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《宜宾学院学报》2019,(12):29-38
粗糙集属性约简算法是数据预处理的有效方法,但无法处理某些结构复杂的数据.为了进一步拓宽粗糙集的应用范围,通过扩展粗糙集模型或改进属性约简算法以提高粗糙集的数据处理能力.对模糊粗糙集、覆盖粗糙集、邻域粗糙集、决策粗糙集、变精度粗糙集等几类拓展粗糙集模型的一些经典属性约简算法和最新提出的算法进行梳理和归纳后发现,现存的算法在运行效率和空间复杂度等方面限制了拓展粗糙集模型的使用范围.当前研究中拓展粗糙集模型在约简理论完善、大数据处理、特殊数据处理等三个方面的问题依然存在,因此未来应重点结合Pawlak粗糙集属性约简算法的思想、智能算法以及其他一些理论方法来研究拓展粗糙集模型属性约简理论. 相似文献
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为了降低决策表属性约简算法的计算代价,利用属性重要度作为启发式运算因子,对基于SKowron差别矩阵的属性约简算法进行改进,并证明该方法的合理性.实例计算结果表明,在获得相同的结果下,该算法可以使计算量减少,提高计算效率. 相似文献
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孟国艳 《忻州师范学院学报》2008,24(5)
属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,寻找最优约简现已证明是NP—hard问题。本文在差别矩阵的基础上,采用贪心算法的策略,提出了一种启发式算法来寻求最优约简。该算法不仅能在有核的决策表中通过核进行属性扩充求得最优约简,而且在无核的决策袁中也能根据属性在差别矩阵中出现的频率求得最优约简。经实例验证该算法是有效的。 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2020,(2):27-31
计算信息系统的所有约简是一个典型的NP完全问题.不计算所有约简,而寻找所有约简中发生的可能性最大的约简,可以为属性约简提供了一种新的方法.首先,基于区分矩阵计算每个属性出现在约简中的概率;其次,将此概率作为属性的重要度,构建了最大可能约简算法,并进行了算法分析;最后,通过两个具体实例对该算法进行了说明.理论分析结果表明,本文的算法是有效可行的. 相似文献
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粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的一种新型数学工具,在很多领域取得了成功的应用.但是经典粗糙集理论处理的分类必须是完全正确的,在实际应用中,缺乏对噪声数据的适应能力,为了克服这个缺点,提出一种变精度的粗糙集模型,以适应实际应用的需要.对变精度粗糙集理论的数据预处理、属性约简、值约简和规则提取等问题进行了分析和研究,提出属性约简算法和基于求核值属性的归纳值约简算法,并将其运用于医疗系统的手术诊断数据表的数据挖掘分析过程中,所得到的实验结果与专家诊断结果基本吻合,取得了较好的实际应用效果. 相似文献
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针对银行CRM中的数据冗余大、数据挖掘效率低的问题,将基于属性约简的数据预处理方法应用在银行CRM中.使用决策表属性重要度属性约简算法简化客户贡献度决策表,实现决策表条件属性的归约.通过该算法在某商业银行CRM数据预处理过程中的实际应用,证实约简算法应用在银行CRM系统是有效可行的. 相似文献
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决策树是一种简单而且应用广泛的分类算法。一个决策表中包含大量的样本信息,一个样本就代表一条基本的决策规则。为了从决策表中抽取适应性大的规则,就需要对决策表进行属性约简。使用粗糙集理论对决策表进行约简比较出色。在用辨识矩阵方法对决策表进行属性约简时,需要考虑实现约简的一些技术问题。如建立决策表的可辨识矩阵,对所有取值非空集合元素建立相应的析取逻辑表达式,对析取表达式进行合取运算等。在VB编程环境下,实现了该算法的约简过程。实例仿真表明了该算法对于决策表属性约简是可行的。 相似文献
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《洛阳师范学院学报》2021,(2):1-4
为了得到信息系统的最小属性约简,提出了基于0-1规划的最小属性约简算法.首先,由区分矩阵定义了极小区分集的概念.其次,将信息系统的最小属性约简问题转化为0-1规划,从而给出了基于0-1规划的最小属性约简算法.再次,通过一个具体实例对该算法进行了说明. 相似文献
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基于粗糙集的属性约简算法 总被引：1，自引：0，他引：1
属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一,现已证明寻找一个决策表的最优约简是N P-hard问题。本文首先介绍可辨识矩阵属性约简的基本算法并对求核算法进行了改进。在此基础上给出决策表中属性重要性的两种度量,并以此为启发式信息,提出了一种属性约简的启发式算法。最后,实验结果表明,该算法在大多数情况下能有效地获得决策表的最优约简。 相似文献
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为了缩减知识推理空间,提高分布式环境下知识处理的效率,提出分布式概念格属性约简的理论框架.基于粗糙集理论的思想,从子形式背景和全局形式背景的角度,刻画了核心属性、相对必要属性和绝对不必要属性的属性特征,给出属性约简的判定定理.在此基础上,给出概念格的分布式属性约简方法:首先,使用现有的约简方法分别计算各子形式背景的约简,然后,逐一利用各子背景的约简,通过合并计算得到全局形式背景的约简.给出了算法的实现并用实例验证了它的有效性.分布式约简有效避免了使用现有方法而引起的数据安全和网络通信等问题,提高了约简的计算效率. 相似文献
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本文讨论的是粗糙集理论的实际应用问题,在了解心理疾病诊断规则的基础上,利用粗糙集方法建立了属性约简模型,并着重讨论了基于区分矩阵的约简算法。 相似文献
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将粗糙集理论和神经网络技术应用于变压器故障诊断中,粗糙集约简作为神经网络的前置单元,采用基于属性重要性的约简算法。详细阐述了基于属性重要性的约简算法和实现方法,经实际数据训练和测试结果表明,该算法减少了输入样本数,提高了训练速度效率和故障诊断准确率,验证了该算法应用于变压器故障诊断系统的可行性和有效性。 相似文献
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王志丹 《洛阳师范学院学报》2014,(8):64-66
面对海量数据的信息系统,通过引入MapReduce模型,重构Map和Reduce函数,本文提出了基于云计算的属性重要度约简算法,较好地实现了海量数据集中的属性约简,为属性约简研究提供了新思路.最后,实例分析表明,该约简算法是有效可行的. 相似文献
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粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点,目前主要集中在决策规则提取算法、属性约简算法、粗糙集基本并行算法以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中,属性约简算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。本文对粗糙集理论中的属性约简进行了比较系统的研究,在总结现有方法的基础上,提出了一种基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法。 相似文献
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介绍了粗糙集的布尔矩阵表示及其重要性,重点研究了基于条件区分能力的属性约简及其改进算法,构造了基于核与条件区分能力,加权条件区分能力的两种属性约简算法,提高了数据挖掘速度.通过实例证明了该算法的有效性. 相似文献
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属性约简是知识获取中的关键问题之一。为了能够较为有效地获得较优的属性约简，在基于可辨识矩阵的属性约简算法的基础上，加入了属性代价值为启发性知识，提出了一种基于相对差异表的启发式属性约简算法。实例分析表明，文章提供的算法能够以较大的概率和较高的效率获得较优的属性约简，具有良好的效果。 相似文献
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《西安文理学院学报》2015,(3)
分析粗糙集正域的相关理论,提出一种基于粗糙集正域的决策表约简算法,用属性重要度的大小来判断属性是否被约简.通过对心理健康量表数据实例验证,该算法在约简后得到影响测量结果的重要属性,为构建更为科学、合理的测评量表提供理论依据,具有一定的实用价值. 相似文献