一种近似决策规则生成算法及其应用

实际应用中,Rough集理论所推导出的基本决策规则在对新对象进行匹配时,往往会遇到新对象不能被匹配的情况,使得不能对新对象作出有效的决策.为了提高规则对新对象的匹配能力,提出了一个更有效的近似决策规则生成算法,并将其应用于基于Rough集理论的垃圾邮件过滤模型中.实验结果表明,该算法所产生的近似决策规则能够有效地提高规则对新邮件的匹配能力,以及对邮件的过滤性能,因此该算法是可行的.

基于近似属性约简的信息表浓缩和规则提取

首先介绍粗糙集属性约简的概念并指出属性约简算法的优缺点 ,在此基础上 ,提出了 ε - 近似属性约简的概念和相应的计算方法 ,它可以比单纯的属性约简更有效地对冗余信息表进行浓缩并获得简洁的近似决策规则 ,并以一个具体的实例对此进行了分析和比较。

VPRS在轴承故障诊断中的应用

将变精度粗糙集(VPRS)理论引入到轴承的故障诊断中,提出了一种故障决策规则提取方法。首先用等间距法对连续属性进行离散化,然后根据实际,选取不同的β(正确的分类率),利用变精度粗糙集的近似分类质量进行条件属性约简,得到β近似决策规则,最后通过轴承故障实例验证了此方法的有效性和实用性。