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为了去除系统中的冗余属性，保持系统的分类能力，研究了连续值分布式数据的属性约简。给出了连续值
分布式决策信息系统中邻域粗糙集的定义，讨论了分布式连续值决策信息系统中正域计算的可分解性。以保持分
布式决策信息系统的正域不变为前提，探讨了分布式决策信息系统中属性的可约性，提出了分布式连续值决策信
息系统的属性约简算法。为了验证该算法的有效性，在 ７份数据集上进行了 ３组实验。实验使用提出的算法对...
基于近似决策熵的属性约简
粗糙集 属性约简 信息熵 近似决策熵
2015/5/19
粗糙集理论已被证明是一种有效的属性约简方法. 目前有许多启发式属性约简算法已被提出, 其中基于信息熵的属性约简算法受到了广泛的关注. 为此, 针对现有的基于信息熵的属性约简算法问题, 定义一种新的信息熵模型—–近似决策熵, 并提出一种基于近似决策熵的属性约简(ADEAR) 算法. 通过在多个UCI 数据集上的实验表明, 与现有算法相比, ADEAR算法能够获得较小的约简和较高的分类精度, 具有相对...
粗糙集理论中的最小属性约简(MAR)问题是一个NP-难的非线性约束组合优化问题.本文提出一个新的求解MAR问题的组合蜂群算法,其中,引领蜂、跟随蜂和侦察蜂采用基于变异运算的搜索模式,在邻域候选蜜源的生成中引入与属性子集相关的两个度量,并且跟随蜂采用与引领蜂不同的局部搜索策略以提高搜索多样性.此外,在本文算法中,角色分工不同的蜂群以不同的方式利用迄今最好蜜源的信息进行搜索.在若干UCI数据集上的实验...
在粗糙集核属性的基础上，融合小生境免疫优化提出一种决策属性约简方法.将核属性参数作为抗体编码的先验信息，通过疫苗自适应提取算法对抗体群接种疫苗，提高抗体群多样性及稳定性.为降低属性约简的计算复杂度，引入属性集合的分类近似标准作为免疫优化的亲和度，采用小生境免疫共享机制动态调整抗体群的亲和力，提高算法局部搜索能力.通过免疫记忆算子操作促使优良个体的保存，在保证收敛速度的同时具有较强的全局和局部寻优能...
基于论域压缩的启发式属性约简算法
粗糙集 相对正域 属性约简 时间复杂度
2012/3/12
论证在简化的信息系统上进行属性约简的可行性，指出某信息系统属性约简快速算法的计算结果可能含冗余属性，且在时间复杂度计算上存在错误。在此基础上，提出一种基于论域压缩的启发式属性约简算法，将相对支持度作为启发信息，缩小搜索空间，加入二次约简过程以消除冗余属性。实例分析表明，该算法具有较好的约简效果。
为解决粗糙集中的属性约简问题，提出一种完备的最小属性约简方法。将差别矩阵中所有有关属性区分的信息都浓缩进一个差别向量组，计算每个属性在区分2个对象的属性集合中出现的概率，作为属性重要性的启发式信息，建立最小属性约简树，得到属性约简。分析结果表明，该方法可以获得所有的最小属性约简。
利用顺序表存储数据集对象，并借助基数排序按关键字“分配”思想，求解U/C的时间复杂度为 、空间复杂度为O(U)。在求属性约简集时，为避免存储差别矩阵所需的大量空间，利用差别矩阵的直观性，给出一种计算差别对象个数公式，并以此为启发信息，设计2种动态约简算法，其时间/空间复杂度分别为 、max( )。理论分析与实验结果表明该算法是有效可行的。
根据优势原理，提出一种具有明确粗糙集理论含义的指标——优势度，用于度量序目标信息系统的协调程度。在证明优势度粒化单调性的基础上，给出属性集重要性度量函数，提出一种基于优势度的序目标信息系统启发式约简算法。该算法与经典粗糙集理论约简有相同的理论基础，易于理解。应用结果表明，该算法适用于优势关系下目标信息系统的知识发现。
Pawlak提出的基于属性重要度的约简算法是常用的算法之一,它通过计算等价关系对论域划分的粒度来度量属性的重要度。但用该算法计算每一个属性的重要度时,都要计算不同等价关系对整个论域的划分,计算复杂度非常高。受决策树划分子集思想的启发,对基于属性重要度的属性约简算法进行了改进,提出了一种基于划分子集的属性约简算法。在核属性集形成划分的基础上,通过在核属性中添加非核属性从而形成更细的划分,如此反复。在...
基于属性约简和相对熵的离群点检测算法
属性简约 相对熵 离群点检测
2013/12/12
本研究结合信息熵与粗糙集理论中的属性约简技术,提出了一种新颖的离群点检测算法。这种方法通过在更小的属性子空间去获得相同或相近的离群数据集,使对离群数据的分析更加集中于较小的目标域。该算法对原属性空间进行划分,通过分析计算将具有最大相对熵与负相对势的对象集合判定为离群点集合。为了验证算法的有效性,还在通用数据集上进行了测试,理论分析和实验结果表明该离群点检测算法是有效可行的。
基于分辨矩阵和约简树的增量式属性约简算法
粗糙集 分辨矩阵 增量式 约简树
2010/5/5
为了对动态变化的决策表进行高效属性约简处理，在改进的分辨矩阵的基础上提出一种基于约简树的增量式属性约简算法IRART，该算法首先根据序贯属性约简算法对原决策表构造约简树，然后求出新增对象的分辨向量，并利用此向量对约简树进行修整，从而快速得到新决策表的所有约简，最后通过示例证明了这种算法的有效性。与传统增量式属性约简算法相比，该算法避免了复杂的逻辑演算，提高了属性约简的更新效率，理论分析表明该算法是...
基于差别矩阵的属性约简算法及其应用
铝电解 粗糙集 属性约简 差别矩阵
2010/3/15
铝电解过程中存在着各种相互影响的工艺参数，如何从中选择一部分参数进行分析，对铝电解生产有着重要的意义。提出了一种改进的基于差别矩阵的属性约简算法，避免了普通差别矩阵中的重复元素。用真实的铝电解生产数据对提出的算法进行了验证，效果良好。
基于信息熵的二进制差别矩阵属性约简算法
粗糙集 信息熵 简化的二进制差别矩阵 属性约简 算法复杂度
2010/3/1
给出一个简化的二进制差别矩阵的属性约简定义，并证明该属性约简的定义与基于信息熵的属性约简的定义是等价的。为求出简化的二进制差别矩阵，设计了一个快速求简化决策表的算法，其时间复杂度为O（|C||U|）。在此基础上，设计了基于信息熵的简化二进制差别矩阵的快速属性约简算法，其时间复杂度和空间复杂度分别为max{O（|C||U|），O（|C|2|U/C|2）}和max{O（|C||U/C|2），O（|U|...
信息表属性约简新方法
区分精度 决策依赖区分精度 近似精度
2010/1/13
在研究区分能力大小的基础上建立一个用于指导信息表的绝对属性约简的粗糙集模型，研究区分能力和分类能力之间的关系，提出决策依赖区分精度概念，为指导决策表的相对属性约简提供了一个新的判据。给出区分精度、近似精度和决策依赖区分精度在属性约简过程中相互关系的研究结论，通过一组对比实验说明决策依赖区分精度比近似精度对分类能力的描述更细致客观。