论文摘要
粗糙集方法是一种能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不确定性信息的数据分析工具。该方法近年日益受到国际学术界的重视,已经在模式识别、机器学习、决策支持、知识发现、故障诊断、预测建模等领域得到成功的应用。知识约简是粗糙集方法的核心问题之一,是粗糙集应用的关键技术,也是知识发现的重要研究课题,已成为一个备受关注的研究热点。有效、快速的知识约简算法是粗糙集方法应用的基础,也是粗糙集方法规模应用的保障。围绕知识约简中的三个重要问题即属性约简、决策规则获取以及基于知识约简的知识发现工具,开展了五个方面的研究工作:信息系统的属性约简、相容决策系统的属性约简、不相容决策系统的属性约简、决策规则获取和基于知识约简的知识发现工具的研究。Skowron分明矩阵法在粗糙集方法中占有重要的地位,但它需要数据集中才能进行属性约简。人们借鉴它的相关结论和思想对粗糙集的知识约简进行了研究,但缺乏对算法本身做进一步的研究。对Skowron分明矩阵法进行了扩展,提出了扩展分明矩阵和扩展分明函数概念,并在此基础上提出了扩展分明矩阵的属性约简方法,称做扩展分明矩阵法。针对现有信息系统绝对属性约简算法的低效性和不能适应对象集变化的情形,通过分析对象集的增加与属性约简的变化关系,给出了信息系统增量式绝对属性约简的理论基础,并在此基础上提出了增量式绝对属性约简算法,算法克服了传统相应算法的不足。现有相容决策系统的相对属性约简算法在算法效率和算法完备性等方面都没有得到很好解决。针对这些问题,给出了全部相对属性约简的判定定理,采用在已有约简集的基础上计算新的约简集的思想,提出了一种全部相对属性约简算法,并通过实验证明了算法是高效的;给出了属性集相对分类能力的定义,证明了该定义的合理性,提出了一种最优相对属性约简的启发式算法,证明了算法是完备的,并从理论和实验两方面证明了算法是高效的。为了克服现有不相容决策系统属性约简算法效率低下的问题,研究了最大分布约简、分布约简和可能约简的理论基础,提出了一种全部最大分布约简、分布约简和可能约简算法,并通过实验证明了算法的高效性;为了弥补不相容决策系统最优属性约简算法研究成果的匮乏,给出了最大分布约简、分布约简和可能约简的等价定义,在此基础上给出了属性重要性度量,提出了最优最大分布约简、分布约简和可能约简的启发式算法,并证明了算法是有效的。为了提高现有决策规则获取算法的效率,采取一边计算构成等价类的相对分明函数的合取范式,一边通过该合取范式与已有的规则集计算出新的规则集,提出了一种改进的决策规则获取算法,并证明了改进的合理性。以上述提出的知识约简算法为基础,设计了基于知识约简的知识发现工具。
论文目录
相关论文文献
- [1].大数据下属性约简算法研究进展[J]. 数码设计 2016(03)
- [2].基于快速蚁群的银行客户信息属性约简算法[J]. 计算机系统应用 2015(10)
- [3].不完备信息系统属性约简算法研究[J]. 计算机时代 2020(07)
- [4].矩阵增量属性约简算法[J]. 小型微型计算机系统 2018(06)
- [5].改进的布尔冲突矩阵的高效属性约简算法[J]. 计算机工程与应用 2017(06)
- [6].基于粗糙集理论的属性约简算法[J]. 电子技术与软件工程 2017(07)
- [7].不完备信息系统下基于分辨度的属性约简算法[J]. 海南师范大学学报(自然科学版) 2015(04)
- [8].一种改进的启发式最优相对属性约简算法[J]. 宜宾学院学报 2015(12)
- [9].信息系统中基于辨识度的属性约简算法研究[J]. 商丘职业技术学院学报 2016(02)
- [10].改进的基于条件信息熵的属性约简算法[J]. 中北大学学报(自然科学版) 2014(06)
- [11].基于辨识集的属性约简算法[J]. 计算技术与自动化 2012(01)
- [12].一种改进的最小属性约简算法[J]. 武汉理工大学学报(交通科学与工程版) 2012(03)
- [13].粗集理论中基于差别矩阵的属性约简算法[J]. 农业网络信息 2010(08)
- [14].改进的属性约简算法及其在肝癌微血管侵犯预测中的应用[J]. 计算机应用 2019(11)
- [15].基于属性约简算法的运动员伤病预警模型构建及仿真研究[J]. 自动化与仪器仪表 2018(09)
- [16].基于相对细化量的粗糙集属性约简算法[J]. 计算机科学 2015(S1)
- [17].基于粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法[J]. 电脑知识与技术 2012(32)
- [18].一种快速差别矩阵属性约简算法[J]. 计算机工程与应用 2010(20)
- [19].一种基于粗糙集理论的快速并行属性约简算法[J]. 计算机科学 2009(03)
- [20].基于布尔矩阵表示的粗糙集属性约简算法[J]. 洛阳理工学院学报(自然科学版) 2009(01)
- [21].一种可伸缩的快速属性约简算法[J]. 模式识别与人工智能 2009(02)
- [22].一种新的使用辨识集的属性约简算法[J]. 微型机与应用 2009(19)
- [23].基于动态区分矩阵的属性约简算法[J]. 计算机工程 2008(24)
- [24].一种基于依赖度的决策表属性约简算法[J]. 安庆师范学院学报(自然科学版) 2008(01)
- [25].基于粗糙集的属性约简算法的改进[J]. 沈阳理工大学学报 2008(01)
- [26].决策表属性约简算法研究的若干进展[J]. 三明学院学报 2008(02)
- [27].基于最小集合覆盖的属性约简算法[J]. 电脑开发与应用 2008(08)
- [28].基于邻域粗糙集组合度量的混合数据属性约简算法[J]. 计算机应用与软件 2020(02)
- [29].基于最小化邻域互信息的邻域熵属性约简算法[J]. 微电子学与计算机 2020(03)
- [30].优势关系粗糙集增量属性约简算法[J]. 计算机科学 2020(08)