简算法。     

不协调决策形式背景属性约简方法研究

主要对不协调决策形式背景进行了定义,给出了近似函数和近似协调集的判定定理。给出近似可辨识矩阵和近似约简的方法,通过实例验证了该方法的可行性。