粗糙集理论下的概括约简特征提取方法

"一种基于概括约简的特征提取新方法 (2004年)，张德干，尹国成，郝先臣，赵海，东北大学信息科学与工程学院" 本文提出了一个创新的特征提取方法，该方法是基于粗糙集理论的概括约简。在特征级信息融合计算的背景下，该研究旨在解决传统粗糙集理论中的局限性，特别是其对对象范围处理的局限性和较低的处理效果。为了改善这些问题，作者首先引入了层次树的概念来研究属性值的抽象概括方法，这有助于更好地理解和处理数据的复杂性。 在属性约简方面，文章设计了两种互补性的策略。第一种策略利用条件属性之间的相关性作为约简依据，目的是去除那些冗余的条件属性，这些属性对决策结果的影响较小或者重复。这种方法有助于减少数据的复杂性，同时保持决策信息的关键性。第二种策略则依据有效一致性因子原则来约简无关条件属性，这有助于消除那些对决策无贡献或负贡献的属性，进一步精简特征集合。 文章指出，传统的粗糙集理论约简方法，如Pawlak的数据分析和Skowron的分明矩阵与分明函数法，忽视了条件属性间的关系，导致约简效果不尽人意。因此，本文提出的新方法弥补了这一缺陷，通过考虑属性间的关系，提高了约简质量和决策的准确性。 实验应用实例证明了这种基于概括约简的特征提取方法的有效性和可靠性。这种方法不仅能够从大量杂乱的数据中提取有价值的特征信息，而且可以生成决策规则，支持逻辑推理和决策制定。这对于处理不确定性和不精确性问题的领域，如数据挖掘、机器学习和人工智能，具有重要的理论与实践意义。 这篇文章的核心贡献在于提供了一个改进的粗糙集理论框架，通过概括约简和考虑属性间的关系，增强了特征提取的效率和质量，从而拓宽了粗糙集理论在实际问题中的应用潜力。这种方法对于处理大规模数据集和提高信息融合计算的效果具有显著的价值。