基于广义决策函数的改进LEM2规则提取算法

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.

基于扩展粗糙集模型的集值不完备信息系统决策研究

在客观世界中信息系统往往是不完备的。该文将粗糙集模型经过扩展后应用于属性值为集合值的不完备信息系统,给出了几种不同的上下近似集定义,着重建立和分析了一种不完备决策表,研究了对应的粗糙集模型扩展后的属性约简的方法,并根据约简生成了决策规则。

对象更新环境下的多粒度决策系统的最优粒度选择

多粒度决策系统是一类重要的关系数据库,最优粒度选择是研究多粒度决策系统的主要目的之一。讨论了对象更新环境下的多粒度决策系统的最优粒度选择。首先,介绍了多粒度信息系统和多粒度决策系统;然后,引入了广义决策函数,并利用此函数定义多粒度决策系统的协调性和最优粒度;最后,讨论了对象更新环境下不同协调性的多粒度决策系统的最优粒度的变化规律。

多决策的多粒度标记系统的最优粒度选择

目前查看到的关于多粒度标记信息系统的研究仅是基于单决策情况,较少有关于多决策的研究,而在实际生活中处理的数据表常带有多决策。针对该情况,首先给出了多决策的多粒度标记信息系统的概念,并定义了适用于该系统下的广义决策函数;然后,利用广义决策函数探讨协调、不协调两种信息系统的最优粒度选择策略,并根据两者之间的联系给出了同时适用于协调与不协调两种信息系统选择最优粒度的策略;最后,给出了相应的例子帮助说明所提出的方法的可行性。

不完备不协调序决策系统的属性约简与规则提取

针对不完备不协调序决策系统,提出了广义优势决策函数的概念,给出了基于广义优势决策函数的区分矩阵属性约简算法,并获得了提取序决策规则的方法。最后,实例说明了所提出算法的有效性。

一种新的不完备信息系统属性约简算法

针对不完备信息系统提出一种基于粗糙集理论的属性相对约简方法。利用粗糙集等价关系的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念,通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简速度。实验表明该方法简单、有效。

一种新的不完备食品信息系统评价属性相对约简算法

本文针对不完备食品信息系统提出了一种基于粗糙集理论的评价属性相对约简方法。本文利用粗糙集等价关系的扩展,即容差关系为基础提出容差关系相似矩阵的概念。然后通过引入广义决策函数的限制来解决不完备信息系统约简的不一致性问题,通过容差关系相似矩阵求不完备信息系统的核属性,再利用属性在容差关系相似矩阵中出现的频率给出了属性重要度的计算公式,利用属性重要度为约简的启发式规则,并运用折半启发式算法减少扩展次数,提高约简速度。实验表明该方法是简单有效的。