基于Rough集理论的知识约简与规则挖掘方法 被引量：6

1

作者 周庆敏 李永生 +1 位作者 殷晨波 陆金桂 《南京工业大学学报（自然科学版）》 CAS 2003年第4期33-36,共4页

提出了利用可辨识矩阵和分辨函数自动获取规则的算法,该算法从已知决策系统出发,通过决策系统的可辨识矩阵和分辨函数计算核和所有的约简集,以约简集为初始节点,建立层状节点网络模型,对于各节点,提取符合可信度要求的规则写入规则集中... 提出了利用可辨识矩阵和分辨函数自动获取规则的算法,该算法从已知决策系统出发,通过决策系统的可辨识矩阵和分辨函数计算核和所有的约简集,以约简集为初始节点,建立层状节点网络模型,对于各节点,提取符合可信度要求的规则写入规则集中。应用实例表明,文章提供的算法是确实可行的。 展开更多

关键词 rough集 可辨识矩阵 分辨函数 约简集 决策系统 模糊性 不确定性

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基于简化分辨矩阵的粗糙集属性约简算法 被引量：10

2

作者 田卫东 周创德 +2 位作者 胡学钢 周红鹃 李培培 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期209-212,共4页

针对改进的经典算法求取属性约简存在的时间和空间性能不理想问题,本文提出了一种新的属性约简算法ARSDM。该算法先将决策表按决策属性的类别划分,后采用边生成矩阵元素边约简边排序的思想求取属性约简,有效地加快了约简速度。实验表明A... 针对改进的经典算法求取属性约简存在的时间和空间性能不理想问题,本文提出了一种新的属性约简算法ARSDM。该算法先将决策表按决策属性的类别划分,后采用边生成矩阵元素边约简边排序的思想求取属性约简,有效地加快了约简速度。实验表明ARSDM算法与经典算法相比具有较好的时间和空间性能。 展开更多

关键词 数据挖掘 粗糙集 不一致性决策表 属性约简 分辨矩阵

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面向属性的粗集数据挖掘方法研究 被引量：8

3

作者 郑丽英 王庆荣 刘丽艳 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2005年第2期88-91,共4页

指出粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但约简问题是一个NP问题,只能通过启发式算法实现.针对这一问题,提出了属性约简和决策规则约简的启发式算法... 指出粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但约简问题是一个NP问题,只能通过启发式算法实现.针对这一问题,提出了属性约简和决策规则约简的启发式算法,构成了一个基于粗集理论的挖掘集成算法.最后通过实例表明,该集成算法能够以较高的效率发现良好的分类规则. 展开更多

关键词 粗集 决策系统 分辨矩阵 属性约简 数据挖掘

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一种基于粗集的决策表属性值约简改进算法 被引量：8

4

作者 史君华 胡学钢 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期36-39,共4页

属性约简和值约简是粗糙集理论中的重要内容。文章提出一种适用于决策表的属性值约简改进算法AVRIMC,对分辨矩阵中的每一行,直接利用吸收率和求得的值核信息,优化该行后续元素的构造;最后用UCI数据集进行实验,并与文献中算法相比较,结... 属性约简和值约简是粗糙集理论中的重要内容。文章提出一种适用于决策表的属性值约简改进算法AVRIMC,对分辨矩阵中的每一行,直接利用吸收率和求得的值核信息,优化该行后续元素的构造;最后用UCI数据集进行实验,并与文献中算法相比较,结果表明本算法在保持正确性的基础上,时间性能有一定程度的改进。 展开更多

关键词 数据挖掘 粗糙集合 决策表 分辨矩阵 值约简

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基于粗糙集的关联规则挖掘方法 被引量：7

5

作者 贺超波 陈启买 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期25-28,共4页

对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要... 对粗糙集进行了相关研究,并提出一种以粗糙集理论为基础的关联规则挖掘方法,该方法首先利用粗糙集的特征属性约简算法进行属性约简,然后在构建约简决策表的基础上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘。该方法的优势在于消除了不重要的属性,减少了属性数目和候选项集数量,同时只需一次扫描决策表就可产生决策规则。应用实例及实验结果分析表明该方法是一种有效而且快速的关联规则挖掘方法。 展开更多

关键词 数据挖掘 关联规则 粗糙集 分辨矩阵 APRIORI算法

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基于改进区分矩阵的决策表增量式属性约简 被引量：2

6

作者 刘高峰 牟廉明 张涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期46-48,共3页

针对属性在不断增加的决策表,为了快速准确地计算出属性约简,提出一种增量式属性约简算法。以正域为约简的标准,利用贪心算法思想,以属性区分能力为选择标准,逐渐构造近似的属性约简,从中删减掉不必要的属性,最终得到属性约简。经复杂... 针对属性在不断增加的决策表,为了快速准确地计算出属性约简,提出一种增量式属性约简算法。以正域为约简的标准,利用贪心算法思想,以属性区分能力为选择标准,逐渐构造近似的属性约简,从中删减掉不必要的属性,最终得到属性约简。经复杂度分析与实验数据测试,证明该算法的复杂度低并且约简结果准确。 展开更多

关键词 粗糙集 改进区分矩阵 增量式属性约简 决策表 贪心算法

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基于相对决策条件的规则提取方法 被引量：2

7

作者 黎敏 邓少波 刘清 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第23期175-177,180,共4页

定义相对决策条件的概念,对相对决策条件集进行规则合,提出决策表的规则提取方法。在对决策表约简的过程中,通过构建决策类之间的分明矩阵,计算决策类之间的相对决策条件,合并相对决策条件找出所有决策类的决策规则。分析结果表明,该方... 定义相对决策条件的概念,对相对决策条件集进行规则合,提出决策表的规则提取方法。在对决策表约简的过程中,通过构建决策类之间的分明矩阵,计算决策类之间的相对决策条件,合并相对决策条件找出所有决策类的决策规则。分析结果表明,该方法能减少计算规模和存储空间,并可得到决策表的所有最小约简。 展开更多

关键词 粗糙集 相对决策规则 分明矩阵 数据约简

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基于改进差别矩阵的增量式属性约简算法 被引量：4

8

作者 冯少荣 张东站 《深圳大学学报（理工版）》 EI CAS 北大核心 2012年第5期405-411,共7页

研究目前粗糙集中求属性核和属性约简存在的效率低下问题,提出基于改进差别矩阵的核增量式更新算法,用于解决对象动态增加情况下核的更新问题.为降低现有增量式属性约简算法的时间和空间复杂度,提出一种不存储差别矩阵的高效属性约简算... 研究目前粗糙集中求属性核和属性约简存在的效率低下问题,提出基于改进差别矩阵的核增量式更新算法,用于解决对象动态增加情况下核的更新问题.为降低现有增量式属性约简算法的时间和空间复杂度,提出一种不存储差别矩阵的高效属性约简算法,用于处理对象动态增加情况下属性约简的更新问题.理论及实验结果表明,该算法可明显降低时间和空间的复杂度. 展开更多

关键词 粗糙集理论 属性约简 差别矩阵 属性核 决策表 动态更新 增量式算法 知识约简 时间复杂性 空间复杂性

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基于概念格粗糙集的采矿方法优选研究 被引量：4

9

作者 邬书良 杨珊 黄温钢 《黄金科学技术》 CSCD 2019年第2期181-188,共8页

为了正确选择矿山初选的采矿方法,提出基于概念格粗糙集的采矿方法评价体系。综合考虑影响采矿方法选择的众多因素后,对指标进行分层处理,利用改进的粗糙集建立采矿方法评价体系,生成最少决策规则集。属性约简是粗糙集中的核心问题,选... 为了正确选择矿山初选的采矿方法,提出基于概念格粗糙集的采矿方法评价体系。综合考虑影响采矿方法选择的众多因素后,对指标进行分层处理,利用改进的粗糙集建立采矿方法评价体系,生成最少决策规则集。属性约简是粗糙集中的核心问题,选择概念格作为约简工具,对条件属性进行约简。将模型用于15种采矿方法的优选,得到了最大可约简属性集,决策规则集的分类质量为100%。最后,将约简概念格与传统粗糙集中的分辨矩阵进行对比,结果表明:概念格在属性约简方面比分辨矩阵更有效,利用概念格的粗糙集构建采矿方法评价体系对矿山生产具有一定的理论指导意义。 展开更多

关键词 采矿方法 粗糙集 决策规则集 属性约简 知识发现 概念格 分辨矩阵

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基于改进分辨矩阵的增量式数据挖掘模型研究 被引量：2

10

作者 张文宇 薛惠锋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第27期22-23,41,共3页

粗糙集理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具,并已广泛应用于人工智能的许多领域。文章针对在增量式数据环境下挖掘决策规则的特点,在回顾基于分辨矩阵的数据挖掘算法及其不足的基础上,利用决策矩阵的概念有效地处理具有不... 粗糙集理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具,并已广泛应用于人工智能的许多领域。文章针对在增量式数据环境下挖掘决策规则的特点,在回顾基于分辨矩阵的数据挖掘算法及其不足的基础上,利用决策矩阵的概念有效地处理具有不同决策类的各种决策系统。在此基础上提出相应的对每一个决策类建立决策矩阵的增量式挖掘算法,最后利用算例验证了算法的合理性和有效性。该算法步骤同传统的分辨矩阵算法相比,能在增量式环境下快速而有效地进行确定性规则和可能性规则的学习并对可能性规则建立相应的置信度,使规则的获取更具实用性。 展开更多

关键词 数据挖掘 粗糙集合 分辨矩阵 决策矩阵 增量式

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基于信息压缩矩阵算法的增量式规则挖掘 被引量：2

11

作者 耿志强 朱群雄 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第17期9-11,14,共4页

在信息等价矩阵的基础上利用粗集理论扩展了矩阵算法,设计了相对核和相对约简以及规则获取算法,提出了增量式规则挖掘的信息压缩矩阵算法。实现了在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量更新,避免了重复遍历信息向量,降低了算法... 在信息等价矩阵的基础上利用粗集理论扩展了矩阵算法,设计了相对核和相对约简以及规则获取算法,提出了增量式规则挖掘的信息压缩矩阵算法。实现了在原有规则集的基础上进行规则和规则参数的增量更新,避免了重复遍历信息向量,降低了算法的时、空复杂度。用实例证明该算法是可靠有效的,为信息系统的规则约简、获取和信息压缩提供了新的思路。 展开更多

关键词 数据挖掘 粗集理论 信息压缩矩阵 增量式学习

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一种增量更新算法在数据挖掘中的应用 被引量：1

12

作者 曾小宁 肖水晶 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1403-1406,1410,共5页

引入扩展差别矩阵和扩展决策矩阵,提出了新的属性约简算法和增量更新算法,即基于扩展差别矩阵的属性约简算法和基于扩展决策矩阵的增量式规则提取算法,讨论了规则的增量更新算法。由于使用了增量更新算法和并行处理技术,从而提高了数据... 引入扩展差别矩阵和扩展决策矩阵,提出了新的属性约简算法和增量更新算法,即基于扩展差别矩阵的属性约简算法和基于扩展决策矩阵的增量式规则提取算法,讨论了规则的增量更新算法。由于使用了增量更新算法和并行处理技术,从而提高了数据挖掘的效率,降低了时间复杂度。通过实验说明此算法是有效和可行的。 展开更多

关键词 数据挖掘 粗糙集 增量更新算法 扩展差别矩阵 扩展决策矩阵 数据约简

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一种新的决策表相对约简算法

13

作者 董元方 李雄飞 +1 位作者 李军 屈成伟 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第17期38-39,43,共3页

根据决策表定义条件属性区分能力指数DI(a)的概念,给出DI(a)的若干性质。定义拟等价类的概念,提出基于区分能力指数的决策表相对约简算法,该算法基于分治策略,用属性a代替相应区域的区分元素,从而减小算法搜索的空间。实验结果表明,该... 根据决策表定义条件属性区分能力指数DI(a)的概念,给出DI(a)的若干性质。定义拟等价类的概念,提出基于区分能力指数的决策表相对约简算法,该算法基于分治策略,用属性a代替相应区域的区分元素,从而减小算法搜索的空间。实验结果表明,该算法具有较高的搜索效率,能够得到全部或大部分约简。 展开更多

关键词 数据挖掘 粗糙集 约简 区分矩阵 区分能力指数

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基于差别矩阵的蚁群系统约简方法

14

作者 李力 朱西平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期941-944,共4页

针对粗糙集属性约简的结果容易出现局部最优问题,引入差别矩阵,将相对和绝对属性约简统一为差别列表上的集合操作,提出基于蚁群系统的启发式数据约简算法,将蚁群算法的启发信息建立在差别矩阵的核度和必要度上。实验仿真表明本算法可以... 针对粗糙集属性约简的结果容易出现局部最优问题,引入差别矩阵,将相对和绝对属性约简统一为差别列表上的集合操作,提出基于蚁群系统的启发式数据约简算法,将蚁群算法的启发信息建立在差别矩阵的核度和必要度上。实验仿真表明本算法可以较好地克服普通约简算法的局部最优问题,说明本算法具有较好约简性能。 展开更多

关键词 数据挖掘 差别矩阵 粗糙集 约简 蚁群系统

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基于相似和差异双视角的高维数据属性约简 被引量：2

15

作者 李元江 权金升 +1 位作者 谭阳奕 杨田 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1467-1472,共6页

针对数据维度过高、冗余信息过多导致维度灾难的问题,提出一种基于异同矩阵的高维属性约简算法(ARSDM)。该算法在区分矩阵的基础上加入对同类样本的相似度衡量,形成对所有样本的综合评估。首先,计算样本在每个属性下的距离,并基于这些... 针对数据维度过高、冗余信息过多导致维度灾难的问题,提出一种基于异同矩阵的高维属性约简算法(ARSDM)。该算法在区分矩阵的基础上加入对同类样本的相似度衡量,形成对所有样本的综合评估。首先,计算样本在每个属性下的距离,并基于这些距离得到同类相似度和异类差异度;其次,建立异同矩阵,形成对整个数据集的评价;最后,进行属性约简,即将异同矩阵的每一列求和,依次选择值最大的特征进行约简,并将相应样本对的行向量置为零向量。实验结果表明,与经典属性约简算法DMG(Discernibility Matrix based on Graph theory)、FFRS(Fitting Fuzzy Rough Sets)以及GBNRS(Granular Ball Neighborhood Rough Sets)相比,在分类回归树(CART)分类器下,ARSDM的平均分类准确率分别提高了1.07、6.48、8.92个百分点;在支持向量机(SVM)分类器下,ARSDM的平均分类准确率分别提高了1.96、11.96、12.39个百分点;运行效率上ARSDM优于GBNRS和FFRS。可见,ARSDM能够有效去除冗余信息,提高分类准确率。 展开更多

关键词 异同矩阵 区分矩阵 属性约简 粗糙集 粒计算 数据挖掘

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