基于粗糙集的决策规则约简

粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法，正越来越被人们所重视。其主要思想是保持分类能力不变的情况下，利用等价类，通过属性约简和决策规则约简，达到发掘知识并简化知识的目的。但是属性约简是一个NP问题，对属性的约简和决策规则的约简只能通过启发式算法实现。该文针对属性约简和决策规则约简，各提出了一个启发式算法。     

一种新的基于粗糙集的值约简算法

对粗糙集（Rough Set)理论中属性约简和值约简算法进行了研究，提出了一种新的基于粗糙集的值约简算法，实验表明，该算法所得结果比目前通用的基于粗糙集的值约简算法更简化和有效，它可以应用到各种与值约简相关的实际问题中。     

一种基于粗糙集的决策系统属性约简算法

从大量数据发现知识时，属性约简是一个关键问题，本文提出了一种新的算法用于粗集中的属性约简，该算法基于Hu的差别矩阵，在对差别矩阵进行化简的基础上，先得到核，然后在逐步减小的差别矩阵中挑选出最频繁的属性加入直到成为一个约简。文中还对求核的正确性，算法的正确性进行了证明，同时对算法复杂度进行了分析，最后给出了一个例子来说明算法的有效性。     

一种划分多值属性的关联规则挖掘算法

提出了一种新的划分方法求拐点，可以根据数据的实际分开布将数量型定义划分为多个定性概念，这种划分符合数据分布的自然性并有利于模式的解释，从而最终得到概括的、易理解的、有效的关联规则。     

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。     

相容决策规则约简算法及其应用

进行数据处理的时候,总希望能在繁杂的海量数据中挖掘出有用的信息．因此就有了各种数据挖掘方法的产生,本文介绍一种相容决策规则约简的算法,这种方法能够在众多数据中挖掘出核心属性来,从而得到更清晰的数据概念,方便得出更有用的信息。     

一种基于决策矩阵的属性约简及规则提取算法

研究了Rough集理论中属性约简和值约简问题,扩展了决策矩阵的定义,提出了一种基于决策矩阵的完备属性约简算法,该算法利用决策属性把论域划分成多个等价类,然后利用每个等价类对应的决策矩阵计算属性约简。与区分矩阵相比,采用决策矩阵可以有效地减少存储空间,提高约简算法效率。同时,借助决策矩阵进行值约简,提出了一种新的规则提取算法,使最终得到的决策规则更加简洁。实验结果表明,本文提出的属性约简和值约简算法是正确、有效、可行的。     

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．     

一种基于规则的属性约简算法

Reduction of attributes is one of important topics in the research on rough set theory.Wong S K M and Ziarko W have proved that finding the minimal attribute reduction of decision table is a NP-hard problem.Algorithm A (the improved algorithm to Jelonek) choices optimal candidate attribute by using approximation quality of single attribute,it improves efficiency of attribute reduction,but yet exists the main drawback that the single atribute having maximum approxiamtion quality is probably optimal candidate attribute.Therefore,in this paper, we introduce the concept of compatible decision rule,and propose an attribute reduction algorithm based on rules (ARABR).Algorithm ARABR provides a new method that measures the relevance between extending attribute and the set of present attributes,the method assures that the optimal attribute is extended,and obviously reduces the search space.Theory analysis shows that algorithm ARABR is of lower computational complexity than Jelonek's algorithm,and overcomes effectively the main drawback of algorithm A.     

一种基于区分度矩阵的属性约简及规则提取算法

在RoughSet理论中属性最小约简及规则提取是NP-hard的。通过研究Rough Set理论中属性约简和值约简问题,提出了区分度矩阵的概念,同时利用矩阵中属性区分度的信息,提出了一种获取属性约简及规则提取的简化算法。实验结果表明,该算法是正确、有效、可行的。     

基于粗糙集的拒绝决策规则获取和约简

针对确定性和不确定性决策规则无法给出拒绝判断的缺陷,提出一种拒绝决策规则获取方法。通过分析拒绝决策规则的度量因子,设计2种可以保持下近似不变和上近似不变的相对约简算法,给出基于分辨矩阵的拒绝决策规则约简的判定定理和操作方法,实例分析结果验证了该方法的有效性和实用性。     

基于缺省规则的决策支持方法

利用Rough集理论的基本原理和方法,在提出一种缺省规则挖掘策略和算法的基础上,系统地描述了基于缺省规则的决策支持方法,将其应用于汽车故障诊断决策分析中.试用表明,该方法能较好地排除噪声的影响,使决策者在有限的时间和有限的知识下,作出比较合理的决策.     

基于决策规则质量的属性值约简算法

属性值约简是粗糙集理论的核心内容之一。该文将属性值约简和数据挖掘相结合,给出了支持度、置信度、覆盖度的定义。在此基础上,提出了一个新的属性值约简算法—基于决策规则质量的属性值约简算法。通过算法复杂度分析说明,该算法在一定程度上解决了属性值约简的NP难问题。实例仿真表明该算法在解决一些相关实际问题方面是可行的,具有一定的实用价值。     

基于关联规则的约简算法

该文研究了症状间的关联规则,并由它提出了一种约简算法。这种约简算法可以用于处理病案数据库中的数据,从而简化了数据库中的病案数据。     

基于关联规则的决策树算法

通过将关联规则与决策树算法相结合,形成一种基于关联规则的决策树算法。该算法对不同时期同一事务的异种数据结构进行处理,得到一种可扩展的多分支分类决策树,使得改进后的决策树算法具有良好的可扩展性。该算法解决了传统分类算法在数据集维度发生变化时分类过程无法持续进行的问题。     

基于Rough集的决策规则提取

通过分析分明矩阵方法进行属性约简时存在的一些弱点，本文提出了分明矩阵方法的简化，并将其应用于数据库中决策规则的提取。在求核集时，该方法不必生成分明矩阵这一环节，从而减少了时空上的不必要开销，提高了属性约简的效率，并通过一个实例详细地说明了具体提取过程，该实例说明了基于Rough集提取决策规则的方法简单易行。     

一种新的基于属性重要性的粗糙集值约简算法

值约简是粗糙集理论的一个重要研究课题。而现有的很多值约简算法。在执行效率上还有待提高。通过对现有的启发式值约简算法的研究,提出了一种新的基于属性值重要性的粗糙集值约简算法,并通过实例分析验证了该算法的可行性和有效性。     

基于布尔关联规则Apriori算法的高校决策应用的研究

该文将布尔关联规则Apriori算法应用于高校决策中,以获得对高校决策的有价值的辅助信息,进而为高校各个部门提高科学的决策支持。     

一种新的基于属性重要性的粗糙集值约简算法

值约简是粗糙集理论的一个重要研究课题。而现有的很多值约简算法,在执行效率上还有待提高。通过对现有的启发式值约简算法的研究,提出了一种新的基于属性值重要性的粗糙集值约简算法,并通过实例分析验证了该算法的可行性和有效性。