湛江师范学院科学研究基金(L0602)
- 作品数：8 被引量：40H指数：4
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- 改进的简化决策表及属性约简
- 2008年
- 研究了不一致决策表的简化与属性约简问题,指出目前简化的决策表的局限:在简化的决策表上用现有的属性约简方法与在原决策表上基于正区域的属性约简方法,所得到的结果不一致.进一步对简化的决策表进行转换,得到新的决策表.基于正区域的属性约简,证明了在原决策表上约简与在新的决策表上约简结果相同.从而保证在实际应用中,对新的决策表可以用任意一种属性约简方法.
- 廖毅强桂现才
- 关键词：属性约简正区域差别矩阵
- 改进的优势区分矩阵及其求核方法被引量：1
- 2010年
- 研究了优势关系下不协调决策表的优势区分矩阵及其求核方法。用反例指出利用文献[6]中的优势区分矩阵来求核的方法是错误的,给出一个改进的优势区分矩阵的定义和求核方法,其空间和时间复杂度都优于现有的算法。
- 桂现才
- 关键词：粗糙集属性约简
- 优势关系下序信息系统的信息量与粗糙熵被引量：14
- 2008年
- 在基于优势关系的序信息系统中引入了知识的信息量和知识粒度的概念,得到了它们的若干性质和定理。证明了在知识约简过程中,信息量的变化趋势是递减的。考虑到导致粗集粗糙性的原因,将粗糙度和信息量结合起来,提出了一种新的粗集粗糙熵来刻画粗糙集的粗糙性,得到了粗糙集的粗糙熵随着序信息系统约简的变细而单调减少的结论,该结论为序信息系统的知识发现奠定了一定的理论基础。
- 桂现才
- 关键词：粗糙集序信息系统知识粒度粗糙度粗糙熵
- 简化的二进制差别矩阵属性约简算法的改进被引量：7
- 2007年
- 目前,基于二进制差别矩阵的属性约简算法有以下不足:所得到的属性约简与基于正区域的属性约简不一致。文献[7]中给出一种基于简化的二进制差别矩阵的快速属性约简算法,但该算法不完备。分析了算法不完备的原因,在此基础上,提出了一种改进的完备算法,该算法的时间复杂度为max(O(∣C||U∣),O(∣C∣2∣U pos||U/C))。
- 桂现才
- 关键词：属性约简正区域决策表
- 信息系统属性约简的快速算法被引量：2
- 2008年
- 对目前已有的信息系统属性约简的启发式算法进行了分析,认为它们的时间复杂度不太理想。以快速缩小搜索空间为目的,先利用划分U/A对信息系统进行化简。设计了一个新的度量属性重要性的计算公式,并给出了该公式的递归计算方法。然后给出了一个时间复杂度为max{O(A|U|),O(O|2|U/A|)}的快速属性约简算法,最后,实例及实验结果表明了该算法的有效性。
- 廖毅强桂现才
- 关键词：信息系统属性约简算法复杂度
- 优势关系下分布约简和最大分布约简问题研究被引量：8
- 2009年
- 研究了优势关系下不协调决策表的分布约简和最大分布约简问题,指出文献[9]关于分布约简和最大分布约简的几个结论是错误的。首先用反例指出文献[9]给出的分布约简和最大分布约简的判定定理是错误的,分析了错误的原因。其次,利用这些定理所得到的辨识矩阵,用来求分布约简和最大分布约简也是错误的。为此,引入了优势关系下不协调决策表的绝对约简的概念,证明了绝对约简与分布约简和最大分布约简是等价的。另外,讨论了另一种新的最大分布约简,并证明新的最大分布约简与下近似约简是等价的。
- 桂现才彭宏
- 关键词：粗糙集决策表分布约简最大分布约简
- 优势关系下决策表的下近似约简方法研究
- 2012年
- 研究了优势关系下不协调决策表的下近似约简问题,引入新的下近似约简的定义,证明新的下近似约简与文献[7]定义的下近似约简等价。给出新的下近似约简的判定定理和辨识矩阵,与文献[7]的辨识矩阵相比,计算新的下近似约简的辨识矩阵的时间复杂度要低。因此,可以利用新的辨识矩阵来求决策表的下近似约简.
- 廖毅强桂现才
- 关键词：粗糙集决策表辨识矩阵
- 序信息系统属性约简的一种启发式算法被引量：11
- 2008年
- 在序信息系统中引入了知识的信息量和知识粒度的概念,得到了它们的若干性质和定理。证明了在知识约简过程中,信息量的变化趋势是递减的;利用信息量的概念,定义了属性的重要性,并以属性重要性作为启发信息,提出了一种基于信息量的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度为O(|A|3|U|2);最后通过例子说明,该算法能得到序信息系统的一个约简。
- 桂现才
- 关键词：粗糙集序信息系统属性约简知识粒度
