基于模糊粗糙集的辨识矩阵属性约简方法

通过构造辨识矩阵进行属性约简是一种有效的降低数据维度的方法.然而,经典粗糙集构造的辨识矩阵的局限性在于并不适用于连续型数据,只适用于离散型数据.因此,本文研究在模糊粗糙集下的辨识矩阵属性约简模型,并讨论该模型的相关数学性质,提出相应的算法来对连续型数据进行属性约简.通过实例验证该方法是有效的.     

优势关系决策信息系统的属性约简

为有效处理不一致决策的数据, 通过定义决策正域的概念, 提出了基于优势关系的一般决策信息系统的属性约简方法, 并对约简性质进行了分析。最后通过实例说明了属性约简方法的有效性。     

基于关系矩阵的信息系统属性约简算法

提出了信息系统属性约简的一种新算法,从关系矩阵角度定义了属性重要度及非核属性次要度,然后以属性重要度指标作为启发式信息,辅以属性次要度,设计了一种简洁、有效的属性约简算法.该算法具有较大的灵活性,能从搜索空间逐次删除重要度为零及次要度低的属性,避免对这些属性进行重复搜索,提高了搜索的效率,最后通过实例验证了算法的可行性与有效性.     

毕达哥拉斯模糊系统的优势关系及其约简

首先定义了2个新的优势关系,并根据总体评估的定义和对个别属性的特殊要求,利用毕达哥拉斯模糊加性算子将每个对象的属性值聚合成整体评价,得到了2个广义优势粗糙集模型,利用这2个模型研究了优势毕达哥拉斯模糊系统的属性约简问题;其次,引入参数β∈[0,1],定义了β优势关系,得到广义β优势粗糙集模型,并进一步研究了优势毕达哥拉...     

基于可辨识矩阵的属性频率约简算法

阐述了粗糙集理论的基本概念,知识约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,将可辨识矩阵中出现次数多少作为属性重要性的判断依据.算法求取的是所有约简结果中的某一个或某一些f当某两个条件属性出现频率相同时)结果,当信息系统的复杂程度较高时,其求解的复杂度大大小于原来的约简方法.     

决策系统属性约简的关系矩阵算法

建立决策系统与关系矩阵之间的联系后,从关系矩阵的角度研究属性重要性的指标,并利用该指标作为启发式信息提出一种新的属性约简算法.该算法具有较大的灵活性,能够从搜索空间逐次删除不重要的属性,避免对这些属性进行重复搜索,提高了搜索的效率.该算法可行有效.     

不完备模糊决策信息系统中的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个很重要的方法,本文把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约筒的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

基于不完备模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个重要方法,把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性.     

基于可辨识矩阵的动态属性约简算法

可辨识矩阵是粗集理论中可以标识决策属性和条件属性之间关系的矩阵。根据数据库的动态建立特性，提出了一种基于粗集理论中的可辨识矩阵的动态属性约简算法，利用数据的动态性和可辨识矩阵的特性对己有的属性约简进行修正，并通过实例证明了这种算法的有效性，该算法极大地节省了计算量，提高了算法的执行效率。     

基于可辨识布尔矩阵和分类系数的属性约简算法

为了增强粗糙集理论中某些概念与运算的直观性，分别给出了可辨识布尔矩阵和分类系数的定义．用分类系数简捷地描述了粗糙集中的相关概念与运算．提出了基于可辨识布尔矩阵和分类系数的快速属性约简算法．     

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．     

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．     

基于模糊区分矩阵的区间值信息系统属性约简

首先分析了区间量的测量过程,根据误差理论定义了一种能够合理反映两个区间量相似程度的相似关系.在区间量的相似性度量基础上,将属性集映射到论域笛卡尔积上的一个模糊集簇,建立了基于模糊区分矩阵的属性约简理论,讨论了其特点,提出了将区分度离散化的观点,探讨了它对于系统鲁棒性的意义.最后设计了基于属性重要度的约简算法并通过实例验证了其有效性.     

一种基于二进制可辨矩阵的属性约简算法

基于可辨矩阵的属性约简算法都是从信息系统中直接求得约简，提出了分两步求得约简，降低了算法的时间复杂度为O(mn^2)，第一步计算出近似约简，第二步去掉其中的冗余属性。改变了过去人们认为基于可辨矩阵的特征选择算法的时间复杂度不低于O(m^2n^2)的观点(其中m为数据集中特征／属性的个数，n为数据集中样本的个数)。最后给出了实验结果.     

不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则提取

以不完备信息决策系统为研究对象,提出了基于确定优势关系的粗糙集模型.在确定优势关系粗糙集的基础上,提出了相对下、上近似约简的概念,给出了求得相对下、上近似约简的具体方法,并在此基础上提取不完备信息系统中的确定优势粗糙决策规则.应用实例表明了所提出的新方法的有效性.