不完备信息系统的动态约简算法研究

属性约简是基于粗糙集的数据挖掘方法中最重要的思想和算法,采用经典的数据分析工具得到最小约简是一个NP问题,由此产生了许多启发式属性约简算法。对不完备信息系统中数据动态变化的问题做了研究,对已有的算法做了改进,并通过实际算例分析,验证了算法的有效性。     

一种不完备模糊目标信息系统的精度属性约简算法

信息不完备并且目标是模糊的信息系统在很多实际问题中存在．本文把J．W．Guan等人提出的完备信息系统下的可辨识矩阵属性约简算法推广到信息不完备并且目标模糊的领域．通过客差关系的上近似集和下近似集重新设计了属性约简的精度算法,最后用实例验证算法的可行性．     

基于知识距离的不完备信息系统的决策规则提取

粗糙集理论是一种处理不精确、不确定和模糊知识的软计算工具,被广泛应用于知识发现领域.在实际问题中,信息不完备成为解决问题的障碍之一.该文通过基于知识距离提出的约简算法,针对不完备信息系统,提出了一种决策规则的提取方法,实例证明该方法求得的决策规则,较好的解决了数据不精确和缺省的问题.     

三枝决策粗糙集模型属性约简研究

三枝决策粗糙集模型作为Pawlak粗糙集模型的推广,它是将贝叶斯决策过程引入到概率粗集模型中得到的,其区域分类以正、负和边界为基础,可以更精确地体现粗糙集的近似基本原理。描述了三枝决策粗糙集模型的约简,并与Pawlak粗糙集模型、概率粗糙集模型进行比较;最后讨论了三枝决策概率粗糙集在实际问题中的应用。     

信息系统的最大可能约简算法

计算信息系统的所有约简是一个典型的NP完全问题.不计算所有约简,而寻找所有约简中发生的可能性最大的约简,可以为属性约简提供了一种新的方法.首先,基于区分矩阵计算每个属性出现在约简中的概率;其次,将此概率作为属性的重要度,构建了最大可能约简算法,并进行了算法分析;最后,通过两个具体实例对该算法进行了说明.理论分析结果表明,本文的算法是有效可行的.     

一种新的基于粗糙集属性依赖的属性约简算法

属性约简是粗糙集研究的重要内容之一,首先利用反例指出蔡莉等人提出的基于依赖度的决策表约简算法的错误,然后给出一种新的基于属性依赖的约简算法。通过一个信息系统实例,证明该算法的可行性和有效性。     

不完备信息系统的矩阵约简算法

粗糙集理论是用来解决不确定性的新的数学工具，而知识约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题。J．W．Guan等提出了信息系统下的矩阵算法。章则是进一步讨论不完备信息表下的矩阵约简算法，实例表明该算法是有效的，具有一定的应用价值。     

基于属性权重的区分矩阵启发式约简算法

介绍了基于区分矩阵的属性约简算法,通过分析,说明了算法的不足,提出相应的改进策略。将启发性知识结合区分矩阵,提出基于属性特征权重的区分矩阵的启发式约简算法,较以往的算法意义更加直观,计算也更加简单,提高了约简算法的速度。     

一种信息熵属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有重要的指导意义,而现有的教师教学质量评价体系指标冗杂,并非都是必不可少的。以粗糙集的代数理论为基础,利用信息熵属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简。通过实验表明该方法用于教学质量评价中,克服了评价指标的冗余性,简化了教学测评体系,从而对提高教学质量具有一定的指导意义。     

集值决策信息系统在扩充粗糙集模型下的属性约简

首先,在集值信息系统上定义了一种新的扩充粗糙集模型,给出了在此模型下协调集值决策信息系统的属性约简与判定准则,并通过具体事例说明了求协调集值决策信息系统约简的方法;其次,定义了不协调集值决策信息系统的分配协调集,给出了一种利用广义协调相似空间处理不协调集值信息系统的方法;最后讨论了相似水平的大小对集值决策信息系统属性约简的影响.     

基于改进的信息熵为权重的模糊多属性决策

本文针对未知权重的模糊多属性决策问题进行了讨论,给出了以梯形模糊数得到属性值为元素的模糊决策矩阵,并将其规范归一化,基于信息熵的定义给出了新的熵权的算式,总结了基于此方法的模糊多属性决策的算法,并实践于项目投资的实例中,验证了该方法是行之有效的。     

一种基于多小波变换的信息隐藏算法

利用多小波变换进行信息隐藏随着多小波的不断发展而出现,但这方面的研究不多.信息隐藏算法中载体信号的统计特征是极其重要的因素.利用多小波变换后图像的统计特性,使用视觉掩蔽模型达到信息自适应嵌入的目的,设计一种信息隐藏算法.实验证明,对图像进行离散多小波变换来隐藏信息,比用单小渡隐藏具有更大的视觉容限,隐藏效果更好.     

基于数据仓库的学生信息管理决策系统

提出了一种基于数据仓库的新型学生信息管理决策系统,建立了信息集成平台.利用数据仓库技术,结合广播电视大学现代远程开放教育管理系统,通过对教务管理的各种数据进行多层次、多维度的加工处理,把握现代远程教育的特点,从中获取隐含的、与成人教育教学活动相关的规律来指导教学及各项管理工作,从而实现人性化管理,为科学决策提供支持.应用结果表明,与传统决策系统相比,该系统解决了传统系统中存在的信息孤岛问题、数据分散及不统一等问题,实现了对数据的抽取、集成、多维度分析.因而在学生信息管理、教育行政管理领域具有广泛的应用价值.     

基于熵的K均值算法的改进

在高维数据中,K-means的相似度度量会遇到不同尺度、不同类型的数据等一些问题.本文提出了利用数据归一化预处理方法来改进K-means算法.在讨论一维数据初始中心点选取方法基础上,提出了基于熵的高维数据的初始中心点选取方法,通过对初始中心点选取方法的改进来减少K均值算法的迭代次数.实验结果表明,数据的归一化处理可以从根本上消除了数据类型的不一致对聚类的影响.     

基于决策规则信息库表的决策支持

随着数据技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，被积累的数据越来越多，激增的数据背后隐藏着许多重要的信息，人们希望能够对其进行更深入的分析、研究，从中得到更有价值、有意义、深层次的信息，并且希望这些信息能够对人们的决策有一定的帮助。对决策支持模式，决策表的部分决策支持能力的损失问题，获得决策规则信息的响应时间等进行了论述。     

基于近似分类质量的决策表属性约简算法

文章提出了一种基于近似分类质量的决策表属性约简算法,该原算法以空集作为初始属性约简,逐步增加使近似分类质量增加最大的属性,直至约简的近似分类质量等于所有条件属性的近似分类质量为止.文章同时分析了该算法的时间复杂度.并通过实例验证了该算法的有效性和合理性.     

基于粗糙集近似的信息熵

粗糙集理论中提出的不确定性测量方法只依赖于一个论域的划分和基数,独立于粗糙集上下近似,而粗糙集理论的基本思想是通过上、下近似来描述不完整或不精确的概念。本文基于粗糙集近似提出了一种新的信息熵函数,并对其单调性问题加以研究。     

基于信息熵的普通本科教学质量控制系统初探

普通本科教学质量的控制应充分考虑教学质量控制中的不确定性。为此将模糊信息熵引入普通本科教学质量过程,构建一种普通本科教学质量闭环过程控制系统模型,从而可以形成比较准确的普通本科教学质量度量方法和支持系统。     

基于熵值法的长株潭城市群环境与经济系统协调发展研究

根据指标构建的科学性、系统性等原则,构建了城市群环境与经济系统协调发展评价指标体系,建立了环境与经济系统协调发展评价模型,借助信息工程学中的"熵"概念,利用熵值法赋予了指标的权重,并以长株潭城市群为例进行了实证研究。结果表明:长沙市属于初级协调发展类环境滞后型城市,株洲与湘潭属于勉强协调发展类经济滞后型城市。