基于互信息和Beam 搜索的粗糙集属性约简算法

从属性集互信息的角度分析了粗糙集理论的属性约筒问题．首先在互信息的基础上定义了一个新的属性子集的冗余性和协同能力度量——属性子集的冗余协同系数；然后将它作为属性约筒度量，提出了基于Beam搜索的粗糙集属性约筒算法．实验表明属性约简算法具有良好的运行效果．     

基于蜂群优化的粗糙集属性约简

为了获得决策表中更好的属性约简,提出一种信息增益引导的蜂群优化算法;该算法以属性的信息熵为基础构造条件属性与决策属性间的互信息,用待选条件属性引起的信息增益作为引导蜜蜂搜索的启发信息,最终求得属性约简集;对UCI数据库多个数据集的测试结果表明,与其它基于群智能的属性约简算法相比,该算法获得最小属性约简的机率提高到90%以上,同时较对比算法的计算时间少耗费至少10%。     

基于免疫算法的粗糙集知识约简

在基于粗糙集理论的知识发现过程中,减小属性约简复杂度问题是重要研究内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余知识. 通过在知识表达系统中的决策属性支持度来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度, 通过相对重要程度来描述条件属性对决策属性的重要性.然后利用免疫网络机理和约简算法融合,构造免疫网络约简算法,把相对核加入初始种群加快收敛速度.最后,以经典的实例分析表明,该方法是求解知识约简问题的快速有效方法.     

基于遗传算法和模糊粗糙集的知识约简

虽然粗糙集理论为处理离散属性提供了很好的工具,但它不能直接运用于具有连续变量的数据上面,而现实中的数据又包含着大量的连续变量.为了能够对连续属性集进行有效的知识约简,充分利用遗传算法的全局优化和并行计算的优点,结合模糊粗糙集的理论,对连续属性集进行知识约简,较粗糙集而言避开了连续属性的离散化过程,减少了信息损失,加快了约简速度,提高了决策支持度.首先利用一个仿真实例来验证该算法的有效性和快速性,然后把它运用于某一柴油机的故障数据集的约简,通过约简获得了影响输出故障模式的主要输入变量集,实现了数据的预处理,为进行柴油机的故障模式诊断提供了先决条件.     

前向Beam搜索粗糙集属性约简算法

从属性集互信息的角度分析了粗糙集理论的属性约简问题。粗糙集属性约简通常采用Best-first启发式搜索。本文运用属性集互信息作为属性约简度量，提出了前向Beam搜索粗糙集属性约简算法。实验表明，属性约简算法具有良好的运行效果。     

基于粗糙集的人机界面设计知识信息约简

随着各种高科技在战场中的应用,战场环境越来越复杂。武器显控界面的优劣直接关系到武器是否易用,进而影响战争的成败。在武器显控界面的设计中,本文采用粗糙集的方法对显控界面设计知识进行推理和简化,得到形式简洁和易于使用的界面设计知识决策表,进而设计简洁友好的自适应人机交互界面,提高作战效率。     

基于粗糙集的启发式属性约简算法

对现有启发式属性约简算法进行分析,通过实例说明一般启发式算法求得的相对约简有冗余属性存在的问题.针对这一不足,利用粗糙集理论中的条件熵作为启发信息,来缩小搜索空间,并在算法中加入消除冗余属性的二次约简过程,得到一种改进的启发式属性约简算法.提供了实例分析,验证了该改进算法具有较好的约简效果.     

基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法

为了获得有效的属性最小相对约简,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法。该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,并且对交叉概率和变异概率进行了新的设计。设计中既考虑到进化代数对算法的影响,又考虑到每代中不同个体适应度对算法的作用。最后通过两个经典算例进行了验证,无论在约简的准确性上,还是平均运行代数上都取得了较好的结果。     

基于本体和粗糙集的协同产品设计知识约简

协同产品设计具有知识来源广、知识类型复杂多样等特点。为简化产品设计知识库并从中有效地提取出对产品设计人员有价值的知识,提出了基于本体和粗糙集的协同产品设计知识约简方法。首先通过引入本体技术对设计知识进行本体建模、显式定义语义和统一表达,以增加产品设计知识的语义;然后通过决策属性的正域及核求解等知识约简方法将设计知识库中对设计人员不重要的、冗余的知识进行约简,精练设计知识库,分析并求解出了约简后知识库中知识的依赖度,从而为设计人员选取与设计密切相关的知识提供依据。最后以汽车发动机的协同设计为例介绍了本文的方法。     

基于粗糙集的启发式约简算法

本文主要研究基于粗糙集理论的属性约简算法.提出了一种基于属性重要度和相关度的启发式约简算法.并通过算例验证了该算法的可行性和有效性.     

一种改进的基于粗糙集的增量式学习算法

从粗糙集理论出发,利用决策表局部最小确定性作为阈值来自主控制产生规则,得到一种改进的增量式学习算法.实验表明,在处理大多数数据集时,该算法效率和生成的规则集对样本的正确识别率都较已有的基于粗糙集的增量式算法IRAA有所提高.     

基于变精度粗糙集的不完备信息系统知识约简

基于变精度的思想,提出了一种新的不完备信息系统变精度粗糙集模型。基于该模型给出了不完备信息系统的β上（下）分布约简和β上（下）近似约简。给出了求解不完备信息系统β上（下）分布约简的辨识矩阵方法。     

一种改进的模糊粗糙集知识约简方法

针对模糊信息系统,通过分析R.Jensen所定义近似算子的松散性,构造了一种严格状态下的近似算子,该算子可以保证下近似随信息系统中属性个数的增加而单调递增;在此基础上,对模糊信息系统的相对约简概念进行了定义,应用所定义依赖度提出了一种模糊信息系统的启发式知识约简算法;将该方法应用于目标威胁等级评估信息系统的知识约简,计算结果验证了该方法的有效性。     

一种基于粗集理论的增量式学习改进算法

增量式学习中,当向决策表中增加一个新例子时,为了获得极小决策规则集,一般方法是对决策表中的所有数据重新计算。但这种方法显然效率很低,而且也是不必要的。论文从粗集理论出发,提出了一种最小重新计算的标准,并在此基础上,给出了一个增量式学习的改进算法。该算法在一定程度上优于传统的增量式学习算法。     

一种基于rough集的属性约简的改进算法

目前粗糙集属性约简基本上是通过差别矩阵先求出属性核,然后在属性核的基础上再求出属性约简。这种计算方法具有较高的复杂度。因此提出并分析了属性的加权平均重要性的属性约简算法,该算法可以确保得到决策表的一个约简,且不需要计算核,减少计算量,提高计算速度。以实例验证了算法的正确性。     

一种基于粗糙集属性约简的多分类器集成方法

为提高多分类器系统的分类精度,提出了一种基于粗糙集属性约简的分类器集成方法 MCS_ARS。该方法利用粗糙集属性约简和数据子集划分方法获得若干个特征约简子集和数据子集,并据此训练基分类器;然后利用分类结果相似性得到验证集的若干个预测类别;最后利用多数投票法得到验证集的最终类别。利用UCI标准数据集对方法 MCS_ARS的性能进行测试。实验结果表明,相较于经典的集成方法,方法 MCS_ARS可以获得更高的分类准确率和稳定性。     

基于信息熵的决策表约简

从信息论的角度,对决策表中属性重要性的大小进行度量,并在此基础上,提出了一种基于互信息大小的知识约简算法,实例表明能够有效得到决策表的近似最小约简。     

基于关联熵系数的粗糙Vague集相似性度量方法

粗糙Vague集是将粗糙集和Vague集理论相互融合以处理不确定性信息的一种理论工具。本文在深入研究Vague集及粗糙模糊集的关联熵、关联熵系数及集合相似性度量方法基础上,将关联熵和关联熵系数的概念引入到粗糙Vague集,并详细讨论了它们的主要性质,同时证明了关联熵系数满足粗糙Vague集相似度的定义,可用于粗糙Vague集的相似性度量。最后通过实例验证了粗糙Vague集的关联熵系数用于度量粗糙Vague集之间相似性程度的有效性,该理论为粗糙Vague集相似性度量提供了一种新方法。     

An improved attribute reduction scheme with covering based rough sets

Attribute reduction is viewed as an important preprocessing step for pattern recognition and data mining. Most of researches are focused on attribute reduction by using rough sets. Recently, Tsang et al. discussed attribute reduction with covering rough sets in the paper (Tsang et al., 2008), where an approach based on discernibility matrix was presented to compute all attribute reducts. In this paper, we provide a new method for constructing simpler discernibility matrix with covering based rough sets, and improve some characterizations of attribute reduction provided by Tsang et al. It is proved that the improved discernibility matrix is equivalent to the old one, but the computational complexity of discernibility matrix is relatively reduced. Then we further study attribute reduction in decision tables based on a different strategy of identifying objects. Finally, the proposed reduction method is compared with some existing feature selection methods by numerical experiments and the experimental results show that the proposed reduction method is efficient and effective.     

基于信息熵的粗糙集属性约简及其应用

粗集约简对噪声非常敏感,因此寻求噪声干扰下,属性间的准确关系和不确定性关系的表达显得十分重要。将粗糙集理论与信息论理论结合起来,发挥各自优势,取长补短,提出了一种改进的属性约简算法,且在此基础上进行了值约简并应用于超大型船舶的旋回性分析。给出了各因素之间的依赖关系,增比特征,及规则分析。取得了很好效果,对船舶操纵和技术研究有良好的实用价值。