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属性集变化下序决策信息系统的增量属性约简算法 被引量：1
1
作者 张义宗 王磊 徐阳 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期813-822,共10页
当序决策信息系统中的属性集不断变化时,基于优势关系的现有静态算法无法高效地更新其属性约简,为此,从属性增加和属性删除两个角度出发,以知识粒度表征的属性重要度为启发信息,提出两种新的增量属性约简算法.首先介绍优势粗糙集方法的... 当序决策信息系统中的属性集不断变化时,基于优势关系的现有静态算法无法高效地更新其属性约简,为此,从属性增加和属性删除两个角度出发,以知识粒度表征的属性重要度为启发信息,提出两种新的增量属性约简算法.首先介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒度的属性约简算法扩展到优势粗糙集方法,得到可处理序决策信息系统的属性约简算法;然后,给出劣势属性矩阵的定义,并基于知识粒度的矩阵计算方法分析属性增删时属性约简的增量式更新机制,进一步设计了两种增量属性约简算法.最后,分析比较三种算法的时间复杂度,选取了六个不同的UCI数据集进行算法性能的测试,结果表明,提出的算法比静态的属性约简算法更高效. 展开更多
关键词 序决策信息系统 知识粒度 优势粗糙集方法 劣势属性矩阵 增量属性约简
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基于不一致邻域的批增量式属性约简 被引量：4
2
作者 张扩 续欣莹 +1 位作者 谢珺 韩晓霞 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第6期1526-1531,共6页
经典粗糙集仅能处理离散性数据,而邻域粗糙集通过运用距离函数解决了此局限性。基于此,提出一种信息观下批增量式属性约简算法。分析批量增加样本后新样本集下条件熵的变化机制,给出条件熵的计算公式;通过公式得出新加入样本的不一致邻... 经典粗糙集仅能处理离散性数据,而邻域粗糙集通过运用距离函数解决了此局限性。基于此,提出一种信息观下批增量式属性约简算法。分析批量增加样本后新样本集下条件熵的变化机制,给出条件熵的计算公式;通过公式得出新加入样本的不一致邻域引起条件熵的变化,当新增样本加入到原样本集后,只需找到新增样本集的不一致邻域,与新增样本集一起进行约简,对原约简集进行冗余剔除,得到最终约简。该算法避免了有重复的约简,大大减少了计算量。将该算法应用到UCI数据集以及某单位的科技人才流动绩效评价指标体系中进行实验,实验结果验证了该算法的有效性和高效性。 展开更多
关键词 粗糙集 不一致邻域 批增量式属性约简 信息观 条件熵
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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
3
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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基于区分矩阵的增量式属性约简 被引量：3
4
作者 刘高峰 牟廉明 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第18期4293-4295,4298,共4页
定义了属性和属性集的区分矩阵以及区分矩阵的运算,表明了属性集的区分矩阵与论域按属性集的分类是1-1对应的,因此,区分矩阵代表了属性集的分类。以区分矩阵作为属性约简的标准,以属性对分类的贡献率作为贪心选择的次序,建立了一种针对... 定义了属性和属性集的区分矩阵以及区分矩阵的运算,表明了属性集的区分矩阵与论域按属性集的分类是1-1对应的,因此,区分矩阵代表了属性集的分类。以区分矩阵作为属性约简的标准,以属性对分类的贡献率作为贪心选择的次序,建立了一种针对无目标信息系统的属性约简以及增量式属性约简方法。该算法降低了处理增量式数据的复杂度,并且只涉及到矩阵的加法、非负矩阵转化为0-1矩阵、判断矩阵相等的运算,便于用计算机语言编程计算。 展开更多
关键词 粗糙集 贪心算法 区分矩阵 增量式属性约简 信息系统
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区间值决策表的正域增量式属性约简算法 被引量：8
5
作者 鲍迪 张楠 +1 位作者 童向荣 岳晓冬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2288-2296,共9页
实际应用中存在大量动态增加的区间型数据,若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简,则需要对更新后的区间值数据集的正域约简进行重新计算,导致属性约简的计算效率大大降低。针对上述问题,提出区间值决策表的正域增量属性约简方法... 实际应用中存在大量动态增加的区间型数据,若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简,则需要对更新后的区间值数据集的正域约简进行重新计算,导致属性约简的计算效率大大降低。针对上述问题,提出区间值决策表的正域增量属性约简方法。首先,给出区间值决策表正域约简的相关概念;然后,讨论并证明单增量和组增量的正域更新机制,提出区间值决策表的正域单增量和组增量属性约简算法;最后,通过8组UCI数据集进行实验。当8组数据集的数据量由60%增加至100%时,传统非增量属性约简算法在8组数据集中的约简耗时分别为36.59s、72.35s、69.83s、154.29s、80.66s、1498.11s、4124.14s和809.65s,单增量属性约简算法的约简耗时分别为19.05s、46.54s、26.98s、26.12s、34.02s、1270.87s、1598.78s和408.65s,组增量属性约简算法的约简耗时分别为6.39s、15.66s、3.44s、15.06s、8.02s、167.12s、180.88s和61.04s。实验结果表明,提出的区间值决策表的正域增量式属性约简算法具有高效性。 展开更多
关键词 粗糙集 区间值决策表 相容关系 正域 增量式属性约简
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基于二进制区分矩阵的增量式属性约简算法 被引量：7
6
作者 丁棉卫 张腾飞 马福民 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期201-206,共6页
增量式属性约简算法是动态数据挖掘技术的重要研究内容。为降低区分矩阵的存储空间,结合二进制区分矩阵便于计算以及形象直观的优点,给出一种压缩二进制区分矩阵的方法。将二进制区分矩阵的存储空间从|C|+1列简化成3列。通过动态更新二... 增量式属性约简算法是动态数据挖掘技术的重要研究内容。为降低区分矩阵的存储空间,结合二进制区分矩阵便于计算以及形象直观的优点,给出一种压缩二进制区分矩阵的方法。将二进制区分矩阵的存储空间从|C|+1列简化成3列。通过动态更新二进制区分矩阵实现增量式求核,并以核为出发点,提出一种的增量式属性约简算法。通过实例计算及仿真实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙集 增量式属性约简 二进制区分矩阵 核属性 属性频率
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一种处理部分标记数据的粗糙集属性约简算法 被引量：5
7
作者 张维 苗夺谦 +1 位作者 高灿 李峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第1期25-31,共7页
属性约简是粗糙集理论中重要的研究内容之一,是数据挖掘中知识获取的关键步骤。Pawlak粗糙集约简的对象一般是有标记的决策表或者是无标记的信息表。而在很多现实问题中有标记数据很有限,更多的是无标记数据,即半监督数据。为此,结合半... 属性约简是粗糙集理论中重要的研究内容之一,是数据挖掘中知识获取的关键步骤。Pawlak粗糙集约简的对象一般是有标记的决策表或者是无标记的信息表。而在很多现实问题中有标记数据很有限,更多的是无标记数据,即半监督数据。为此,结合半监督协同学习理论,提出了处理半监督数据的属性约简算法。该算法首先在有标记数据上构造两个差异性较大的约简来构造基分类器;然后在无标记数据上交互协同学习,扩大有标记数据集,获得质量更好的约简,构造性能更好的分类器,该过程迭代进行,从而实现利用无标记数据提高有标记数据的约简质量,最终获得质量较好的属性约简。UCI数据集上的实验分析表明,该算法是有效且可行的。 展开更多
关键词 粗糙集 增量式属性约简 协同学习 部分标记数据 半监督学习
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RS理论在机床热补偿误差系统中的应用 被引量：1
8
作者 胡博 《科技信息》 2012年第7期242-245,共4页
本文主要以机床热补偿误差系统为应用背景,利用粗糙集理论中属性约简算法为理论支持,采用C++数据库管理系统,得到机床热补偿误差系统的温度测点优化结果。
关键词 增量式属性约简 粗糙集
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