检索结果-内蒙古大学图书馆

华南理工大学学报（自然科学版） 2014年第5期42卷 143-148页

作者：纪霞李龙澍徐怡安徽大学计算智能与信号处理重点实验室安徽合肥230039 安徽大学计算机学科学与技术院安徽合肥230601

针对当前lem2系列算法提取规则的效率和质量不高的问题,提出了基于广义决策函数的改进lem2算法(GLD-lem2).该算法根据广义决策函数来计算候选属性-值对集T(G),通过删除冗余属性-值对来逐步缩小T(G)的规模,以提高规则提取的效率;同时,根... 详细信息

针对当前lem2系列算法提取规则的效率和质量不高的问题,提出了基于广义决策函数的改进lem2算法(GLD-lem2).该算法根据广义决策函数来计算候选属性-值对集T(G),通过删除冗余属性-值对来逐步缩小T(G)的规模,以提高规则提取的效率;同时,根据广义决策函数相交最小原则来选择属性-值对,优先提取最简规则,以提高获取规则的质量.实验结果表明,对于完备或不完备的决策表规则,GLD-lem2算法均能有效地提高规则提取的效率和质量.

关键词：粗糙集规则提取 lem2算法广义决策函数

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不完备信息系统中改进的lem2算法

引用

华南理工大学学报（自然科学版） 2010年第11期38卷 104-109页

作者：徐怡李龙澍李学俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室安徽合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院安徽合肥230039

针对lem2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的lem2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型... 详细信息

针对lem2(Learning from Examples Module,Version 2)算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的lem2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型,将该模型和lem2算法相结合,提高规则提取的质量;定义冗余的属性-值对集合,在规则提取过程中,从候选属性-值对集中直接删除冗余的属性-值对,避免反向消除步骤,加快算法的收敛速度,提高规则提取的效率.最后通过仿真实验,证明了改进lem2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.

关键词：不完备信息粗糙集 lem2算法集对势容差关系相似关系容差关系

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改进的lem2规则提取算法

引用

系统工程理论与实践 2010年第10期30卷 1841-1849页

作者：徐怡李龙澍李学俊安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室合肥230039 安徽大学计算机科学与技术学院合肥230039

针对lem2算法存在的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进lem2规则提取算法.基于广义决策,定义最简规则优先策略,使得改进后的算法能获取更为简洁的规则,提高规则获取的质量.定义冗余的属性-值对集合,从候选属性... 详细信息

针对lem2算法存在的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进lem2规则提取算法.基于广义决策,定义最简规则优先策略,使得改进后的算法能获取更为简洁的规则,提高规则获取的质量.定义冗余的属性-值对集合,从候选属性-值对集中删除冗余的属性-值对,加快算法的收敛速度,提高规则获取的效率.通过实验证明改进lem2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.

关键词：不完备信息粗糙集 lem2算法规则提取

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基于粗糙集理论的不完备信息系统知识获取

基于粗糙集理论的不完备信息系统知识获取

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作者：徐怡安徽大学

学位级别：博士

随着大规模数据库的广泛使用和Internet的迅速发展,全球范围内数据库中存储的数据量迅速增大。如何从海量的、多样的数据中挖掘潜在的、有用的信息,成为当前知识发现的主要研究课题之一。而信息的不完备更是大大增加了知识获取的难度。... 详细信息

随着大规模数据库的广泛使用和Internet的迅速发展,全球范围内数据库中存储的数据量迅速增大。如何从海量的、多样的数据中挖掘潜在的、有用的信息,成为当前知识发现的主要研究课题之一。而信息的不完备更是大大增加了知识获取的难度。波兰数学家Pawlak提出的粗糙集理论是一种有效处理模糊性和不确定性的数学工具。本文以不完备信息系统为对象,粗糙集理论为工具,知识获取为目的,研究基于粗糙集理论的不完备信息系统中的知识获取。　　主要研究内容包括以下几个方面:　　(1)分析了造成数据缺失的原因、数据缺失机制、空值语义等重要问题,讨论了常用的处理缺失数据的方法。重点研究了不完备信息系统下的几种扩充粗糙集模型。分析比较了他们的特点和局限性。　　(2)针对已有扩充粗糙集模型处理不完备信息系统的局限性,在已有模型的基础上,基于集对分析理论中集对势的概念定义了一种新的对象之间的分类关系,称为集对势容差关系,并由此给出一种新的粗糙集扩充模型。从局部角度,分析说明该模型的分类性能优于已有方法。同时选用UCI数据库中的数据集进行测试,通过实验表明该模型的整体分类性能也优于已有方法。因此更加适合大型不完备信息系统的处理。　　(3)深入研究在集对势扩充粗糙集模型下,如何进行有效的属性约简和规则提取。提出了确定优先分辨矩阵和确定优先决策分辨矩阵的概念,给出了一种基于确定优先分辨矩阵和确定优先决策分辨矩阵的属性约简和规则提取算法。提出一种基于属性冗余度的启发式属性约简算法和基于属性相对冗余度的启发式规则提取算法,分析了算法的时间复杂度。最后给出一种改进的lem2算法,用于不完备信息系统的规则提取。该算法可以有效的从下近似集中提取确定规则,从边界集中提取不确定规则。对于上述算法都给出了具体的计算实例,验证了所提方法在属性约简和规则提取方面的有效性。　　(4)提出了基于集对势容差关系的变精度粗糙集模型,用于含有噪音的不完备信息系统知识获取。该模型可根据实际需要来调节α和β的值,得到不同层次的结果,增强了系统泛化和抗噪声能力。提出了变精度集对势粗糙集模型下,基于属性β相对冗余度的启发式属性约简算法,分析了算法的时间复杂度。在规则提取方面,也可以利用改进的lem2算法进行规则提取,从下近似集中提取确定规则,从边界集中提取不确定规则。　　(5)在本文所提的粗糙集模型基础上,设计实现了一个不完备信息系统的知识获取模型。　　主要创新点包括以下几个方面:　　(1)定义了集对势容差关系,提出了一种集对势容差关系扩充粗糙集模型。从局部和整体两个角度,证明该模型的分类性能优于已有方法,可以有效克服已有扩充粗糙集模型在处理不完备信息系统时的局限性。因此更加适合大型不完备信息系统的处理。　　(2)深入研究集对势容差关系扩充粗糙集模型下的属性约简和规则提取算法。提出了确定优先分辨矩阵和确定优先决策分辨矩阵的概念,给出了基于确定优先分辨矩阵和确定优先决策分辨矩阵的属性约简和规则提取算法。提出一种基于属性冗余度的启发式属性约简算法和基于属性相对冗余度的启发式规则提取算法。给出一种改进的lem2算法,从属性-值对的角度进行不完备信息系统的规则提取。　　(3)提出了基于集对势容差关系的变精度粗糙集模型,用于含有噪音的不完备信息系统知识获取。该模型可根据实际需要来调节α和β的值,得到不同层次的结果,增强了系统泛化和抗噪声能力。在此模型基础上,提出了基于属性β相对冗余度的启发式属性约简算法。给出了基于改进lem2算法的规则提取算法。　　(4)本文设计的不完备信息系统知识获取模型,可以更有效处理有噪音和无噪音的不完备信息。

关键词：粗糙集不完备信息知识获取数据缺失属性约简 lem2算法

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