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1.
武瑛 《咸阳师范学院学报》2011,26(4):57-59
属性约简是基于粗糙集的数据挖掘方法中最重要的思想和算法,采用经典的数据分析工具得到最小约简是一个NP问题,由此产生了许多启发式属性约简算法。对不完备信息系统中数据动态变化的问题做了研究,对已有的算法做了改进,并通过实际算例分析,验证了算法的有效性。 相似文献
2.
刘飞 《连云港职业技术学院学报》2008,21(4)
属性约简是粗糙集研究的重要内容之一,首先利用反例指出蔡莉等人提出的基于依赖度的决策表约简算法的错误,然后给出一种新的基于属性依赖的约简算法。通过一个信息系统实例,证明该算法的可行性和有效性。 相似文献
3.
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
4.
《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
5.
属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之-.为了解决传统分明矩阵属性约简算法在处理高维数据时占用大量的存储空间、效率低的问题,根据决策表信息系统的分明矩阵及序贯思想,提出了序贯属性约简算法,并将其应用于发动机故障诊断系统中,对诊断特征参数表进行约简处理,以减少数据维数,提高诊断效率.该算法避免了大量的逻辑运算,实现了高维数据的高效属性约简.理论分析和实验结果表明该算法具有更高的运行效率. 相似文献
6.
文章提出了在粗糙集理论中规则提取的新方法——利用图形的匹配来提取规则.粗糙集理论在数据分类应用中的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,达到挖掘知识并简化知识的目的. 相似文献
7.
医学数据通常属性较多,这在很大程度上限制了信息系统对医疗数据的挖掘效率。通过分析粗糙集正域的相关思想,结合医学领域数据的特点,提出一种基于粗糙集正域的医疗决策表约简算法,并将其应用在医学诊断中。通过实例验证了该算法在医疗决策表约简中的正确性和有效性,具有一定的实用价值。 相似文献
8.
钟纯真 《内江师范学院学报》2014,(6):21-25
首先,在集值信息系统上定义了一种新的扩充粗糙集模型,给出了在此模型下协调集值决策信息系统的属性约简与判定准则,并通过具体事例说明了求协调集值决策信息系统约简的方法;其次,定义了不协调集值决策信息系统的分配协调集,给出了一种利用广义协调相似空间处理不协调集值信息系统的方法;最后讨论了相似水平的大小对集值决策信息系统属性约简的影响. 相似文献
9.
粗糙集理论被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和知识发现等领域。而对象的属性约简是是粗糙集理论中的重要问题之一。由于属性约简计算量较大,影响了的粗糙集的实际应用。本文用RBF神经网络高效和OLS对称性的特点,研究粗糙集属性的约简,解决了属性约简的难题,完成了算法的实现,取得了较好的效果。 相似文献
10.
为了分析影响毕业论文质量的关键因素,以毕业论文评定表的原始数据为基础。利用粗糙集理论与算法对知识进行简化。对决策表采用了基于差别矩阵的属性约简算法、属性重要度分析、值约简和规则提取等操作,去除决策表中冗余的属性和属性值,得到了影响毕业论文质量的关键因素,对撰写好毕业论文做出了预测分析。 相似文献
11.
提出了一种改进的基于粗集和Tabu搜索的属性约简算法。首先利用粗集中的一般约简算法，确定开始进行Tabu搜索的属性个数；然后逐渐减少属性个数，利用。Tabu搜索搜寻含有较少属性个数的属性约简。在进行Tabu搜索时，利用任一属性约简必包含属性核来减少算法的计算时间和搜索空间。实例表明，改进后的算法既具有较高的算法效率，又能以较大的概率得到最小属性约简。 相似文献
12.
基于属性依赖度的图像隐写分析算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对文献[6]将粗糙集属性约简应用于信息隐藏盲检测中检测正确率有所下降的问题,提出了基于属性依赖度的图像隐写分析算法,该算法利用粗糙集理论属性依赖度提出决策表离散优化的措施,寻找一种提高整个决策表分类能力的办法,以达到提高检测正确率的目的。首先利用该算法对决策表进行优化,其次通过属性约简得到最小约简,最后采用支持向量机构造分类器,对Cox、Piva两种不同隐写术进行实验结果表明,使用该算法不仅检测正确率有较大提高,而且检测效率也有较大提高。 相似文献
13.
1 Introduction An agent is an autonomous entity that runs in a dy-namic environment . Generally, it describes mentalstates such as knowledge , belief , promise , ability,etc. A multi-agent system ( MAS) consists of severalcomputational agents .It ai ms to transformlarge andcomplicated tasks to small ones that can communicateand cooperate with each other[1-3].Therefore ,cooper-ationis essential in MAS. The rough set theory (RST) was proposed by thePolish Mathematician Pawlak in 1982 .It w… 相似文献
14.
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
15.
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
16.
为了克服基本粗糙集理论确定权重的不足,提出一种新的基于粗糙集和粒子群优化算法的权重确定方法.该方法先利用粗糙集和粒子群优化算法对决策表进行属性约简,对约简后的决策表再用粗糙集方法计算属性权重.运用该算法对教师职业倦怠与压力数据进行分析,得到影响教师职业倦怠的各种压力因子的权重.研究结果表明,基于粗糙集和粒子群优化算法可以对决策表的权重进行有效的分析. 相似文献
17.
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