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属性约简是粗糙集的重要研究内容,信息熵是度量信息量的方法.在研究绝对约简和几种相对约简的基础上,归纳出属性约简的一般准则.定义了基于条件属性信息熵的属性约简和基于联合熵的属性约简,研究了几种属性约简与绝对约简之间的关系.定义了基于条件属性信息熵的约简信息损失,澄清了属性约简不损失信息的含糊观念,指出了属性约简只是在约简准则意义下不损失信息,在信息熵意义下可能损失信息.为进一步研究粗糙集、粒计算中属性约简与分类夯实了信息论基础. 相似文献
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针对经典的粗糙集方法在处理不完备测试数据时,将完备化和属性约简先后进行易导致完备化数据产生偏差而影响属性约简准确性的问题,给出一种基于不完备熵的属性约简算法.通过对属性重要度概念在粗糙熵和不完备熵定义上进行拓展,立足原始测试数据直接计算各条件属性的属性重要度,从而获取一个较优的属性约简.该方法不仅充分考虑了不完备数据与属性约简之间的联系,而且约简结果更加精确,最后在某型装备故障诊断中应用验证了其有效性和优越性. 相似文献
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最小属性约简是粗糙集理论中属性约简的优化问题.在寻找最小属性约简的问题上,基于粒子群优化的属性约简算法(ARPSO算法)优于传统的属性约简算法.在现有的ARPSO算法中,正域部分通常被作为启发式信息,但是它并不能够很好地衡量不确定性,而互信息是粗糙集理论中一种更有效的度量不确定信息的重要工具.为此,提出基于互信息下的粒子群优化的属性约简算法(MIPSO算法),该算法把互信息作为适应度函数,通过增强粒子能迅速靠近吸引子的这一特性,改进了内嵌区域震荡搜索的粒子群优化算法(简记为RSPSO算法),防止算法较早的陷入局部最优,使得粒子群中的粒子更快的找到最优值,因此使得算法尽可能实现全局收敛.实验结果表明,该算法不仅提高了寻优的能力,加快了算法的速度,提升了算法的精度,而且也能够使得约简后剩余属性的互信息值与约简前所有属性的互信息值近似相等. 相似文献
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陈曦 《微电子学与计算机》2020,(1):38-45
在直觉模糊关系中,对象之间通过隶属度和非隶属度的刻画使得拥有了更为优越的关系评估效果.为了对信息系统的不确定性达到更好的度量,首先引入基于直觉模糊关系对信息系统进行直觉模糊粒化,然后在粒化的结果中依据隶属度和非隶属度分别定义了信息熵的概念,并将它们结合作为直觉模糊关系下信息系统的信息熵,最后根据该信息熵构造一种属性约简算法.实验结果表明提出的算法具有较优的属性约简性能. 相似文献
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基于粗糙集信息观的决策表属性约简方法 总被引:2,自引:0,他引:2
粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法,它被广泛应用于相容和不相容决策表的属性约简和核属性计算。利用反例指出目前基于粗糙集信息观[2、6]的决策表属性约简和核属性计算方法的局限性。对决策表的性质作了深入的研究,研究发现文献[2、6]方法的不足原因是:它们没有考虑U/ind(C)中等价类的相客性。给出了基于U/ind(C)中等价类相客性的属性约简定义和核属性定义,并给出了一种新的基于粗糙集信息观的决策表属性约简和核属性计算方法。讨论了该方法同文献[2、6]方法的区别。最后用相同实例验证了该方法的有效性。 相似文献
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一种新的信息系统启发式属性约简算法 总被引:1,自引:1,他引:0
为降低信息系统属性约简算法的时间复杂度,首先引入简化信息系统的概念,然后定义了简化信息系统中属性集的区分对象数,证明了基于简化信息系统区分对象数的属性约简与原属性约简是等价的.进而定义了简化信息系统的属性重要性,并设计了一个快速求属性重要性的算法.同时,以属性重要性为启发式信息,设计了一个新的属性约简算法.新算法的时间复杂度降为max{O(|C||U|),O(|C|2|U|C|)}.最后用一个实例说明了新算法的有效性. 相似文献
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决策表中基于条件信息熵的近似约简 总被引:2,自引:1,他引:2
属性约简是粗糙集理论的重要研究内容,已有效应用于机器学习、数据挖掘等领域.基于条件信息熵的属性约简可有效推广代数观下的属性约简,但存在抗噪声弱且某些情况下冗余属性多的不足.为此,本文在引入决策表中基于条件信息熵的近似约简概念后,提出决策表中基于条件信息熵的近似约简算法,该算法可有效增强抗噪性,且可依据实际应用的需要有效地对冗余属性进行取舍.最后,本文侧重通过选择不同精度下的约简属性子集在Benchmark上进行了分类器的性能测试. 相似文献
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基于粒度的粗集-决策树雷达信号识别模型 总被引:2,自引:1,他引:1
通过引入知识粒度的概念,对信息系统中属性的重要度进行了定义,并以属性重要度为启发式信息,进行粗集的属性约简.在构造决策树的过程中,基于粗集的理论运用了加权平均粗糙度的概念,并将其作为选择分离属性的标准.将这种联合粗集与决策树的模型应用到雷达信号识别中,经实验证明,用该方法构造的决策树复杂性低,且能有效提高分类效果. 相似文献
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在聚类过程中,不合适的距离度量会导致匿名过程中不必要的信息损失,因此对于不同类型的属性定义一个适当的距离度量一直是个难以解决的问题.本文提出语义属性的概念,并提出编码层次树来表示语义属性,有效地降低了匿名过程中的信息损失.在p-敏感k-匿名模型中,敏感属性值在聚类结果中分布不均匀会导致敏感信息泄露,因此本文提出一种基于敏感属性熵的微聚集算法,并提出匿名保护指数来描述隐私保护程度,在聚类过程中通过保证匿名保护指数最大,来提高敏感属性在聚类结果中分布的均匀程度,以应对背景知识攻击,降低隐私泄漏的风险.最后,通过实验验证了算法的合理性和有效性. 相似文献
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增量式属性约简是一种针对动态环境下的数据挖掘方法.目前已经提出的增量式属性约简算法仅适用于符号型的信息系统,而很少有对混合信息系统进行相关的研究,这促使在混合信息系统下构建相关的增量式属性约简算法.区分度是用于设计属性约简的一种重要方法,本文将传统的区分度在混合信息系统下进行推广,提出邻域区分度的概念,然后分别研究了邻域区分度在混合信息系统下对象增加和对象减少时的增量式学习,最后根据这种增量式学习分别提出了对应的增量式属性约简算法.UCI数据集上的相关实验结果表明,所提出的增量式属性约简比非增量式属性约简能够更快速的更新约简结果. 相似文献
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Existing multi-task learning based facial attribute recognition (FAR) methods usually employ the serial sharing network, where the high-level global features are used for attribute prediction. However, the shared low-level features with valuable spatial information are not well exploited for multiple tasks. This paper proposes a novel Attention-aware Parallel Sharing network termed APS for effective FAR. To make full use of the shared low-level features, the task-specific sub-networks can adaptively extract important features from each block of the shared sub-network. Furthermore, an effective attention mechanism with multi-feature soft-alignment modules is employed to evaluate the compatibility of the local and global features from the different network levels for discriminating attributes. In addition, an adaptive Focal loss penalty scheme is developed to automatically assign weights to handle the problems of class imbalance and hard example mining for FAR. Experiments demonstrate that the proposed method achieves better performance than the state-of-the-art FAR methods. 相似文献
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Pedestrian attribute recognition is often considered as a multi-label image classification task. In order to make full use of attribute-related location information, a saliency guided sel-attention network ( SGSA-Net) was proposed to weakly supervise attribute localization, without annotations of attribute-related regions. Saliency priors were integrated into the spatial attention module ( SAM ). Meanwhile,channel-wise attention and spatial attention were introduced into the network. Moreover, a weighted binary cross-entropy loss ( WCEL) function was employed to handle the imbalance of training data. Extensive experiments on richly annotated pedestrian ( RAP) and pedestrian attribute ( PETA) datasets demonstrated that SGSA-Net outperformed other state-of-the-art methods. 相似文献