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粗糙集理论是一种处理不确定和不完全数据的强有力数学工具,其主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过数据约简得出问题的决策或分类规则.目前,粗糙集理论已成功地应用于机器学习、决策分析、过程控制、数据挖掘等领域,是当前人工智能领域研究热点之一.现介绍了粗糙集理论及其应用的国内外研究现状,总结了主要研究方法,最后指出了粗糙集理论及其应用所面临的主要问题. 相似文献
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提出了一个基于Spearman秩相关分析的序值决策系统的约简方法,并成功地用于微阵列基因选择。约简是知识发现的重要过程。经典的基于等价关系的粗糙集理论没有考虑系统取值的序值性,并且对数据噪声较为敏感。文中的约简方法不但考虑了个体属性值的序值关系,并且对数据噪声不敏感,因而更符合实际应用的要求。 相似文献
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关于粗糙集属性约简的进化算法研究和应用 总被引:11,自引:6,他引:5
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一。本文提出了用其构建科学、合理、简洁有效的科研项目评审指标体系,为科研智能管理提供新的解决方法。本文中提出一种基于进化算法的知识相对约简算法。通过在知识表达系统中引入决策属性支持度的概念.来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的支持程度.并通过决策属性支持度定义条件属性对决策属性的相对重要性。以此作为启发式信息求出相对核。并将相对核加入进化算法的初始种群中以加快算法的收敛。同时.在适应值函数中引入惩罚函数。可以保证所求约筒既含较少的属性又有较强的支持度,能够获得最佳的搜索效果。 相似文献
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浅谈粗糙集理论及其应用进展 总被引:2,自引:0,他引:2
粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类、故障检测等方面得到了广泛应用。首先描述了粗糙集的基本算法及其复杂度,包括等价关系,上下近似及约简算法;然后对粗糙集在一些领域中的应用进展情况进行了论述,例如模式识别与人工神经元网络等,最后给出了建议的研究方向。 相似文献
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研究应用经典Pawlak粗糙集理论从发射机监控数据中提取有效信息的方法,给出了对故障监测数据表的属性约简算法,输出故障决策规则,以中波发射机“输出功率”故障为例,进行了算法推演与实例仿真,证实所建故障诊断系统科学合理,高效可行.从变论域的角度出发,引入了决策粗糙集的启发式理论,解决了故障数据先验分布的容错问题,实现预诊断,为完善发展发射机人工智能监控提供了一个新思路. 相似文献
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An Incremental Rule Acquisition Algorithm Based on Rough Set 总被引:3,自引:0,他引:3
YU Hong~ YANG Da-chun~.Institute of Computer Science & Technology Chongqing University of Posts & Telecommunications Chongqing P.R.China .Chongqing R&D Institute of ZTE Corp. Chongqing P.R.China 《中国邮电高校学报(英文版)》2005,12(1)
1 Introduction Rough set theory introduced by Pawlak (1982)[1] is avalid mathematical theory developed in recent years, whichhas the ability to deal with imprecise, uncertain, and vagueinformation. It has been used successfully in such field asmedicine, pharmacology, market analysis, engineering,pattern recognition, data mining etc. Pawlak showed that theproblems of machine learning could be explained, analyzedand disposed within the framework of rough set theory[2]. Inhis paper[2], t… 相似文献
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A Knowledge Reduction Algorithm Based on Conditional Entropy 总被引:1,自引:1,他引:0
1 IntroductionSomeindustries ,includingtelecommunicationsandcreditcards ,haveinteractiverelationshipwithcustomersthatgeneratemanytransactionrecords,whichmakesdatatobegeneratedandcollectedatanunprecedentedspeed .However,thesedatahavetobeturnedintoknowledg… 相似文献
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The growing volume of information poses interesting challenges and calls for tools that discover properties of data. Data mining has emerged as a discipline that contributes tools for data analysis, discovery of new knowledge, and autonomous decisionmaking. In this paper, the basic concepts of rough set theory and other aspects of data mining are introduced. The rough set theory offers a viable approach for extraction of decision rules from data sets. The extracted rules can be used for making predictions in the semiconductor industry and other applications. This contrasts other approaches such as regression analysis and neural networks where a single model is built. One of the goals of data mining is to extract meaningful knowledge. The power, generality, accuracy, and longevity of decision rules can be increased by the application of concepts from systems engineering and evolutionary computation introduced in this paper. A new rule-structuring algorithm is proposed. The concepts presented in the paper are illustrated with examples 相似文献
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