决策表的属性简化

首先定义等价关系族对的后件简化、等价关系族对的简化、决策表决策属性的简化、决策表属性的简化，然后建立了上述的两类简化之间的相互转化关系。     

基于粗糙集的不相容决策表属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵方法对不相容决策表属性约简中存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一种基于互信息的求属性核方法,并在此基础上利用互信息作为启发信息,在算法中加入了消除冗余属性的二次约简过程,构造一种完备的启发式属性约简算法.实例分析表明该算法能够有效地对不相容决策表进行属性约简,且具有较好的约简效果.     

决策表决策值的简化

首先定义了决策规则决策属性的简化，并以此为基础定义了决策表决策值的简化，旨在研究决策表条件值简化的对偶问题，即在保持决策表条件属性集不变的前提下它的条件属性集和决策属性集之间的最简函数关系。在这些定义的基础上，给出了决策规则决策属性简化的表达式和决策表决策值简化的表达式。     

粗糙集理论中决策表属性约简的信息表示

主要讨论了决策表属性约简和信息熵之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和该文给出的信息表示下是等价的,并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息熵来等价表示。     

基于云模型的连续属性决策表简化算法

从降低样本数据模糊性及随机性角度出发,提出了一种基于云模型的连续属性决策表简化算法.该算法通过对决策表的转换,建立云相似度概念来刻画样本间等价关系,并采用改进的动态聚类方法自动获取相似样本,完成对样本的较粗粒度表示.实验结果表明,简化决策表在不到原规模十分之一的条件下,取得了大致相当的识别率,从而大幅降低粗集知识获取时间.     

粗集理论中的决策表条件属性的简化

根据粗集理论，给出一些概念的新的形式定义，包括决策表、决策表的正区、决策表条件属性的简化、等价关系族对前件Ⅱ型简化等，并讨论了几个等价关系，包括决策表的正区与等价关系族对正区的等价性，决策表条件属性的简化和等价关系族对前件Ⅰ型简化的等价性，协调决策表条件属性的简化和等价关系族对前件Ⅱ型简化的等价性等．     

离散型决策表的二分归纳属性约简算法

给出了离散型决策表的二分归纳属性约简算法,为了获得最优约简,该算法在每次搜索时,仅考虑把所有待搜索的有序幂集一分为二的有序幂集,最多只需要计算和搜索C-coreD（C）的[log m]＋1个有序幂集（m是C-cored（C）的基数）,从而算法的效率得到了很大程度地提高。给出了一个数值例子,进一步验证了结论。     

基于属性约简的决策表算法

Rough Set理论通过属性约简和决策规则约简,达到发掘知识并简化知识的目的。本文首先给出了属性重要性的度量方法,然后对条件属性的简化进行了阐述,最后,讨论了一致决策表最小算法的三类优化问题。并通过一个实例证明了这种算法。     

集值有界变差函数的单值表示

给出了集值有界变差函数的单值表示定理.     

粗糙集理论中决策表属性约简的信息量表示

主要讨论了决策表属性约简和信息量之间的关系,证明了对于一致决策表,其属性约简在代数表示和信息论中信息量表示下是等价的．并举例说明,对于不一致决策表,其属性的约简不能用信息量来等价表示．     

基于广义信息表的决策表最小决策算法

首先介绍了决策表、广义信息表的构造及特点,然后给出了求决策表的最小属性约简及最小决策算法的计算方法。实例说明,此方法简单、有效,且很容易在计算机上操作。     

粗糙集中基于信息量的决策表属性约简算法

高效的属性约简算法是粗糙集理论应用于知识发现的基础,要在令人可接受的时间内获得约简的通常做法是基于启发式的约简方法。本文提出了决策表中决策属性集相对条件属性集的条件信息量的概念,同时用知识的条件信息量定义了属性的重要性,在此基础上,提出了一种新的基于信息量的属性约简算法,该算法的时间复杂度为(O|C|3|U|2),通过实例分析,表明该算法是有效的。     

基于属性递减策略的属性约简递归算法

属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一。通过对某些现存属性约简算法分析,发现它们并不能有效地或正确地获取约简结果。为此,论文提出了一种基于属性递减策略的属性约简递归算法,该算法首先求出每个条件属性的依赖度,然后依次从条件属性集中减去依赖度较小的属性,并判断剩余属性集依赖度是否为1,如果是,则算法递归执行。最后把所获属性集并入约简集并求得核。该算法不仅能够快速计算出所有约简和核,而且运算简单、计算量较少,从而提高了算法效率。实例验证表明,该算法能更有效地对决策表进行约简,具有很强的实用性。     

基于决策支持度的不完备信息系统约简算法

提出了一种基于决策属性支持度的属性相对约简算法。通过引入决策属性支持度对不完备决策表中属性的重要性进行了定义,并以此作为启发信息进行属性的选择,该算法的时间复杂度是多项式的。寻找决策表中最小相对约简问题是典型的NP-hard问题,采用该算法可降低问题复杂度。通过实例说明,该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。     

连续值域决策表的属性约简算法

结合模糊聚类技术与粗糙集理论，首先给出了一种求连续属性重要性的方法，然后由粗糙集中属性约简思想，给出连续值域决策表的属性约简算法，最后通过实例说明该算法的有效性。     

不协调决策表的属性约简模型及规则提取

基于广义决策分布函数介绍了不协调决策表的属性约简模型,并对相关模型进行了研究,得出了相关结论;最后,给出了各种模型的规则提取方法。     

一种改进的基于区分矩阵的属性约简算法

根据粗糙集理论讨论了属性约简问题,基于传统的区分矩阵属性约简算法提出了一种改进的约简算法:首先,根据决策表构造区分矩阵;然后,删除区分矩阵中包含核和伪核的项;最后,化简区分矩阵中剩余项得到约简结果.通过对某发动机故障数据进行处理验证了算法的有效性.     

一种针对不相容决策表的属性约简改进算法

研究不相容决策表的属性约简问题.在对现有约简算法局限性分析的基础上,提出一种基于等价划分的属性约简改进算法.该算法不仅从整体上划分了决策表,使其适用范围更广,还使用了过滤矩阵与属性频率重要性的计算方法,提高了算法的效率.最后通过理论证明和实例分析,验证了该算法的有效性.