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1.
《宜宾学院学报》2019,(12):29-38
粗糙集属性约简算法是数据预处理的有效方法,但无法处理某些结构复杂的数据.为了进一步拓宽粗糙集的应用范围,通过扩展粗糙集模型或改进属性约简算法以提高粗糙集的数据处理能力.对模糊粗糙集、覆盖粗糙集、邻域粗糙集、决策粗糙集、变精度粗糙集等几类拓展粗糙集模型的一些经典属性约简算法和最新提出的算法进行梳理和归纳后发现,现存的算法在运行效率和空间复杂度等方面限制了拓展粗糙集模型的使用范围.当前研究中拓展粗糙集模型在约简理论完善、大数据处理、特殊数据处理等三个方面的问题依然存在,因此未来应重点结合Pawlak粗糙集属性约简算法的思想、智能算法以及其他一些理论方法来研究拓展粗糙集模型属性约简理论. 相似文献
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属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之-.为了解决传统分明矩阵属性约简算法在处理高维数据时占用大量的存储空间、效率低的问题,根据决策表信息系统的分明矩阵及序贯思想,提出了序贯属性约简算法,并将其应用于发动机故障诊断系统中,对诊断特征参数表进行约简处理,以减少数据维数,提高诊断效率.该算法避免了大量的逻辑运算,实现了高维数据的高效属性约简.理论分析和实验结果表明该算法具有更高的运行效率. 相似文献
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《西安文理学院学报》2015,(3)
分析粗糙集正域的相关理论,提出一种基于粗糙集正域的决策表约简算法,用属性重要度的大小来判断属性是否被约简.通过对心理健康量表数据实例验证,该算法在约简后得到影响测量结果的重要属性,为构建更为科学、合理的测评量表提供理论依据,具有一定的实用价值. 相似文献
4.
粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点,目前主要集中在决策规则提取算法、属性约简算法、粗糙集基本并行算法以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中,属性约简算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。本文对粗糙集理论中的属性约简进行了比较系统的研究,在总结现有方法的基础上,提出了一种基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法。 相似文献
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6.
粗糙集理论被广泛应用于人工智能、模式识别、数据挖掘和知识发现等领域。而对象的属性约简是是粗糙集理论中的重要问题之一。由于属性约简计算量较大,影响了的粗糙集的实际应用。本文用RBF神经网络高效和OLS对称性的特点,研究粗糙集属性的约简,解决了属性约简的难题,完成了算法的实现,取得了较好的效果。 相似文献
7.
医学数据通常属性较多,这在很大程度上限制了信息系统对医疗数据的挖掘效率。通过分析粗糙集正域的相关思想,结合医学领域数据的特点,提出一种基于粗糙集正域的医疗决策表约简算法,并将其应用在医学诊断中。通过实例验证了该算法在医疗决策表约简中的正确性和有效性,具有一定的实用价值。 相似文献
8.
为了克服基本粗糙集理论确定权重的不足,提出一种新的基于粗糙集和粒子群优化算法的权重确定方法.该方法先利用粗糙集和粒子群优化算法对决策表进行属性约简,对约简后的决策表再用粗糙集方法计算属性权重.运用该算法对教师职业倦怠与压力数据进行分析,得到影响教师职业倦怠的各种压力因子的权重.研究结果表明,基于粗糙集和粒子群优化算法可以对决策表的权重进行有效的分析. 相似文献
9.
本文讨论的是粗糙集理论的实际应用问题,在了解心理疾病诊断规则的基础上,利用粗糙集方法建立了属性约简模型,并着重讨论了基于区分矩阵的约简算法。 相似文献
10.
提出了一种基于可变精度粗糙集的规则挖掘矩阵算法,它是一个采用基于分类精确度的粗糙集模型进行决策规则挖掘的新方法,能有效地处理决策表的不一致性.实例结果和实际应用表明该算法是有效的,为信息系统的规则约简、获取和信息压缩提供了新的思路. 相似文献
11.
张洁 《浙江工贸职业技术学院学报》2008,8(1):25-30
本文针对基于粗糙集的数据挖掘过程,引进了可变精度的粗糙集模型进行知识约简,并在变精度粗糙模型的建立基础上,研究了其实现算法,并对加工过程中刀具磨损的数据进行挖掘和知识约简。 相似文献
12.
Rough Set理论是一种新的处理模糊和不确定信息的数学工具。近20年来，Rough Set理论由于在知识发现等领域的成功应用而受到广泛关注，并得到飞速发展，已成为数据挖掘中的一个很重要的方法。作者讨论了Rough Set理论在数据挖掘过程中的应用，并对Rough Set理论在数据挖掘应用．中存在的问题和挑战提出了自己的见解。 相似文献
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粗糙集理论作为智能信息处理技术的一个新成果．提供了一种对不确定、不完整数据进行分析的新方法．是现今计算机应用中一个新的非常重要且发展迅速的研究和应用领域．在知识发现、数据约简、决策支持、分类、模式识别和控制等领域中特别有效。本文首先对粗糙集基本概念和理论进行了介绍．给出了基于粗糙集的数据约简和决策支持方法。然后对实习学生教学情况初始评价表进行推理，获取了一些指导规则。这些在对实习学生的指导过程中有非常重要的作用。 相似文献
14.
Rough集理论在数据约简中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
于海涛 《安徽教育学院学报》2004,22(3):21-23
Rough集是由Z.Pawlak于1982年提出的,它是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具.它能有效地分析不确定,不精确,不一致等各种不完备信息.其优点是无需任何关于数据的初始的或附加的信息,如统计学中的概率分布.而随着数据库系统中所包含的信息量地扩大,人们越来越认识到信息系统中数据急度膨胀的危害性,因此人们对数据进行约简的要求也越来越强烈.本文主要介绍Rough集的基本理论在数据约简中的应用. 相似文献
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垃圾邮件是Internet上面临急待解决的问题.Rough集理论是处理模糊和不精确数据的新型工具,能提供描述正常模型的最小预测规则集.重点阐述了Rough set在垃圾邮件过滤中的应用,并对大量数据进行了实验对比,试验验证了Rough set在垃圾邮件过滤技术上的可行性和可靠性. 相似文献
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顾及粗糙集理论的CART改进算法及其应用 总被引：1，自引：0，他引：1
CART算法是数据挖掘技术中的一种常用的方法,对CART技术产生、基本思路及主要挖掘步骤及其优缺点等进行了概略介绍,利用粗糙集理论求取属性重要度并对CART算法作了改进.最后给出了改进算法在教学中的应用实例. 相似文献
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粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类等方面得到了广泛应用。介绍Rough Set理论的基本思想及分析了粗糙集方法的特点,描述一种基于粗糙集理论的知识发现步骤,并以实例作出说明。 相似文献
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