基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简

1

作者 陈宝国 陈磊 +1 位作者 邓明 陈金林 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期65-81,共17页

由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有... 由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有序信息系统下提出一种对象更新情形的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出了邻域容差优势关系,基于该二元关系建立了一种新的邻域优势粗糙集模型。其次,在其基础上定义了邻域优势条件熵,并利用邻域优势条件熵作为启发式函数设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法。然后,利用矩阵的形式重构了邻域容差优势关系和邻域优势条件熵,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态变化,基于矩阵的计算策略分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新。最后,利用邻域优势条件熵的更新机制分别提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明:(1)与非增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了3.6%,分类精度平均提升了2.4%,属性约简的效率平均提升了约10倍;(2)与同类型增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了9.0%,分类精度平均提升了2.1%,属性约简的平均效率提升了94%。因此,本文所提出增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上都有着更高的性能。 展开更多

关键词 有序信息系统 不完备混合 优势粗糙集 属性约简 增量式 条件熵

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基于非平衡数据下不完备混合型信息系统的属性约简 被引量：8

2

作者 姚晟 李初宴 陈悦 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第5期1331-1335,共5页

完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进... 完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进行推广,提出不完备混合型信息系统下的粗糙集模型;然后针对数据的非平衡性,根据上下边界区域和类分布的不均匀性定义了一种新的属性重要度;在基于区别矩阵的基础上设计出一种非平衡数据的属性约简算法。实验分析表明该算法针对不完备非平衡数据的属性约简具有一定的有效性和优越性。 展开更多

关键词 粗糙集 不完备混合型信息系统 非平衡数据 属性约简

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维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简 被引量：7

3

作者 刘桂枝 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第12期161-169,共9页

增量式属性约简是目前粗糙集理论的重点研究内容。针对不完备混合型信息系统属性变化的情形,提出一种基于正区域方法的增量式属性约简算法。提出了不完备混合型信息系统下正区域的一种等价且高效的计算表达形式,利用这种计算形式分别构... 增量式属性约简是目前粗糙集理论的重点研究内容。针对不完备混合型信息系统属性变化的情形,提出一种基于正区域方法的增量式属性约简算法。提出了不完备混合型信息系统下正区域的一种等价且高效的计算表达形式,利用这种计算形式分别构造了属性增加和属性减少时正区域地增量式更新,理论证明了其高效性,基于这种增量式更新设计出了相应的增量式属性约简算法。UCI数据集的实验分析表明所提出增量式算法具有一定的有效性和优越性。 展开更多

关键词 粗糙集 属性约简 不完备混合型信息系统 正区域 增量式学习

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广义邻域关系下不完备混合决策系统的约简 被引量：5

4

作者 徐久成 张灵均 +1 位作者 孙林 李双群 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第4期244-248,共5页

为了能够直接处理不完备的、数值和符号混合的数据,对相容关系和相对邻域关系进行广义化表示,提出一种新的广义邻域关系。在广义邻域关系下,基于信息熵提出一种适用于不完备混合决策系统的条件熵,并证明基于该条件熵的属性重要性包含基... 为了能够直接处理不完备的、数值和符号混合的数据,对相容关系和相对邻域关系进行广义化表示,提出一种新的广义邻域关系。在广义邻域关系下,基于信息熵提出一种适用于不完备混合决策系统的条件熵,并证明基于该条件熵的属性重要性包含基于正区域的属性重要性,进而构造基于该条件熵的启发式属性约简算法。采用UCI数据库中6组混合型属性数据集进行仿真实验,通过对比约简后的属性数目、分类精度和运行时间,验证了该约简算法比同类型的其它算法更准确有效。 展开更多

关键词 不完备混合决策系统 广义邻域关系 粗糙集 条件熵

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不完备数据集的邻域容差互信息选择集成分类算法

5

作者 李丽红 董红瑶 +2 位作者 刘文杰 李宝霖 代琪 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期106-117,共12页

针对不完备混合信息系统的分类问题,结合粒计算中的邻域容差关系和互信息理论,定义邻域容差互信息的概念,并利用集成学习的思想,提出不完备数据集的邻域容差互信息选择集成分类算法.该算法首先根据缺失属性得到信息粒,划分粒层构建粒空... 针对不完备混合信息系统的分类问题,结合粒计算中的邻域容差关系和互信息理论,定义邻域容差互信息的概念,并利用集成学习的思想,提出不完备数据集的邻域容差互信息选择集成分类算法.该算法首先根据缺失属性得到信息粒,划分粒层构建粒空间,在不同的粒层上使用以BP神经网络作为基分类器的集成算法,构建新的基分类器;然后,根据每个信息粒的缺失属性计算出关于类属性的邻域容差互信息,来衡量各个信息粒的重要度,并根据基分类器预测准确率以及邻域容差互信息重新定义基分类器权重;最后,根据预测样本对基分类器加权集成预测分类结果,并与传统的集成分类算法进行对比分析.对于部分不完备混合型数据集,新提出的集成分类算法能有效提升分类准确率. 展开更多

关键词 不完备混合信息系统 邻域容差互信息 集成学习 分类

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基于邻域区分度的不完备混合数据属性约简方法 被引量：4

6

作者 孙林 李梦梦 徐久成 《江苏科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2022年第1期82-89,共8页

针对不完备混合数据,提出一种基于邻域区分度的属性约简方法.首先,在不完备混合邻域决策系统中,针对3种数据类型定义新的距离函数,由此给出邻域、邻域容差关系及其邻域上下近似集等概念,构造邻域粗糙集模型.然后,在不完备混合邻域决策... 针对不完备混合数据,提出一种基于邻域区分度的属性约简方法.首先,在不完备混合邻域决策系统中,针对3种数据类型定义新的距离函数,由此给出邻域、邻域容差关系及其邻域上下近似集等概念,构造邻域粗糙集模型.然后,在不完备混合邻域决策系统中定义区分关系,给出邻域区分度、相对邻域区分度等度量,并讨论相关性质及定理.最后,基于相对邻域区分度定义不完备混合邻域决策系统的属性约简集、属性重要度等概念,设计一种启发式的不完备混合数据属性约简算法.8个公共数据集上的实验结果表明,所提出的属性约简算法可以获取最优/次优属性子集,且具有较好的分类精度. 展开更多

关键词 邻域粗糙集 属性约简 邻域区分度 属性重要度 不完备混合邻域决策系统

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基于扩展可辨识矩阵的混合决策系统属性约简 被引量：3

7

作者 赵焱 杨静 +1 位作者 刘海峰 石瀚洋 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第1期227-230,共4页

经典粗糙集理论的研究对象只能是完备的离散决策系统。为了直接对不完备混合决策系统进行属性约简,因此通过引入邻域关系和限制容差关系的概念对可辨识矩阵的定义进行了扩展,提出了一种基于扩展可辨识矩阵的属性约简算法;该算法可以兼... 经典粗糙集理论的研究对象只能是完备的离散决策系统。为了直接对不完备混合决策系统进行属性约简,因此通过引入邻域关系和限制容差关系的概念对可辨识矩阵的定义进行了扩展,提出了一种基于扩展可辨识矩阵的属性约简算法;该算法可以兼容处理完备与不完备混合决策系统。通过UCI数据集的仿真实验证明了该算法的有效性,最后讨论了扩展可辨识矩阵中的邻域阈值选择对属性约简结果的影响。 展开更多

关键词 完备与不完备混合决策系统 邻域 限制容差关系 扩展可辨识矩阵 属性约简

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基于对象增量的不完备混合信息系统动态属性约简算法 被引量：2

8

作者 游琪 孙柏杨 《电子器件》 CAS 北大核心 2022年第5期1129-1138,共10页

属性约简是粗糙集理论在信息处理和自动化控制领域中的重要应用,然而实际应用环境下,数据的采集是源源不断的并且采集到的数据包含了不同的数据类型,同时数据传输过程中也存在着数据丢失的情况,使得最终得到的信息系统是不完备混合类型... 属性约简是粗糙集理论在信息处理和自动化控制领域中的重要应用,然而实际应用环境下,数据的采集是源源不断的并且采集到的数据包含了不同的数据类型,同时数据传输过程中也存在着数据丢失的情况,使得最终得到的信息系统是不完备混合类型的,并且时刻处于增加更新之中。针对这一情形,提出一种条件信息熵的不完备混合型信息系统动态属性约简算法。首先介绍了不完备混合型信息系统的条件熵模型以及条件熵的属性约简。然后提出了不完备混合型信息系统条件熵随论域增加时的增量式更新计算,该计算方法通过旧信息系统的条件熵进一步计算新信息系统的条件熵,理论证明了这种增量式计算具有很高的计算效率。最后基于这种增量式计算,设计出了条件熵的不完备混合型信息系统动态属性约简算法。仿真分析表明,所提出的动态属性约简算法相比较于传统的静态属性约简算法具有很高的动态属性约简性能,同时与同类型的动态属性约简算法相比具有较好的优越性。 展开更多

关键词 信息处理 信息系统 数据更新 属性约简 不完备混合型 条件信息熵

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基于限制邻域关系的不完备混合决策系统属性约简 被引量：2

9

作者 刘海峰 续欣莹 +1 位作者 申雪芬 谢珺 《广西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2013年第3期30-36,共7页

针对经典粗糙集不能直接处理决策系统中既含有属性值缺失的不完备问题又同时具有名义型属性和数值型属性的混合数据问题,提出一种限制邻域关系,并给出了一套不完备混合决策系统属性约简算法。该算法以条件熵作为启发因子,弥补将决策正... 针对经典粗糙集不能直接处理决策系统中既含有属性值缺失的不完备问题又同时具有名义型属性和数值型属性的混合数据问题,提出一种限制邻域关系,并给出了一套不完备混合决策系统属性约简算法。该算法以条件熵作为启发因子,弥补将决策正域作为启发因子时可能会出现选不出第一个最重要属性的不足,并利用所提的限制邻域关系直接处理不完备混合型数据,从而省去了对不完备数据进行数据补齐或删除和对数值型数据进行离散化的过程,以减少这些数据预处理所带来的不确定性,最后通过对UCI的不完备混合型数据集进行仿真实验,从而验证了该算法在保持或改善分类能力的情况下可以有效地约简冗余属性,并且讨论了在限制邻域关系中的阈值选择对分类结果的影响。 展开更多

关键词 不完备混合决策系统 限制邻域关系 条件熵 属性约简

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不完备混合型数据的决策粗糙集与三支决策分类算法 被引量：2

10

作者 王光琼 《计算机应用与软件》 北大核心 2020年第11期246-254,共9页

决策粗糙集是目前粗糙集理论的重要研究分支。目前的决策粗糙集很少对不完备混合型的信息系统进行研究,为了改善这一局限,提出一种扩展的决策粗糙集模型。通过引入邻域容差关系来处理不完备混合型信息系统,在其基础上定义扩展的决策粗... 决策粗糙集是目前粗糙集理论的重要研究分支。目前的决策粗糙集很少对不完备混合型的信息系统进行研究,为了改善这一局限,提出一种扩展的决策粗糙集模型。通过引入邻域容差关系来处理不完备混合型信息系统,在其基础上定义扩展的决策粗糙集模型,同时提出相应的三支决策。在该模型的基础上设计一种最小化决策代价的属性约简算法。根据三支决策,构建出一种不完备混合型数据的三支决策分类算法。实验结果表明,该算法具有更高的数据分类精度和更小的误分类代价。 展开更多

关键词 粗糙集 决策粗糙集 不完备混合型数据 三支决策 属性约简 分类

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基于邻域容差熵选择集成分类算法 被引量：1

11

作者 董红瑶 申成奥 李丽红 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2023年第6期15-21,共7页

针对不完备混合型信息系统的分类问题,融合粒计算和集成学习思想,引入邻域容差关系,提出基于邻域容差熵选择集成分类算法。首先根据样本中的缺失属性将不完备混合型数据集划分为不同的信息粒,并再次遍历数据集进行最大化信息粒,构成新... 针对不完备混合型信息系统的分类问题,融合粒计算和集成学习思想,引入邻域容差关系,提出基于邻域容差熵选择集成分类算法。首先根据样本中的缺失属性将不完备混合型数据集划分为不同的信息粒,并再次遍历数据集进行最大化信息粒,构成新的粒空间,用以BP神经网络为基分类器的集成算法在粒空间上训练最大化信息粒,构建新的基分类器;然后以每个信息粒的缺失属性作为条件计算出关于类别属性的邻域容差条件熵,各个信息粒的重要度通过邻域容差条件熵进行量化后,通过信息粒的大小、新训练出的基分类器预测准确率以及邻域容差条件熵重新定义各个基分类器的权重;最后根据预测样本对基分类器加权集成,预测分类结果,并与传统的集成分类算法进行对比分析。对于不完备混合型数据集,新提出的集成分类算法能有效提升分类准确率。 展开更多

关键词 不完备混合型信息系统 信息粒 邻域容差熵 集成学习 分类

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不完备混合决策粗糙集特定类多目标属性约简 被引量：2

12

作者 蔡艳婧 程实 王强 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3063-3071,共9页

为提高属性约简的实用性能,针对不完备混合型信息系统提出一种不完备混合决策粗糙集模型,构造一种基于特定类的多目标代价敏感属性约简算法。该方法建立在不完备混合决策粗糙集基础上,将决策代价和测试代价同时作为属性约简的优化目标,... 为提高属性约简的实用性能,针对不完备混合型信息系统提出一种不完备混合决策粗糙集模型,构造一种基于特定类的多目标代价敏感属性约简算法。该方法建立在不完备混合决策粗糙集基础上,将决策代价和测试代价同时作为属性约简的优化目标,基于特定类的代价敏感而设计。实验结果表明,所提算法具有更高的代价敏感属性约简性能,由于属性约简结果同时兼顾了决策代价和测试代价,该算法具有更高的实用性能。 展开更多

关键词 决策粗糙集 不完备混合型信息系统 决策代价 测试代价 属性约简

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基于矩阵策略的不完备混合型数据增量式特征选择算法

13

作者 沈玉峰 林徐 《西昌学院学报（自然科学版）》 2020年第1期71-78,123,共9页

特征选择是粗糙集理论在数据挖掘等领域中一种重要的应用,如何对动态变化的信息系统进行增量式特征选择是目前粗糙集理论研究的重点。在不完备混合型信息系统中,属性集的不断增加是信息系统动态变化的一种重要形式。首先在不完备混合型... 特征选择是粗糙集理论在数据挖掘等领域中一种重要的应用,如何对动态变化的信息系统进行增量式特征选择是目前粗糙集理论研究的重点。在不完备混合型信息系统中,属性集的不断增加是信息系统动态变化的一种重要形式。首先在不完备混合型信息系统中引入邻域条件熵的概念,并且利用矩阵的方法去表示邻域条件熵;然后针对属性集动态增加的情形,提出矩阵形式的邻域条件熵增量式更新,并且基于这种增量式更新机制给出了相应的增量式特征选择算法;最后,UCI数据集的实验结果表明,所提出的增量式特征选择算法比非增量式特征选择算法具有更高的特征选择性能。 展开更多

关键词 粗糙集 特征选择 不完备混合型信息系统 矩阵 邻域条件熵 增量式学习

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