基于广义决策函数的改进 LEM2 规则提取算法

doi:10.3969/j.issn.1000-565X.2014.05.022

华南理工大学学报（自然科学版） ›› 2014, Vol. 42 ›› Issue (5): 143-148.doi: 10.3969/j.issn.1000-565X.2014.05.022

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基于广义决策函数的改进 LEM2 规则提取算法

纪霞李龙澍徐怡

安徽大学计算智能与信号处理重点实验室，安徽合肥 230039∥安徽大学计算机学科学与技术院，安徽合肥 230601

收稿日期:2013-03-11 修回日期:2014-02-08 出版日期:2014-05-25 发布日期:2014-04-01
通信作者: 纪霞(1982-)，女，博士，讲师，主要从事不精确信息处理、粗糙集理论研究． E-mail:ahuivy1983@sina.com
作者简介:纪霞(1982-)，女，博士，讲师，主要从事不精确信息处理、粗糙集理论研究．
基金资助:
安徽省自然科学基金资助项目(1308085QF114);安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2012Z020，KJ20133A015);安徽大学博士科研启动基金资助项目(33190081)

Improved LEM2 Rule Extraction Algorithm Based on Generalized Decision Function

Ji Xia Li Long- shu Xu Yi

Key Laboratory of Intelligent Computing and Signal Processing of the Ministry of Education,Anhui University,Hefei 230039,Anhui,China∥ School of Computer Science and Technology,Anhui University,Hefei 230601,Anhui,China

Received:2013-03-11 Revised:2014-02-08 Online:2014-05-25 Published:2014-04-01
Contact: 纪霞(1982-)，女，博士，讲师，主要从事不精确信息处理、粗糙集理论研究． E-mail:ahuivy1983@sina.com
About author:纪霞(1982-)，女，博士，讲师，主要从事不精确信息处理、粗糙集理论研究．
Supported by:
安徽省自然科学基金资助项目(1308085QF114);安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2012Z020，KJ20133A015);安徽大学博士科研启动基金资助项目(33190081)

摘要/Abstract

摘要： 针对当前 LEM2 系列算法提取规则的效率和质量不高的问题，提出了基于广义决策函数的改进 LEM2 算法(GLD- LEM2)．该算法根据广义决策函数来计算候选属性－值对集 T(G)，通过删除冗余属性－值对来逐步缩小 T(G)的规模，以提高规则提取的效率;同时，根据广义决策函数相交最小原则来选择属性－值对，优先提取最简规则，以提高获取规则的质量．实验结果表明，对于完备或不完备的决策表规则，GLD- LEM2 算法均能有效地提高规则提取的效率和质量．

关键词: 粗糙集, 规则提取, LEM2 算法, 广义决策函数

Abstract:

In order to improve the efficiency and quality of rule extraction in LEM2 series algorithms,an improvedLEM2 algorithm on the basis of generalized decision function,namely GDF- LEM2,is proposed.In this algorithm,candidate attribute- value pair set T(G) is calculated according to generalized decision function and is downsized bydeleting newly- defined redundancy attribute- value pair sets,and thus the efficiency of rule extraction is improved.Moreover,the choice of attribute- value pair sets is guided with the minimum intersection of generalized decisionfunction strategy,which makes the extracted rule more laconic and thus improves the quality of rule extraction.Ex-perimental results show that GDF- LEM2 algorithm effectively improves the efficiency and quality of rule extractionfrom complete or incomplete decision systems.

Key words: rough set, rule extraction, LEM2 algorithm, generalized decision function

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.

Ji Xia Li Long- shu Xu Yi. Improved LEM2 Rule Extraction Algorithm Based on Generalized Decision Function[J]. Journal of South China University of Technology (Natural Science Edition), 2014, 42(5): 143-148.

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基于广义决策函数的改进 LEM2 规则提取算法

Improved LEM2 Rule Extraction Algorithm Based on Generalized Decision Function

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