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山东大学学报 (工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (2): 109-117.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2021.573

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对象集变化时相容块的近似集增量更新方法

刘斌1,2,王磊1,2 *,王冲1,2,蔡香香1,2   

  1. 1.南昌工程学院信息工程学院, 江西 南昌 330099;2.江西省水信息协同感知与智能处理重点实验室, 江西 南昌 330099
  • 收稿日期:2021-11-24 出版日期:2023-04-22 发布日期:2023-04-21
  • 作者简介:刘斌(1995— )男,安徽池州人,硕士研究生,主要研究方向数据挖掘与知识发现. E-mail: edabuliu@163.com. *通信作者简介:王磊(1968— ),男,湖北鄂州人,教授,博士,主要研究方向为粗糙集理论、粒计算及其应用、三支决策等. E-mail: ezhoulei@163.com
  • 基金资助:
    江西省教育厅科技项目(GJJ170995);国家自然科学基金项目(61562061)

An incremental method for updating approximations of consistent blocks while the universe evolves over time

LIU Bin 1,2, WANG Lei 1,2*, WANG Chong1,2, CAI Xiangxiang1,2   

  1. 1. School of Information Engineering, Nanchang Institute of Technology, Nanchang 330099, Jiangxi, China;
    2. Jiangxi Provincial Key Laboratory of Water Information Cooperative Sensing and Intelligent Processing, Nanchang 330099, Jiangxi, China
  • Received:2021-11-24 Online:2023-04-22 Published:2023-04-21

摘要: 为解决相容块粗糙集模型中概念近似集静态算法效率低的问题,对象集发生变化时,从新的角度提出一种增量式近似集更新方法。引入相容块粗糙集模型的基本概念,在对象集发生变化的条件下更新论域子集,结合增加(或删除)的对象集与相容块之间的联系,更新每一个相容块,并提出更新相容块在论域上覆盖和划分的方法,设计一种近似集增量式更新算法。6组UCI数据集试验结果表明,在增加对象时,本研究算法比非增量式更新算法时间缩短了1/3,在删除对象时时间缩短了1/2。在同种数据集下,本研究算法的时间消耗均小于其他4种更新算法,验证了算法的高效性和可行性。

关键词: 相容块, 划分, 覆盖, 增量更新, 近似集

中图分类号: 

  • TP311
[1] PAWLAK Z. Rough sets[J]. International Journal of Computer and Information Sciences, 1982, 11(5): 341-356.
[2] SKOWRON A, SWINIASRSKI R, SYNAK P. Approximation spaces and information granulation[C] //Proceedings of Rough Sets and Current Trends in Computing. Warsaw, Poland: Springer, 2005: 175-189.
[3] FAKIH S J, DAO T K. A methodology for learning efficient approaches to medical diagnosis[J]. IEEE Trans on Information Technology in Biomedicine, 2006, 10(2): 220-228.
[4] XIE K, GANG X. Bgrc for superheated steam temperature system modeling in power plant[C] //Proceedings of the 2006 IEEE International Conference on Granular Computing. Atlanta, USA: IEEE, 2006: 708-711.
[5] NGUYEN T. An approach to handwritten digit recognition[C] //Proceedings of Rough Sets and Current Trends in Computing. Warsaw, Poland: Springer, 2002: 578-585.
[6] LIU Qing, HUANG Zhaohua, LIU Shaohui, et al. Decision rules with rough operator and soft computing of data mining[J]. Journal of Computer Research and Development, 1999, 36(7): 800-804.
[7] SUN L, WANG L, DING W, et al. Neighborhood multi-granulation rough sets-based attribute reduction using lebesgue and entropy measures in in-complete neighborhood decision systems[J]. Knowledge-Based Systems, 2020, 192(15): 1080-1093.
[8] SUN L, WANG L, XU J, et al. A neighborhood rough sets-based attribute reduction method using lebesgue and entropy measures[J]. Entropy, 2019, 21(2): 138-165.
[9] ZIARKO W. Variable precision rough set model[J]. Journal of Computer and System Sciences, 1993, 46(1): 39-59.
[10] SLEZAK D, ZIARKO W. The investigation of the Bayesian rough set model[J]. International Journal of Approximate Reasoning, 2005, 40(1): 81-91.
[11] HERBERT J P, YAO J T. Game-theoretic rough sets[J]. Fundamental Informaticae, 2011, 108(3): 267-286.
[12] LI T R, RUAN D, GERRET W, et al. A rough set based characteristic relation approach for dynamic attribute generalization in data mining[J]. Knowledge-Based Systems, 2007, 20(5): 485-494.
[13] CHENG Yi. The incremental method for fast computing the rough fuzzy approximations[J]. Data & Knowledge Engineering, 2011, 70(1): 84-100.
[14] 陈红梅. 粗糙集中基于粒计算的动态知识更新方法研究[D]. 成都: 西南交通大学, 2013. CHEN Hongmei. Research on dynamic knowledge updating method based on granular computing in rough sets[D]. Chengdu: Southwest Jiaotong University, 2013.
[15] WANG L, LIU B, CAI X X, et al. A tolerance classes partition-based re-definition of the rough approximations for incomplete information system[C] //Proceedings of the International Conference on Image, Vision and Intelligent Systems. Changsha, China: Springer, 2022: 1003-1012.
[16] 刘清. Rough集及Rough推理[M]. 北京: 科学出版社, 2001.
[17] MARZENA K. Rules in incomplete information systems[J]. Information Sciences, 1999, 113(3):271-292.
[18] 王磊,李天瑞. 对象集变化时近似集动态维护的矩阵方法[J]. 计算机研究与发展, 2013, 50(9): 1992-2004. WANG Lei, LI Tianrui. A matrix approach to approximate dynamic maintenance of object set when object set changes[J]. Journal of Computer Research and Development, 2013, 50(9): 1992-2004.
[19] 洪智勇,李少勇. 一种优势关系粗糙集近似集动态更新算法[J]. 计算机应用与软件, 2018, 35(3): 253-256. HONG Zhiyong, LI Shaoyong. A dynamic updating algorithm of rough approximate set with dominant relation[J]. Computer Applications and Software, 2018, 35(3): 253-256.
[20] 鲜章林. 多粒度粗糙集的动态更新方法[D]. 漳州: 闽南师范大学, 2021. XIAN Zhanglin. Dynamic updating method of multi-granularity rough sets[D]. Zhangzhou: Minnan Normal University, 2021.
[1] 孙鸿昌,周风余,单明珠,翟文文,牛兰强. 基于模式划分的空调能耗混合填补方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(1): 9-18.
[2] 李彩虹,方春,王志强,夏斌,王凤英. 基于超混沌同步控制的移动机器人全覆盖路径规划[J]. 山东大学学报 (工学版), 2019, 49(6): 63-72.
[3] 赵鹏程,张福全,杨绪兵,吴寅. 基于可视化的森林火灾监测节点优化部署策略[J]. 山东大学学报 (工学版), 2019, 49(1): 30-35, 40.
[4] 杨天鹏,徐鲲鹏,陈黎飞. 非均匀数据的变异系数聚类算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(3): 140-145.
[5] 杨雅伟,宋冰,侍洪波. 基于两步子空间划分的化工过程监测方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2017, 47(5): 110-117.
[6] 吉兴全,韩国正,李可军,傅荣荣,朱仰贺. 基于密度的改进K均值聚类算法在配网区块划分中的应用[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(4): 41-46.
[7] 黄泗勇, 陈婷婷, 卢清, 吴英杰, 叶少珍. 基于kd-树的差分隐私二维空间数据划分发布方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2015, 45(1): 24-29.
[8] 蔡虹,黄霞. 一种基于聚类算法的缺陷语句定位技术[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(6): 19-24.
[9] 杨习贝1,2,黄佳玲1,周君仪3,杨静宇2. 不完备系统中基于特征相容块的粗糙集[J]. 山东大学学报(工学版), 2012, 42(5): 1-6.
[10] 翟俊海,高原原,王熙照,陈俊芬. 基于划分子集的属性约简算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(4): 24-28.
[11] 赵科军 王新军 刘洋 仇一泓. 基于结构化覆盖网的连续 top-k 联接查询算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(5): 32-37.
[12] 王耘,穆勇,刘庆红 . 基于灰关联分析的模糊聚类最优划分判定模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 86-89 .
[13] 王耘,穆勇,刘庆红 . 基于灰关联分析的模糊聚类最优划分判定模型[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 86-89 .
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[1] 杨国辉1,孙晓瑜1,2,椿范立1. 应用沸石胶囊催化剂制备生物汽油(英文)[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(2): 92 -97 .
[2] 赵伟,艾洪奇. pH对Aβ42小纤维的结构影响[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(2): 134 -138 .
[3] 钟倩倩,岳钦艳*,李倩,李颖,许醒,高宝玉. 改性麦草秸秆对活性艳红的吸附动力学研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(1): 133 -139 .
[4] 田文,胡明华. 概率空域拥挤管理模型与方法[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(6): 41 -47 .
[5] 赵建玉,贾磊,朱文兴,杨立才 . 干道交叉口交通信号的模糊控制设计[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 46 -50 .
[6] 夏辉1,王华1,陈熙2. 一种基于微粒群思想的蚁群参数自适应优化算法[J]. 山东大学学报(工学版), 2010, 40(3): 26 -30 .
[7] 吉兴全,韩国正,李可军,傅荣荣,朱仰贺. 基于密度的改进K均值聚类算法在配网区块划分中的应用[J]. 山东大学学报(工学版), 2016, 46(4): 41 -46 .
[8] 徐振,李德明,王彬,詹谷益,张世杰. 硬岩隧道纯钢纤维混凝土管片应用[J]. 山东大学学报 (工学版), 2020, 50(5): 44 -49 .
[9] 闫睿一,董震,鲁森,赖艳华,吕明新. 通风柜下侧挡板和导流板对流场的影响分析[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(5): 122 -130 .
[10] 黄传真1,2,庄新强1,2,邹斌1,2,刘子夜1,2. 汽车覆盖件模具钢高速切削数据库的研究[J]. 山东大学学报(工学版), 2011, 41(5): 9 -12 .