不完备信息系统中改进的LEM2算法

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2010.11.019

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2010, Vol. 38 ›› Issue (11): 104-109.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2010.11.019

不完备信息系统中改进的LEM2算法

徐怡¹李龙澍^1.2李学俊^1.2

1. 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室, 安徽合肥 230039； 2. 安徽大学计算机科学与技术学院, 安徽合肥 230039

收稿日期:2009-12-17 修回日期:2010-06-28 出版日期:2010-11-25 发布日期:2010-11-25
通信作者: 徐怡（1981-），女，博士，讲师，主要从事不精确信息处理、粗糙集的研究． E-mail:xuyi1023@126．com
作者简介:徐怡（1981-），女，博士，讲师，主要从事不精确信息处理、粗糙集的研究．
基金资助:
国家自然科学基金资助项目（60273043）; 安徽省自然科学基金资助项目（090412054）; 安徽大学人才科研启动基金资助项目（02303113）; 安徽省科技攻关计划重大科技专项项目（08010201002）

Improved LEM2 Algorithm for Incomplete Information System

Xu Yi¹ Li Long-shu ^1.2 Li Xue-jun ^1.2

1.Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of the Ministry of Education,Anhui University,Hefei 230039,Anhui,China;2.School of Computer Science and Technology,Anhui University,Hefei 230039,Anhui,China

Received:2009-12-17 Revised:2010-06-28 Online:2010-11-25 Published:2010-11-25
Contact: 徐怡（1981-），女，博士，讲师，主要从事不精确信息处理、粗糙集的研究． E-mail:xuyi1023@126．com
About author:徐怡（1981-），女，博士，讲师，主要从事不精确信息处理、粗糙集的研究．
Supported by:
国家自然科学基金资助项目（60273043）; 安徽省自然科学基金资助项目（090412054）; 安徽大学人才科研启动基金资助项目（02303113）; 安徽省科技攻关计划重大科技专项项目（08010201002）

摘要/Abstract

摘要： 针对LEM2（Learning from Examples Module,Version 2）算法处理不完备信息系统的局限性,从规则提取的质量和效率两个方面对其进行改进,提出改进的LEM2规则提取算法.基于集对理论,引入集对势容差关系和基于集对势容差关系的扩充粗糙集模型,将该模型和LEM2算法相结合,提高规则提取的质量;定义冗余的属性-值对集合,在规则提取过程中,从候选属性-值对集中直接删除冗余的属性-值对,避免反向消除步骤,加快算法的收敛速度,提高规则提取的效率.最后通过仿真实验,证明了改进LEM2算法用于不完备信息系统规则提取的有效性.

关键词: 不完备信息, 粗糙集, LEM2算法, 集对势容差关系, 相似关系, 容差关系

Abstract:

In order to exceed the limitations of LEM2（Learning from Examples Module,Version 2） algorithm in processing incomplete information system,an improved LEM2 rule-induction algorithm is proposed,with the qua-lity and efficiency of rule induction being both improved.Then,based on the set pair theory,the set pair situation tolerance relation and the generalized rough set model based on the tolerance relation are introduced in the incomplete information system,and the model is combined with the LEM2 algorithm to improve the quality of rule induction.Moreover,the redundant attribute-value pair set is defined,by deleting which from the candidate attribute-value pair sets during the rule induction,the converse elimination action is successfully avoided,the convergence is accelerated and the efficiency of rule induction is improved.Finally,some simulation experiments are conducted.The results verify the effectiveness of the improved LEM2 algorithm in the rule induction of incomplete information system.

Key words: incomplete information, rough set, LEM2 algorithm, set pair situation tolerance relation, similarity relation, tolerance relation

徐怡李龙澍李学俊 . 不完备信息系统中改进的LEM2算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2010, 38(11): 104-109.

Xu Yi Li Long-shu Li Xue-jun. Improved LEM2 Algorithm for Incomplete Information System[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2010, 38(11): 104-109.

[1]	李蒙蒙庞晋中陈明浩. 多源模糊信息系统中的属性约简（英文）[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2020, 48(12): 144-152.
[2]	纪霞李龙澍徐怡. 基于广义决策函数的改进 LEM2 规则提取算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2014, 42(5): 143-148.
[3]	郑晓峰王曙. 基于粗糙集与关联规则的道路运输管理信息数据挖掘方法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2014, 42(2): 132-138.
[4]	徐晓翟敬梅刘海涛康博. 制造决策的知识融合粗糙集模型[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2011, 39(8): 36-41.
[5]	梁瑾罗飞许玉格. 基于决策表的模糊粗糙单调依赖算法及其应用[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2011, 39(7): 7-12.
[6]	赵俊红. 篡改图像边缘模糊操作的被动取证算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2011, 39(7): 77-82.
[7]	翟敬梅徐晓尹春芳谢存禧. 生产质量在线监测、诊断和控制的粗糙集模型[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2009, 37(8): 1-7.
[8]	张冬至胡国清夏伯锴. 基于模态辨识的原油含水率智能组合测量模型[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2009, 37(5): 73-78.
[9]	邓九英杜启亮毛宗源姚琛 . 基于粗糙集与支持向量机的分类算法[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2008, 36(5): 123-127.
[10]	翁小雄翁丹叶丽萍. 城市交通系统的降维状态判别规则[J]. 华南理工大学学报（自然科学版）, 2008, 36(2): 17-22.
[11]	廖志伟王钢叶青华. 基于RST改进NN模型的高压输电线系统故障诊断[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2004, 32(1): 24-28.

不完备信息系统中改进的LEM2算法

Improved LEM2 Algorithm for Incomplete Information System

PDF

可视化

被引次数

摘要/Abstract

引用本文

使用本文

参考文献

相关文章 11

编辑推荐

Metrics

本文评价