知识约简

摘要： 由于飞机上大量电力电子设备的应用,导致飞机供电网络趋于复杂化,迫切需要对供电网络电能质量进行有效评估。为实现对飞机交流电能质量进行合理评估的目标,提出了一种基于粗糙集理论的交流电能质量综合评价方法,实现了对典型客机上115 V/400 Hz交流电能质量的评估。由研究结果可知,所提方法获得的对于各评价指标的权重排序与其他方法获得的指标权重排序较为吻合,在此基础上进行的电能质量评估,能够正确地反映飞机交流电力系统的运行状态。这表明,基于粗糙集理论的评估方法仅凭客观实测数据就可以获得较为合理的飞机交流电能评价指标的权重,从而实现对飞机交流电能质量的有效评估,克服了其他方法中主观评价步骤带来的结果不确定性。

摘要： 为了获取更准确的灌区节水节能效果评估结果,融入粗糙集理论,探讨了具体的应用策略。根据评估指标体系的设立原则,从生态水利工程的社会、经济、资源、环境等角度,构建灌区节水节能效果评估指标体系。经无量纲处理与权值确定,依据解得的正、负相关指标在同层级中联系度,取得评估等级的加权平均联系度,计算最终评估结果。基于具体灌区的实际情况,利用粗糙集的知识约简方法,简化评估体系中关联性小、重要程度低且对目标灌区有干扰的指标。实例分析中,针对某区域实际情况,建立约简评估指标体系,对比加权平均联系度,得到各灌区评估结果,由不同指标实际数据反证后,实际节水等级与评估结果相同,证明该研究成果具有一定的参考价值,且扩宽了粗糙集的应用领域。

摘要： 面向大规模数据的知识约简是近年来粗糙集理论的研究热点.传统的知识约简算法通常将小规模数据一次性装入内存中进行约简,因此无法处理海量数据.此外,采用不同的属性不确定性度量会导致并行知识约简算法效率上的差异.为此,从知识粒度视角研究这些不确定性度量的差异和联系,设计了数据和任务同时并行的Map和Reduce函数来计算不同候选属性子集导出的等价类和属性子集的不确定性,构建了一种知识粒度框架下并行知识约简算法模型来获取一个约简,并在Hadoop平台上进行了相关实验.实验结果表明,这些并行知识约简算法可以有效处理海量数据集.

摘要： 提出一种新的求U/P的快速算法,以此作为基础,设计了一个时间复杂度为O(|C|^(2)|U|)的属性与属性值合一约简算法。该算法在约简过程中,通过分析决策表的等价类族,使属性约简和属性值约简同时进行以提高约简效率。通过仿真实验验证了所提出的约简算法时间复杂度具有线性特性,具有一定的有效性及优越性。

摘要： 构建了基于二阶段异质随机森林的汽油辛烷值预测模型.首先利用样本-位点信息表知识约简模型,筛选出对汽油辛烷值影响大的位点数据作为第一阶段;然后,利用集成学习思想集成支持向量回归和动态时间序列神经网络,构建异质随机森林预测模型作为第二阶段.利用十折交叉法验证模型精度,结果表明该集成学习算法具有有效性和高精度.

摘要： 本文以医生诊断病人症状(条件属性)来确定是否得流感(决策属性)的决策表作为实例,引入知识约简、知识依赖性、依赖度等概念,系统地阐明了知识库中的知识(条件属性)有些是冗余的,需要删除,所有的知识也并非同等重要,确定条件属性重要性的原理.

摘要： 构建了基于二阶段异质随机森林的汽油辛烷值预测模型.首先利用样本-位点信息表知识约简模型,筛选出对汽油辛烷值影响大的位点数据作为第一阶段;然后,利用集成学习思想集成支持向量回归和动态时间序列神经网络,构建异质随机森林预测模型作为第二阶段.利用十折交叉法验证模型精度,结果表明该集成学习算法具有有效性和高精度.

摘要： 针对DCT(dual clutch transmission,双离合自动变速器)车辆换挡品质客观评价,首先建立了DCT车辆换挡动力学模型,从体现车辆换挡品质平顺性和动力性两个评价维度,初步选取10个参数作为换挡品质评价指标;为了解决随着指标数量增长带来的指标之间存在冗余,以及现有换挡品质评价指标权重确定方法缺乏合理性的问题,在初选的评价指标基础之上,利用遗传算法优化的粗糙集知识约简方法对评价指标进行约简,并利用支持向量机分类模型对约简有效性进行验证;接着基于属性重要度的概念对约简后评价指标进行赋权.试验结果表明,该方法可以有效地删除冗余指标,同时对评价指标进行合理赋权,为DCT车辆换挡品质客观评价提供了基础.

摘要： 本文以医生诊断病人症状(条件属性)来确定是否得流感(决策属性)的决策表作为实例,引入知识约简、知识依赖性、依赖度等概念,系统地阐明了知识库中的知识(条件属性)有些是冗余的,需要删除,所有的知识也并非同等重要,确定条件属性重要性的原理。

摘要： 以粒计算为基础对Rough集的知识约简进行研究,利用粒计算的思想定义了属性重要度,并对一些流行算法做了对比,实验结果表明这一方法具有较好的约简效果和较低的执行时间。

摘要： 知识约简是粗糙集理论的核心内容之一.本文提出了知识的信息熵的概念.通过知识的信息熵对属性的重要性进行了定义,提出了基于信息熵的粗糙集知识约简方法,并通过实例进行了分析.分析结果表明基于信息熵的粗糙集知识约简方法是行之有效的.

摘要： 为了从不完备决策信息系统中获取否定决策规则,首次提出了基于相似关系的不相似知识颗粒的概念,研究了如何通过不相似知识粒获取否定决策规则的方法,给出了知识约简的启发式算法,并进行了实例分析,为从不完备信息系统中获取知识提供了新的理论基础与操作手段.

摘要： 本文将基于粗糙集的二进制粒矩阵的知识约简算法引入到基于SDG模型的故障诊断中，以离心泵与液位系统为例，用粒语言来描述和表达SDG故障诊断模型中的元素，建立反映故障—征兆因果关系的决策表，进而对冗余属性及属性值进行约简，有效地约简了SDG诊断规则，提高了故障诊断的效率。

摘要： 提出一种基于微粒群优化的粗集知识约简算法并获取规则,该算法解决了启发式算法无法全局搜索进行约简的问题。通过利用离散微粒群算法,优化了知识表达系统中条件属性时决策属性的依赖度,在矿井调度信息的应用中验证了其有效性。

摘要： 首先证明了知识粒度的变化规律为非严格单调性。在此基础上,提出了知识的重要度概念,而后分别讨论了两个不可分辨关系之间、两个属性子集之间的知识重要度问题,最后给出了知识重要度、知识粒度与知识分辨度三者之间的密切关系。知识重要度的研究对知识约简具有重要意义。

摘要： 数据集市可为企业提供产品设计知识处理的廉价途径.因此,在建立数据集市的基础上,提出了一种产品设计知识处理方法,设计人员通过CBR系统输入查询请求,由OLAP通过钻取、切片等操作完成相似实例的匹配,通过知识约简技术对OLAP输出的相似实例及其属性进行简化.利用了粗集理论对属性进行重要性的判断和约简,为处理定量问题,给出了一种新的离散化方法,并利用相似学理论度量实例的相似性,以提高检索准确性和检索效率.最后,给出了一个的应用实例.

摘要： 经典粗糙集模型只能处理完备信息系统，而对于不完备信息系统则可以引入变精度粗糙集模型。本研究给出了(α，τ)限制相似关系的定义及其相关性质，并提出了基于(α，τ)限制相似关系的变精度粗糙集模型；提出了基于属性重要度和近似分类质量的知识约简算法；通过算例分析验证了该模型知识约简算法的有效性。

摘要： 粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定性知识的数学工具,其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策或分类规则.总结了粗糙集理论研究的最新进展,包括粗糙集模型的推广,连续属性离散化,粗糙集理论有效算法的研究,不完备信息系统处理的方法等研究内容,最后对粗糙集理论的未来发展方向进行了展望.

摘要： 粗糙集理论是一种较新的软计算方法，它能有效地分析和处理不完备信息，该理论近年日益受到国际学术界的重视，已经在机器学习、决策支持、过程控制、预测建模等许多科学与工程领域得到成功的应用。本文介绍了粗糙集理论的基本概念及特点，对在模式识别中如何应用粗糙集理论进行了系统地探讨。

摘要： 本发明提供了一种基于约简锚点的大规模知识图谱融合方法，包括：大规模知识图谱解析和预处理；约简集构造：计算两知识图谱实体间的语义描述文档相似度；确定正约简锚点和负约简锚点；混合匹配算法，根据约简锚点预测出后继匹配计算中大量无需计算的匹配位置；匹配结果抽取。本发明能有效处理实际应用中的大规模知识融合任务，具有良好的效果和性能。本发明无需在匹配过程中对大知识图谱进行划分，从而可以避免大知识图谱划分失效造成的语义信息损失，保证匹配结果的精确度和召回率，且具有和划分知识图谱而采用的分治方法同等的匹配效率。

摘要： 本发明公开了一种基于知识粒度的矩阵增量约简方法，包括如下步骤：首先利用等价关系矩阵计算已有决策表(称为旧决策表)的最小属性约简(REDU)；接着当一些新对象添加到旧决策表后(称为新决策表)，通过矩阵增量方法计算旧决策表中最小属性约简的知识粒度和新决策表的知识粒度，并判断他们是否相等，如不相等，在新决策表中利用矩阵增量方法计算除REDU之外所有属性的外部重要性，并依次循环选取其中外部重要性最大的属性添加到REDU中，再计算REDU的知识粒度，直到其与新决策表的知识粒度相等为止；最后循环删除REDU中的冗余属性，得到新决策表的最小属性约简。本发明有效地解决了决策表中对象动态增加时快速求解最小属性约简的问题，从而有助于提高知识发现的效率。

摘要： 一种基于粗糙分类知识发现的快速属性约简方法，涉及数据处理技术领域，所解决的是简化约简原理，最快压缩冗余数据的技术问题。该方法的具体步骤如下：1）在条件属性集中找出核属性组成核属性集，余下的条件属性组成待选属性集；2）判断核属性集是否为数据集的约简解，如果是则属性约简即告完成；3）以决策属性集的分类知识为标准评价各待选属性的分类能力，找出与核属性集组合后的分类知识相对决策属性集的分类知识一致性最高的待选属性移至核属性集；4）判断已选属性集是否为数据集的约简解，如果是则属性约简即告完成，如果不是则转至步骤3。本发明提供的方法，特别适用于高维数据集。

摘要： 一种基于知识保持的模糊属性约简方法，步骤包括：给定模糊形式背景；计算

摘要： 本发明提供了一种基于约简锚点的大规模知识图谱融合方法，包括：大规模知识图谱解析和预处理；约简集构造：计算两知识图谱实体间的语义描述文档相似度；确定正约简锚点和负约简锚点；混合匹配算法，根据约简锚点预测出后继匹配计算中大量无需计算的匹配位置；匹配结果抽取。本发明能有效处理实际应用中的大规模知识融合任务，具有良好的效果和性能。本发明无需在匹配过程中对大知识图谱进行划分，从而可以避免大知识图谱划分失效造成的语义信息损失，保证匹配结果的精确度和召回率，且具有和划分知识图谱而采用的分治方法同等的匹配效率。

摘要： 本发明涉及桥梁设计技术领域，具体涉及桥梁数据算法。一种桥梁协同设计网络中降低数据量的数据约简方法，利用桥梁设计过程中涉及的领域知识来实现桥梁协同涉及群体间传输数据的约简，即由知识入手提取协同设计数据之间的关联，并以此关联为依据实现数据约简。

摘要： 本发明公开一种用于大规模电子健康档案知识协同约简的最近邻多粒度利润方法，首先在Spark云平台上将大规模电子健康档案数据集分割至不同的多粒度进化子种群中；接着构建一种基于最近邻多粒度利润模型，在最近邻半径中构造协同化的最近邻向量；然后求出超级精英的共享最近邻利润权重及其权重利润向量，执行超级精英权重利润矩阵的自适应动态调整策略；最后求出大规模电子健康档案数据知识协同约简集及其核属性，并将电子健康档案知识约简集存储至Spark云平台。本发明能高效取得大规模电子健康档案中不完备和模糊数据知识约简集，对电子健康档案决策支持分析具有重要意义与价值。

摘要： 本发明公开了一种用于电子病历知识约简效能评估的多种群协同熵级联方法。该方法首先利用云计算中Map操作与Reduce操作将大规模电子病历数据集划分成不同的电子病历优化数据子集；接着构建相邻进化种群相似度矩阵，利用进化种群协同熵设计知识约简效能计算方法；然后分析影响电子病历知识约简效能的进化种群分布规律，构造一种级联评估指标矩阵并进行矩阵优化；最后评估电子病历知识约简效能评估精度，输出电子病历知识约简效能最优评估精度。该方法对云计算环境下大规模电子病历知识约简定性定量化智能分析以及相关疾病辅助诊断疗效评估具有较好的应用价值。

摘要： 本发明公开一种用于大规模电子健康档案知识协同约简的最近邻多粒度利润方法，首先在Spark云平台上将大规模电子健康档案数据集分割至不同的多粒度进化子种群中；接着构建一种基于最近邻多粒度利润模型，在最近邻半径中构造协同化的最近邻向量；然后求出超级精英的共享最近邻利润权重及其权重利润向量，执行超级精英权重利润矩阵的自适应动态调整策略；最后求出大规模电子健康档案数据知识协同约简集及其核属性，并将电子健康档案知识约简集存储至Spark云平台。本发明能高效取得大规模电子健康档案中不完备和模糊数据知识约简集，对电子健康档案决策支持分析具有重要意义与价值。

摘要： 本发明公开了一种用于电子病历知识约简效能评估的多种群协同熵级联方法。该方法首先利用云计算中Map操作与Reduce操作将大规模电子病历数据集划分成不同的电子病历优化数据子集；接着构建相邻进化种群相似度矩阵，利用进化种群协同熵设计知识约简效能计算方法；然后分析影响电子病历知识约简效能的进化种群分布规律，构造一种级联评估指标矩阵并进行矩阵优化；最后评估电子病历知识约简效能评估精度，输出电子病历知识约简效能最优评估精度。该方法对云计算环境下大规模电子病历知识约简定性定量化智能分析以及相关疾病辅助诊断疗效评估具有较好的应用价值。