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  • 【期刊】 多半径邻域粗糙集改进约简算法

    刊名:计算机工程与应用 作者:李兵洋 ; 肖健梅 ; 王锡淮 关键词:粗糙集 ; 邻域关系 ; 属性约简 ; 决策表 机构:上海海事大学 ; 上海海事大学 ; 物流工程学院 年份:2017
    摘要:属性约简是粗糙集理论中的重要问题.许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法,包括应用最为广泛的启发式算法.在多半径邻域粗糙集的基础上,针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷,提出一种融合属性权重影响的改进约简运算方法,通过根据各属性权值大小设置阈值使得约简结果能够消除冗余属性.实验选取UCI的数据集与当前几种常用启发式约简算法进行比较分析.实验结果表明,所提出的属性约简方法能够得到更优的约简集合,同时更大程度地保留了决策表本身的知识信息,具有较高的分类能力.
  • 【期刊】 微信息大数据粗糙集的近似约简

    刊名:《沈阳工业大学学报》 作者:任艳 关键词:粗糙集 ; 大数据 ; 微信息 ; 近似约简 ; 隐含语义分析 ; 主题发现 ; 区间值 ; 近似集 机构:新疆财经大学计算机科学与工程学院 ; 新疆财经大学计算机科学与工程学院 年份:2016
    摘要:为了应对微信息舆情数据的格式复杂、价值稀疏和收集困难等大数据处理技术难题,基于隐含语义分析和粗糙集近似约简理论,设计微信息的数据区间值集和近似匹配分类算法.在不影响数据主要关联关系的原则下,提炼核心属性、消减次要属性,实现一种微信息异常主题倾向的发现方法.结果表明,该近似约简算法能在完成微信息兴趣倾向主题分类的前提下,将数据集属性大幅度缩减,提高微信息的信息挖掘效率,为微信息大数据舆情处理工作提供了新的思路和案例.
  • 【期刊】 邻域粗糙集的随机集成属性约简

    刊名:延边大学学报(自然科学版) 作者:沈林 关键词:邻域粗糙集 ; 随机抽样 ; 属性约简 ; 集成 机构:莆田学院信息工程学院 ; 莆田学院信息工程学院 年份:2019
    摘要:为了解决传统的辨识矩阵空间复杂度高,难以应用于大规模数据的问题,提出了一种基于随机抽样的属性约简算法.首先随机抽取多个小样本子集,以降低辨识矩阵的空间复杂度;然后分别对每个样本子集进行属性约简,并计算每个属性子集的权重;最后选择高权重的几个属性子集进行测试,找出精度最高的属性子集.实验结果证明,本文方法比传统辨识矩阵的占用空间降低2~3个数量级,并且精度与其基本相当.
  • 【期刊】 基于三支决策的自适应粗糙集近似

    刊名:计算机工程与应用 作者:施玉杰 ; 杨宏志 ; 魏玲 关键词:粗糙集 ; 三支决策 ; 自适应 ; 认知效率 机构:郑州大学 ; 郑州大学 ; 数学与统计学院 ; 河南财经政法大学 ; 西北大学 ; 数学学院 年份:2017
    摘要:讨论基于三支决策的自适应粗糙集近似方法,给出自适应粗糙集近似属性评价函数的算法.为清楚表达在粗糙集近似过程中对象和属性之间的关系,引入描述集的概念,在描述集的意义下根据属性评价函数对目标概念进行自适应粗糙集近似.最后,把自适应粗糙集近似过程与认知过程进行比较,并分析它们的相似性,借助该近似过程的思想,在一定程度上提高人们的认知效率.
  • 【期刊】 一种改进的邻域多粒度粗糙集模型

    刊名:计算机工程与应用 作者:刘丹 ; 徐立新 ; 孟慧丽 ; 朱命冬 关键词:粗糙集 ; 邻域关系 ; 多粒度 ; 距离函数 ; 兰氏距离 ; 邻域半径 机构:河南工学院计算机科学与技术系 ; 河南工学院计算机科学与技术系 ; 河南师范大学计算机与信息工程学院 年份:2018
    摘要:目前,邻域多粒度粗糙集模型广泛采用的距离函数闵可夫斯基距离存在着一定的局限性,通过引入兰氏距离作为距离函数,重构了邻域半径的选取方法,基于此提出一种改进的邻域多粒度粗糙集模型,并证明了相关的性质。采用UCI标准库数据集进行实验分析,对比两种模型的实验结果,验证了改进邻域多粒度粗糙集模型在近似逼近方面的优越性。
  • 【期刊】 多粒化粗糙集性质的几个充分条件

    刊名:《厦门理工学院学报》 作者:张夏苇 关键词:粗糙集 ; 多粒化 ; 等价关系 ; 充分条件 机构:厦门理工学院应用数学学院 ; 厦门理工学院应用数学学院 年份:2016
    摘要:多粒化粗糙集是Pawlak粗糙集非常重要的一种推广,主要给出当X是C(C')中任意有限个元素的并集时,乐观多粒化粗糙集(悲观多粒化粗糙集)上下近似对于交并运算的封闭性;得到若X是C'中任意有限个元素的并集,乐观多粒化粗糙集和悲观多粒化粗糙集下近似相等;若~X是C'中任意有限个元素的并集,乐观多粒化粗糙集和悲观多粒化粗糙集上近似相等.
  • 【期刊】 关系粗糙集的邻域拟阵结构研究

    刊名:数码设计 作者:刘艳芳 ; 陈雪云 关键词:粒计算;关系粗糙集;上近似;邻域;拟阵 机构:龙岩学院信息工程学院 ; 龙岩学院信息工程学院 年份:2016
    摘要:本文在论域任一关系中,通过邻域定义了一个集族,证明其满足拟阵的独立集公理,建立了邻域拟阵。为了进一步了解邻域拟阵,研究了其极小圈、秩函数和闭包算子。同时,给出了从拟阵诱导关系的一种形式,研究了关系的上近似算子和由其诱导的拟阵闭包算子之间的关系。更进一步的研究了从关系到拟阵再到新关系与原关系之间的关联,尤其是,原关系通过邻域可以等价表示新关系。
  • 【期刊】 基于粗糙集的多分类器集成学习算法

    刊名:《计算机工程与设计》 作者:胡峰 ; 程欣怡 关键词:粗糙集 ; 正区域 ; 边界域 ; 集成学习 ; 分类器 机构:重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 ; 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 年份:2016
    摘要:为将粗糙集理论与集成学习进行有效的结合,提高多分类器集成的分类性能,提出一种结合粗糙集的多分类器集成学习算法。根据粗糙集理论,将样本划分为正区域和边界域两部分,在此基础上进行样本抽样;抽样过程中,确保抽样的每个数据集都包括边界域内的所有样本。在UCI数据集上的实验结果表明,相比一些经典的集成算法,该算法在Precision、Recall等多个指标上提高了对数据分类的准确度。
  • 【期刊】 基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法

    刊名:运筹与管理 作者:李玉超 ; 徐金华 关键词:粗糙集 ; 信息熵 ; 属性约简 机构:中国科学院大学经济与管理学院 ; 中国科学院大学经济与管理学院 ; 军事科学院军事战略研究部 年份:2017
    摘要:针对复杂系统分析中的数据信息冗余问题,提出一种基于Vague粗糙集信息熵的属性约简算法.首先,对Vague粗糙集相关概念进行拓展,提出Vague粗糙集的扩展信息熵和广义信息熵的模型;其次,对基于信息熵的属性重要性度量和属性约筒原理进行研究,进而提出了一种基于Vague粗糙集信息熵的监督式属性约简算法;最后,选取UCI数据库对算法性能进行验证,计算结果表明该算法实用有效.
  • 【期刊】 基于样本类别的邻域粗糙集正域计算

    刊名:计算机工程与应用 作者:彭潇然 ; 刘遵仁 ; 纪俊 关键词:粗糙集 ; 邻域粗糙集 ; 正域计算 ; 属性约简 ; 样本类别 机构:青岛大学数据科学与软件工程学院 ; 青岛大学数据科学与软件工程学院 ; 青岛大学计算机科学技术学院 年份:2018
    摘要:对基于邻域粗糙集的属性约简算法而言,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。正域计算的速度主要由样本间度量计算的次数决定。在确保正确性的条件下,样本间度量计算的次数越少,则正域计算越快。在现有的正域计算中,通常存在着大量同类别样本间的度量计算。针对这个现象,首先证明在邻域粗糙集的正域计算中,同类别样本间的度量计算对正域计算是无贡献的,然后据此提出了基于样本类别的正域计算。和现有的正域计算相比,实验结果表明,该正域计算有效且更快速。而且,该正域计算更适用于样本类别数较少的数据集。
  • 【期刊】 多粒度粗糙集模型的一致模语义分析

    刊名:南京大学学报(自然科学版) 作者:贺晓丽 ; 魏玲 ; 折延宏 关键词:粗糙集 ; 多粒度空间 ; 粗糙隶属度 ; 一致模 机构:西北大学数学学院 ; 西北大学数学学院 ; 西安石油大学理学院 ; 西北大学数学学院 ; 西安石油大学理学院 年份:2017
    摘要:一致模是单位元取自[0,1]中任意数值的新型聚合算子,是常见三角模与三角余模的自然推广.从一致模的角度出发对已有的多粒度粗糙集模型进行了细致分析,进一步,通过将边界域中对象的粗糙隶属度进一步细化,将对象在每个Pawlak空间中的粗糙隶属度进行聚合,绘出了对象在多粒度空间中粗糙隶属度的全新定义,并对其语义表示特点进行了分析.
  • 【期刊】 置信优势关系粗糙集的属性约简方法

    刊名:小型微型计算机系统 作者:苟光磊[1] ; 王国胤[2] 关键词:粗糙集 ; 置信优势关系 ; 约简 ; 启发式 ; 增量式 机构:[1]重庆理工大学计算机科学与工程学院 ; [1]重庆理工大学计算机科学与工程学院 ; [2]重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 年份:2018
    摘要:置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型,属性约简是核心内容之一.首先考查了分类精度在属性域的单调性,提出保持分类精度不变的启发式约简方法.由于启发式约简方法在增加或删除一个属性时,需重新计算整个上、下近似集得到分类精度,效率不高.进一步,讨论了增加或删除一个属性后,置信优势关系粗糙集上、下近似集的变化情况,给出分类精度的动态更新方法,提出增量式约简方法.通过对UCI数据集的实验证明,启发式约简方法和增量式约简方法有效,在数据样本较多时,增量式方法更优.
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