增量式的高效属性约简算法

属性约简是Rough集理论的核心内容之一，计算所有的属性约简已经被证明是NP完全问题．在深入研究Rough集理论的基础上，仔细分析了对象集的增加与属性约简的关系，给出了增量式属性约简的判定定理，从而提供了计算所有属性约简的增量式算法，分析了算法的时间复杂度．理论分析和实验结果表明，该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高．     

关于“一种信息系统求核的新方法”的注记

指出文献[3]的定理2中对核的理解是不正确的。在此基础上,讨论了信息系统中不同属性约简下核的定义。证明了在协调信息系统下基于代数观的属性约简中的核与基于差别矩阵的属性约简中的核的等价性;同时还证明了,在一般信息系统中基于代数观的属性约简中的核是基于差别矩阵的属性约简中的核的子集。     

电子订单XML标准化在中国的试点和发展

零售商与供应商之间存在着大量的数据交换信息,包括订单、订单确认、发货单、收货单、发票、产品属性、销售和库存状况等。这些信息的交换要求安全、简便易行和低成本。但目前零售业界的情况并不是这样,一个供     

DeviceNet离散量I／O节点的开发

在DeviceNet节点的开发过程中,在确定了节点的功能和硬件构成之后,软件设计是其关键,而软件设计的核心是其设备描述,包括节点的对象模型、各对象对设备行为的影响、对象接口和I/O数据属性格式等。     

不确定多属性决策方法及其在电网规划中的应用

为解决电网规划中的大量不确定多属性决策问题,将区间分析方法引入多属性决策中,研究了基于区间的不确定多属性决策问题,并将其应用于电网规划方案综合评判决策问题中.通过案例,介绍了运用不确定多属性决策模型进行综合评判决策的内容和详细步骤.案例研究表明,文中的方法原理清晰,计算简单,可用于解决电网规划中的诸多综合评判决策问题.     

基于熵权的属性识别模型在地下水水质综合评价中的应用

水质评价中各单指标的评价结果具有独立性和不相容性，需要综合考虑各指标的属性。通过将熵值法与属性识别模型相结合，建立了基于熵权的属性识别模型，应用一种新方法进行地下水水质综合评价，它运用熵值法来确定权重系数，能够避免权重确定的主观性问题。结合实际应用表明其可以有效地解决水质的优劣评价问题，且结果合理，计算简单。     

决策表属性约简的代数观和信息观分析

讨论几种属性约简定义的代数性质和信息熵改变规律．纠正了现有文献中关于可能约简与近似约简等价的错误结论．分析发现，可能约简不能保持条件属性对决策属性的正区域不变，也不能保持条件信息熵不变，而近似约简、μ-决策约简能保持条件属性对决策属性的正区域不变，同时保持条件信息熵不变．     

广义特征矩阵及其应用初步

属性约简,即在保持知识库的分类或决策能力不变的条件下,删除其中不相关或不重要的属性,是Rough set理论的核心研究内容之一.决策表属性重要性度量方法是决定属性约简算法性能的重要启发式信息.合理的属性重要性度量方法,将有助于提高启发式搜索算法的效率和优化效果.针对基于分辨矩阵的属性重要性度量的缺陷,提出了广义特征矩阵概念,并在分析其性质的基础上,建立了一种新的基于广义特征矩阵的属性重要性分层度量方法,该方法不需要计算属性重要性的权值而直接给出重要性的排序,具有分辨能力强,度量准确的特点,对决策表的属性约简和知识荻取有重要应用价值.     

基于信息熵的属性约简算法的研究与实现

属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一,是在保持信息系统分类能力不变的基础上,删除冗余属性.为了获得决策系统中属性最小相对约简,本文将信息论应用于决策信息系统属性约简中,与遗传算法相结合,并采用加权平均的属性重要度和知识量作为启发式信息指导约简,提出了一种改进的基于核子集的属性约简算法.     

基于变精度粗糙集模型的属性约简方法研究

提出了一种对存在噪声和不完整数据的决策系统在变精度粗糙集模型下进行属性最小相对约简的方法,将由属性对分类的影响程度和β近似精度共同定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,通过修正操作算子修复个体,使得个体所对应的属性子集的分类能力不变;修正操作算子中对各属性的属性重要性使用贪心策略进行局部寻优.对遗传算法的各操作算子进行优化,既保证遗传操作过程中种群的多样性,又保证算法能快速收敛.最后通过实例验证了算法的有效性.