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基于决策熵的值约简算法

南京大学学报（自然科学版） 2010年第5期46卷 477-486页

作者：胡峰张杰吉朝明易兴辉重庆邮电大学计算机科学与技术研究所移动通信技术重点实验室重庆400065

值约简是Rough集理论研究的核心内容之一,高效的值约简算法可以有助于快速做出决策.目前的值算法要么识别率不高,要么时间复杂度较高,而且也不能客观地反映决策规则的决策能力的变化情况.为了尽量克服这些缺点,文中利用置信度的概念以... 详细信息

值约简是Rough集理论研究的核心内容之一,高效的值约简算法可以有助于快速做出决策.目前的值算法要么识别率不高,要么时间复杂度较高,而且也不能客观地反映决策规则的决策能力的变化情况.为了尽量克服这些缺点,文中利用置信度的概念以及决策熵能客观反映决策规则的决策能力的变化情况的优势,提出了一种基于决策熵的值约简算法.本算法采用了等价划分和容差关系在属性空间上对决策表分解,再根据置信度和决策熵判断每条决策规则中属性值是否该删除,并最终得到正确识别率上接近已有的确定规则获取算法的识别率,并且运行时间较低的结果.文中算法给出了详细地步骤以及相关实例说明,并将本算法与启发式值约简和基于决策矩阵的值约简算法做对比实验,实验结果表明,文中算法是一种可行性的值约简方法.

关键词： Rough集值约简决策熵置信度

再生分辨矩阵与决策熵的不完备决策系统属性约简

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火力与指挥控制 2016年第9期41卷 173-176页

作者：阎桂林徐廷学袁有宏张众海军航空工程学院解放军92514部队海军驻兰州地区军代室

为了有效地解决不完备决策系统的属性约简问题,提高属性约简的效率,提出了基于再生分辨矩阵与决策熵的不完备属性约简算法。该算法利用基于容差关系的分辨矩阵来计算相对核,通过再生分辨矩阵计算再生集和再生集属性来缩小加入约简集的... 详细信息

为了有效地解决不完备决策系统的属性约简问题,提高属性约简的效率,提出了基于再生分辨矩阵与决策熵的不完备属性约简算法。该算法利用基于容差关系的分辨矩阵来计算相对核,通过再生分辨矩阵计算再生集和再生集属性来缩小加入约简集的条件属性选择范围,以再生集属性的分辨度和决策熵为依据,选择加入约简集的条件属性,并通过实例进行验证分析。结果表明,该算法适用于协调不完备决策系统与不协调不完备决策系统,能够有效地降低时间复杂度,并得到最优属性约简。

关键词：再生分辨矩阵决策熵不完备决策系统属性约简

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基于决策熵的不完备信息系统的知识约简方法

计算机工程与设计 2013年第1期34卷 289-292页

作者：胡峰陈曦王小燕重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法。该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度... 详细信息

为有效地解决不完备信息系统的知识约简,得到更优的决策规则集,研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的决策能力,提出了一种基于决策熵的不完备知识约简方法。该方法基于决策熵的思想,考虑了决策规则可信度和对象覆盖度,同时引入了容差关系,以决策熵的属性重要性度量为启发信息进行知识约简,最终得到确定的规则集。仿真实验结果表明了该算法的可行性。

关键词：不完备信息系统知识约简容差关系属性序决策熵

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基于决策熵的增量式知识获取算法

计算机应用研究 2014年第4期31卷 989-992页

作者：胡峰周静奇重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

为了在知识约简中能够客观地反映决策规则的决策能力,提高约简的效率和识别率,针对动态知识获取这一问题,提出了一种基于决策熵的增量式知识获取算法。该方法利用决策熵能够客观地衡量决策表的决策能力的特点,在现有规则集基础上实现知... 详细信息

为了在知识约简中能够客观地反映决策规则的决策能力,提高约简的效率和识别率,针对动态知识获取这一问题,提出了一种基于决策熵的增量式知识获取算法。该方法利用决策熵能够客观地衡量决策表的决策能力的特点,在现有规则集基础上实现知识的动态更新,避免了重复计算从而提高了知识获取的识别率和效率。最后通过实验说明了该方法的有效性。

关键词：决策熵粗糙集规则树动态信息系统增量式知识获取规则提取

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模糊邻域粗糙集的决策熵不确定性度量

计算机工程与设计 2021年第5期42卷 1300-1306页

作者：樊雲瑞张贤勇杨霁琳四川师范大学数学科学学院四川成都610066 四川师范大学智能信息与量子信息研究所四川成都610066

针对不确定性度量的强健构建与泛化推广,采用代数表示与信息表示的融合,提出模糊邻域粗糙集的决策熵。关于模糊决策概念,代数粗糙度的信息函数深入诱导出模糊邻域相对决策熵;关于模糊决策分类,决策类集成自然诱导出模糊邻域相对决策熵,... 详细信息

针对不确定性度量的强健构建与泛化推广,采用代数表示与信息表示的融合,提出模糊邻域粗糙集的决策熵。关于模糊决策概念,代数粗糙度的信息函数深入诱导出模糊邻域相对决策熵;关于模糊决策分类,决策类集成自然诱导出模糊邻域相对决策熵,融合依赖度改进出模糊邻域依赖决策熵。模糊邻域决策熵实施了代数与信息的复合构建,呈现关于属性与半径的双重粒化单调性,具有鲁棒的不确定性刻画能力,决策表实例与数据集实验验证了相关有效性。

关键词：模糊邻域粗糙集不确定性度量决策熵粗糙度依赖度粒化单调性

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一种新的基于决策熵的决策表约简方法

重庆邮电大学学报（自然科学版） 2009年第4期21卷 479-483页

作者：徐久成孙林河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

分析了在知识约简过程中经典粗糙集理论决策表知识约简方法的不足。以知识粗糙熵为基础,将一致和不一致对象分开,提出决策熵的概念及其属性重要性,在此基础上给出约简的判定定理;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性... 详细信息

分析了在知识约简过程中经典粗糙集理论决策表知识约简方法的不足。以知识粗糙熵为基础,将一致和不一致对象分开,提出决策熵的概念及其属性重要性,在此基础上给出约简的判定定理;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,提出一种新的知识约简启发式方法。理论分析和实验结果表明,基于决策熵的属性重要性是一种更有效的启发式信息,该方法时间复杂度较低,有助于搜索最小或次优约简。

关键词：粗糙集决策表决策熵知识约简

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基于模糊邻域决策熵的特征选择

基于模糊邻域决策熵的特征选择

作者：樊雲瑞四川师范大学

学位级别：硕士

特征选择是数据分析对数据降维时常用的方法,有效的特征评估方法是特征选择的基础与关键.模糊邻域粗糙集作为一种较新的处理不确定性的数学模型,基于它的不确定性度量可以作为特征评估的工具.但目前在模糊邻域粗糙集上的不确定性度量的... 详细信息

特征选择是数据分析对数据降维时常用的方法,有效的特征评估方法是特征选择的基础与关键.模糊邻域粗糙集作为一种较新的处理不确定性的数学模型,基于它的不确定性度量可以作为特征评估的工具.但目前在模糊邻域粗糙集上的不确定性度量的构建还不够完善,尤其是从信息表示方面讨论的度量甚少.为了挖掘更好的特征选择算法,本学位论文采用代数表示与信息表示的复合构建,建立和深化了模糊邻域粗糙集的决策熵不确定性度量体系;基于度量的粒化单调性,再提出特征评估方法并实施特征选择.主要研究涉及如下两个方面:(1)代数模糊邻域粗糙度的信息函数诱导出每个模糊决策类的模糊邻域决策熵;通过模糊决策类自然集成,诱导出关于模糊决策分类的模糊邻域决策熵,融合模糊邻域依赖度进一步提出模糊邻域相对决策熵.基于模糊邻域相对决策熵的粒化单调性,定义特征的重要性,设计出启发式特征选择算法FSMFNRDE.实例和UCI数据实验验证了相关性质和算法的正确性、有效性,并将FSMFNRDE的效果与已有的特征选择算法FNRS、FNGRS、FSMRDE进行比较,结果表明本文的特征选择算法FSMFNRDE能达到普遍更好的效果.(2)模糊邻域决策熵由模糊邻域粗糙度和函数1)()=7)2)(+1)复合并分层集成而成,且在分层集成过程不会产生计算溢出,充分利用模糊邻域决策熵的这种构造优势,对其进行结构保持的扩展,完备模糊邻域决策熵体系.首先在模糊邻域粗糙集中定义三种决策指数,基于模糊邻域决策指数,提出三种基本的模糊邻域粗糙度和一种组合的模糊邻域粗糙度,再复合函数1)()=7)2)(+1),将模糊邻域决策熵从一种扩展为四种.对粒化单调性进行比较后,挑选出四种中最显著的一种并应用于特征选择,与算法FSMFNRDE结果比较,能达到同样甚至更好的效果.总的来说,本文研究了基于模糊邻域粗糙集的决策熵不确定性度量的特征选择.经过相关理论的证明、实例的演算和特征选择结果的比较,本文提出的特征选择算法是有效的且有普遍更好的特征选择效果,为数据降维提供了较好的新方法.这同时也证明了相应的模糊邻域决策熵不确定性度量是较优越的,推进了决策熵的应用,决策熵体系得到了丰富和深化.

关键词：模糊邻域粗糙集决策熵粒化单调性粗糙度依赖度特征选择

基于K-L测度值的熵方法在专家群决策可靠性分析中的应用

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统计与决策 2012年第22期28卷 43-45页

作者：阮连法郑晓玲浙江大学建筑工程学院杭州310058

文章针对企业经营管理中的群决策,引入熵方法,分析和解决专家群组决策水平的可靠性问题。该方法基于"个体决策与群体决策趋于一致"以及"大多数人的决策意见是正确的"的思想,计算个体决策信息与群体决策信息的"距离",用K-L测度值表示,并... 详细信息

文章针对企业经营管理中的群决策,引入熵方法,分析和解决专家群组决策水平的可靠性问题。该方法基于"个体决策与群体决策趋于一致"以及"大多数人的决策意见是正确的"的思想,计算个体决策信息与群体决策信息的"距离",用K-L测度值表示,并剔除掉个体决策与群体决策距离较大的专家成员;然后根据个体决策信息和群体决策信息之间的平衡程度,计算各专家的决策熵,进而分析其可靠程度。

关键词：专家决策群 K—L测度决策熵可靠性

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基于决策熵的决策树规则提取方法

计算机技术与发展 2007年第6期17卷 97-100页

作者：孙林徐久成马媛媛河南师范大学计算机与信息技术学院河南新乡453007

在决策表中,决策规则的可信度和对象覆盖度是衡量决策能力的重要指标。以知识粗糙熵为基础,提出决策熵的概念,并定义其属性重要性;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,自顶向下递归构造决策树;最后遍历决策树,简化... 详细信息

在决策表中,决策规则的可信度和对象覆盖度是衡量决策能力的重要指标。以知识粗糙熵为基础,提出决策熵的概念,并定义其属性重要性;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,自顶向下递归构造决策树;最后遍历决策树,简化所获得的决策规则。该方法的优点在于构造决策树及提取规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。实例分析的结果表明,该方法能获得更为简化有效的决策规则。

关键词：粗糙集决策熵决策树决策规则