一个新的差别矩阵及其求核方法

作者针对已有的利用差别矩阵来求粗糙集中核的方法存在的不足,将粗糙集的代数观与信息观结合起来研究,给出一个新的差别矩阵的定义和求核方法.     

基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法

属性约简是粗糙集理论进行数据挖掘的基本途径, 相关算法主要基于核。 核的差别矩阵表示及相关求核计算具有重要意义, 但已有的差别矩阵及其求核算法还具有时空局限性。对此, 依据差别矩阵的稀疏性与大规模性, 提出基于决策分类的分块差别矩阵及其求核算法, 直接地将决策分类信息融入形式结构与问题求解。 首先, 基于决策分类来定义分块差别矩阵, 设计其计算算法; 其次, 基于分块差别矩阵, 确定核的内涵与算法; 最后, 进行实例分析与实验验证, 说明所建方法的有效性。基于决策分类的分块差别矩阵有效地实施了信息提取与维度降低, 相关的求核算法较好地减少了差别矩阵求核算法的时空复杂性。     

改进的差别矩阵属性约简方法

针对目前属性约简方法计算量过大、复杂度高的问题,在已有差别矩阵定义和求核方法的基础上,根据二元决策表所特有的性质,提出一种新的差别矩阵的定义,将一个大的差别矩阵分化成两个小矩阵。与建立一个差别矩阵的方法相比,改进的差别矩阵方法减少了矩阵中元素的比较次数。数据分析表明,该方法在改进差别矩阵定义的同时简化了计算过程,提高了运算效率。     

一种信息系统求核的新方法

为简化用差别矩阵求核的计算方法,给出了差别矩阵与核关系的定理,并在此基础上给出了一种新的求核方法．新算法从差别矩阵中直接提取出核属性元素并利用该定理的结论给出信息系统中核的构成．经计算,该算法的复杂度为O(n^2√m)。     

一个基于差别矩阵的属性约简改进算法

介绍了决策表的基于差别矩阵的属性约简方法,针对AM-RASR约简算法的不足,将叶东毅的对不相容决策表的求核思想融合进来,提出一个改进的算法,新算法通过在扫描数据过程中用冲突对象对差别集进行修正,可以有效地减少数据的存储量和计算量,并能适用于不相容决策表.最后通过一个UCI数据集的实验说明改进的算法是有效的.     

基于差别矩阵属性约简算法的改进

利用差别矩阵计算约简的算法,具有直观、易理解和完备性的特点,但也存在一定缺点,差别矩阵中存在大量冗余元素,这类元素的生成和存储将造成时空上的浪费.文章给出的算法在生成差别矩阵时,判断其元素是否冗余,若是冗余立即约去它,从而提高属性的约简效率.实例表明,该算法是正确和有效的。     

基于分布约简的差别矩阵方法研究

在不相容信息系统中,代数观点与信息论观点下的属性约简是不等价的.阐述了分布约简与信息论观点下约简的等价性,分析了代数观点下差别矩阵的缺陷,提出了基于分布约简的差别矩阵方法.该方法不仅考虑所比较对象是否不一致,并且深入分析其不一致性的程度及所属条件等价类在决策类中的分布比例,得到信息系统在分布约简概念下的约简.理论分析与仿真实例表明了该算法的可行性和有效性.     

基于相似差别矩阵的粗糙集理论

针对经典粗糙集理论只能处理离散数据,不能将其直接应用到连续系统的数据挖掘中。本文利用样本之间的相似关系建立相似差别矩阵,通过实例仿真说明该方法是合理有效的。     

计算约简的差别矩阵简化算法的改进

对于粗糙集的一些基于信息熵等约简算法,极大地丰富了粗糙集理论。但在信息检索领域,实践证明,针对网络数据的不完备性,基于差别矩阵的约简有较好的应用空间。针对差别矩阵简化算法不够完备的问题,对简化算法做了利用替代树、替代集消除最终结果中的冗余属性的改进,并用实例验证了改进的有效性。     

基于差别矩阵的属性约简算法

在粗糙集理论的各种应用中,属性约简算法具有重要意义,因而对属性约简算法的研究一直是粗糙集理论研究中的重点问题之一.提出了一种基于差别矩阵的属性约简算法.该算法引进栈的概念,利用栈的特点,对文献[1]中算法进行改进,提出了一种求所有约简的算法.     

一种基于差别矩阵的核增量式更新方法

本文文讨论分析信息系统（或决策表）新增对象的各种情况，提出一个直接、简洁基于差别矩阵的属性核增量式更新算法．该方法在更新差别矩阵时仅须插入某行或某列，或者删除某行或采列，有效地提高核的更新效率．     

基于区分矩阵的属性约简算法

知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一，在构造区分矩阵过程中，利用命题演算中的吸收法律去掉了在区分函数中不起作用的重复元素，提出了一种属性约简的改进算法ARDM，从而提高了属性约简的效率．     

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.     

知识约简的差别矩阵启发式算法

首先从差别矩阵的角度 ,对决策表中属性的重要性给出度量 ,并提出了部分差别矩阵的概念 .在此基础上提出了一种基于部分差别矩阵的知识相对约简的启发式算法 ,并通过实例分析表明 ,在多数情况下该算法能够得到决策表的最小约简 .     

一种基于差别矩阵的属性约简完备算法

提出了一种基于差别矩阵的粗糙集属性约简完备算法，算法的求解策略是在每次迭代过程中只选择必要的条件属性，如果在某次迭代过程中找不到这样的条件属性，则任意排除一条件属性，为下一次迭代中找到必要的条件属性做准备．分析了算法在最坏情况下的时间复杂性，给出了该算法相对Pawlak约简的完备性的证明．同已有的同类约简算法相比，该算法在最坏情况下具有更小的时间复杂性．     

一个改进的决策信息系统求核算法

通过刻画决策信息系统的核属性,为张文修等学者的著作中关于决策信息系统的核属性集与其可辨识矩阵中单元素集相等的结论补充了证明.然后,针对该著作中给出的基于可辨识矩阵的求属性核算法具有较高的计算复杂性,文中提出了一种改进的决策信息系统求属性核算法,并证明了它的正确性.改进后算法的计算量随决策信息系统不协调程度的增加而减少.     

基于差别矩阵的增量式属性约简完备算法

为了解决基于差别矩阵的属性约简完备算法得不到最小约简的问题，提出了一种改进的属性约简方法．该方法将信息论定义的属性重要性作为启发式信息，并通过构造一个条件信息熵算子对差别集合进行运算，同时利用算子来计算候选属性的剔除次序，采用宽度优先搜索策略使约简集合中含有最重要的属性，这样就解决了完备算法约简率低的问题．结合该方法并在分析对象集增量与差别矩阵关系的基础上，证明了增量约简定理，由此提出了一种增量式约简完备算法（CAIR），当新数据加入决策表时，算法可增量构造差别集合．实验结果表明，所提CAIR在大大缩短计算差别集合时间的同时，约简率比非完备算法提高了20．3％，是同条件下完备算法执行效率的13．2倍．