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1.
《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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3.
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
4.
文章提出了一种基于近似分类质量的决策表属性约简算法,该原算法以空集作为初始属性约简,逐步增加使近似分类质量增加最大的属性,直至约简的近似分类质量等于所有条件属性的近似分类质量为止.文章同时分析了该算法的时间复杂度.并通过实例验证了该算法的有效性和合理性. 相似文献
5.
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
6.
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
7.
属性约简是粗糙集理论的一个基本内容,是决策系统规则提取的一个有效手段,同时也是数据挖掘的一个重要方法。本文简要地介绍以国内为主的关于属性约简算法研究的若干进展情况,内容涉及属性约简的主要类型,核与属性约简算法以及最小属性约简的计算,并粗略地讨论今后发展的方向。 相似文献
8.
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
9.
粗糙集属性约简就是在保持信息系统的分类和决策能力不变的条件下,删除不相关或不重要的属性,使原有系统得到简化。利用一种基于粗糙集的属性约简算法,通过计算属性在可分辨矩阵中出现的频率来定义属性的重要性,可使约简结果保持近似精度。实验表明该算法可以简化评教指标体系,降低信息系统所需存储空间。 相似文献
10.
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
11.
《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
12.
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
13.
基于属性权重的区分矩阵启发式约简算法 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了基于区分矩阵的属性约简算法,通过分析,说明了算法的不足,提出相应的改进策略。将启发性知识结合区分矩阵,提出基于属性特征权重的区分矩阵的启发式约简算法,较以往的算法意义更加直观,计算也更加简单,提高了约简算法的速度。 相似文献
14.
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
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.
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
17.
针对传统生物启发式方法在决策表中属性约简求解效率不高和难以协同约简等问题,提出一种基于量子混合协同进化的自适应多级联属性约简算法. 首先设计了一种新型高效的自适应量子角旋转策略,指导参与属性约简的进化种群自适应相互演进,加速算法收敛. 然后构建了合作和竞争混合的协同进化级联模型,根据执行经验记录分割属性种群集,提高约简子种群的多样性,并产生种群精英以增强其寻优经验共享,快速找到全局最小属性约简集. 实验结果表明,与同类典型算法相比,该算法在最小属性约简效率和精度方面具有明显优势. 相似文献
18.
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
19.
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
20.
简要介绍了粗糙熵属性约简算法,并在此基础上提出了一种改进的属性约简算法。采用两种算法同时对一个不完备通信电台决策表进行属性约简,通过比较两者所得结果的不同,凸显改进方案的优越性。 相似文献