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相似文献
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1.
为有效地利用多特征融合技术提高手写体汉字识别系统信息容量,同时有效地控制数据规模,提出一种基于反馈调整机制的手写体汉字特征属性变精度自适应动态调整简约方法。依据粗糙集理论,建立以先验知识指导训练过程的手写体汉字识别决策信息系统,给出以系统识别容量熵作为判断条件的特征融合算法。基于类别可分性准则,定义变精度特征粗糙集的信息粒度熵,给出基于信息粒度熵的变精度特征简约算法。在规定修正粗糙度范围的基础上,设计出启发式反馈机制,运用粒子群算法动态调整β正确分类率,训练样本特征集合在历次循环过程中选择最佳约简特征集合。实验表明该方法大大减少了手写体汉字的特征属性维数,降低了信息系统决策规则的复杂度。  相似文献   

2.
粗糙集理论中一个重要的研究课题是残缺区间决策系统。针对现有决策系统存在分类精度和质量较低的问题,结合可能性相似度容差关系的优良特性,并运用粗糙集理论,设计出一种新的多粒度决策模型。基于属性的视角,重新定义容差关系,并基于此方法,借鉴多粒度决策粗糙集具有一定容错能力和能够多层次处理数据的优势,结合粗糙集的优良特征,提出一种新的多粒度决策模型,然后着重讨论了多粒度决策粗糙集模型的基本性质和度量参数。最后通过云计算产品分类实例,验证了改进的多粒度决策粗糙集模型可有效提高对象的分类精度和分类质量。  相似文献   

3.
序贯三支决策方法是一种能够表示问题中的多重层次粒度,并将多粒度结合起来解决不确定决策问题的有效途径。优势-等价关系粗糙集则是针对条件属性具有偏好关系的分类问题,提取有序信息,对目标概念进行近似,从而形成决策知识。利用传统的优势关系粗糙集方法进行知识约简和提取的效率低下,而目前大部分序贯三支决策方法则局限在符号值属性的信息系统中,对连续值和有序值不能进行有效处理,造成一定程度的信息丢失。因此,将序贯三支决策的思想应用于优势关系粗糙集模型中,定义了一种新的基于序贯三支决策的属性约简及相应的属性重要度,对具有偏好值属性的信息系统进行更加高效的处理,通过多粒度的表示和关系的研究,加速了知识约简过程。选取了多组UCI数据进行实验,结果表明所提出的基于优势关系的序贯三支决策方法能够在保证约简质量的基础上明显降低时间耗费。  相似文献   

4.
针对属性值为连续值且无单一决策属性的多属性决策问题,通过宏观和微观的粒计算理论模型的对比分析,提出了一种融合模糊商空间理论和粗糙集理论的属性权重确定方法。首先通过应用模糊商空间理论构建具有分层递阶结构的商空间族,将一系列粒度商空间的样本聚类结果作为相应粒度空间下单一决策属性的分类,然后采用粗糙集理论计算得出所有商空间下各个属性的重要度,综合不同粗细粒度商空间下的属性重要度大小确定了各属性的客观权重。应用实例验证了该方法的合理性、有效性和实用性。  相似文献   

5.
多粒度决策粗糙集模型是一种泛化的多粒度粗糙集模型,该模型结合决策粗糙集数据分析理论和多粒度思想,实现了在多个粒空间进行决策粗糙集理论的建模。在此基础上,利用贝叶斯决策理论具体分析了在多粒度粗糙集模型中乐观和悲观的融合策略下多个粒空间中的概率融合关系,推导出基于最大条件概率和最小条件概率的粗糙集近似表示,进而构建了乐观多粒度决策粗糙集模型和悲观多粒度决策粗糙集模型。在该模型中引入近似分布约简的概念,分析了多个粒空间中的粒度选择问题。基于多粒度近似分布质量定义了多粒度决策粗糙集的粒度重要度,并且基于此给出了悲观和乐观融合策略α-下近似分布约简的粒度约简算法。通过实例验证了该算法的有效性。  相似文献   

6.
在不完备区间值决策信息系统中,针对可能度容差关系和多粒度决策粗糙集的各自优点,提出一种基于可能度容差关系的多粒度决策粗糙模型。首先提出可能度的概念,定义新的容差关系;然后构建了基于可能度容差关系的乐观和悲观多粒度决策粗糙集模型,给出模型的上下近似,并对相关性质和定理进行证明;最后以实例验证了模型的有效性与适用性。结果表明,通过调整属性相似度阈值◢ω◣,可使模型具有一定的容错能力和很强的分类能力。  相似文献   

7.
作为粒计算研究方向的核心概念和关键技术,多粒度计算强调对现实世界问题多视角、多层次的理解和描述,可获得合理、满意的求解结果.为了深化多粒度计算与决策分析的有效融合,更好地满足人们的实际决策需求,文中首先介绍多粒度粗糙集、多尺度数据分析、序贯三支决策、分层分类学习四类多粒度计算模型,并阐述各自的主要特点及发展过程.进而从属性约简、规则提取、粒度选择、信息融合、群决策、多属性群决策、分类决策、动态决策等方面总结基于多粒度计算模型的决策分析方法研究现状.最后,对大数据时代智能决策领域中若干具有挑战性的研究方向进行展望,以期推动多粒度智能决策的不断发展与创新.  相似文献   

8.
决策粗糙集和多粒度粗糙集是两种重要的数据处理机制。在对多重代价决策粗糙集模型和多粒度粗糙集模型的研究基础上,通过综合考虑多重代价矩阵和多粒度思想,将权重均值代价策略引入决策粗糙集模型中,提出了一种基于权重多重代价的多粒度决策粗糙集模型。在不完备信息系统中,分析了悲观代价决策粗糙集、乐观代价决策粗糙集和权重多重代价多粒度决策粗糙集模型,并给出了以上各种模型的决策代价总代价计算公式。以权重多重代价悲观多粒度决策粗糙集模型为例,讨论了该模型下随着粒度的变化其正域的变化情况,并给出了一种基于代价最小化的粒度约简方法。该模型更好地结合了决策粗糙集模型和多粒度粗糙集模型,可从多角度分析解决决策粗糙集模型中的相关问题。  相似文献   

9.
在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。首先,针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。其次,在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。  相似文献   

10.
讨论了优势关系下的双极值信息系统以及在多属性决策上应用。通过定义属性对象x_i优于x_j的概率,建立α-优势关系的概率粗糙模型,并依据粒计算理论和属性类别,将单粒度推广到二粒度下的粗糙集,定义了二粒度下优势度公式,再通过集成得到综合优势度,通过比较大小值确定最优决策。  相似文献   

11.
目前的决策粗糙集研究主要集中在完备离散型信息系统,很少有对不完备连续型数据进行研究,考虑这一问题,提出一种不完备邻域决策粗糙集模型。首先在不完备连续型数据中引入了不完备邻域关系,然后利用该二元关系对传统的决策粗糙集进行重构,一种称之为不完备邻域决策粗糙集的模型被提出,同时基于决策代价原则,进一步地提出了最小化决策代价的属性约简算法。最后通过实验表明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。  相似文献   

12.
杨新  李天瑞  刘盾  方宇  王宁 《计算机科学》2018,45(10):1-5, 20
三支决策是求解动态不确定性问题的有效方法之一。相比传统的二支决策,序贯三支决策方法在信息不充分或证据不足时能有效平衡决策结果代价和过程代价。在研究多层次的粒结构、多选择的处理对象和多样化的代价结构的基础上,提出了一种基于决策粗糙集的广义序贯三支决策模型。该模型在每一层都考虑了7种不同的对象处理方式。最后,通过实验对比分析了该模型中7种方法的效率和性能。  相似文献   

13.
Paw lak粗糙集模型没有对正域、边界域和负域赋予语义,不能进行再决策,而三支决策对边界域赋予了新的语义,可以对边界域做出进一步刻画,对于边界域的进一步划分,依据属性的重要性,使满足条件的样本划入再决策域,不满足条件的样本继续保留在边界域中,降低了边界域样本处理的失误率.本文在对概率粗糙集模型、三支决策粗糙集的理论、贝叶斯理论的决策过程和决策粗糙集模型进行研究的基础上,提出了一种三支决策与决策粗糙集融合模型,与Paw lak-三支决策模型相比,其划分损失更小,处理结果更优.该模型运用三支决策理论对决策粗糙集的边界域赋予延迟决策的语义,对于延迟决策再运用三支决策理论进行迭代操作,对边界域样本进一步处理.在迭代的过程中,依据属性的重要程度将属性排序,从而客观的得到迭代过程中每次优先依据哪个属性进行划分.实验结果表明,该模型比单一运用决策粗糙集模型进行决策代价小,三支决策通过迭代对边界域处理的正确率有所提高,这为准确决策提供了一种新的方法.  相似文献   

14.
决策粗糙集理论是经典粗糙集理论结合贝叶斯理论拓展而来。为在不完备区间值信息系统下研究决策粗糙集理论,本文首先提出属性相似度的概念,并基于属性相似度定义了双精度容差关系。然后,基于双精度容差关系,结合贝叶斯最小风险决策原则建立不完备区间值信息系统下决策粗糙集模型。针对该模型,对不确定性度量进行修正并基于修正的不确定性度量对该模型的属性约简进行研究。最后提出属性约简算法并应用于目标识别实例。  相似文献   

15.
曾婷    唐孝    谭阳    丁本香   《智能系统学报》2020,15(6):1068-1078
在三支决策模糊粗糙集模型中,一些学者基于相似度三支决策模糊粗糙集模型建立了目标函数来得到最优阈值对 $\left( {\alpha ,\;\beta } \right)$ 的计算方法,但在该过程的研究中,学者并没有在相似度三支决策模糊粗糙集模型中讨论关于决策代价的描述问题。基于模糊信息系统用新的函数来描述决策代价成为计算阈值对 $\left( {\alpha ,\;\beta } \right)$ 的一种方法,首先,在模糊信息系统中,通过建立一个描述决策代价的函数,将模糊信息系统中的模糊数与三支决策的决策代价联系在一起;然后对隶属频率进行拟合,得到了三支决策中决策代价的数值描述;最后,通过两个实例说明了该方法的可行性和适用性。  相似文献   

16.
Rough set reduction has been used as an important preprocessing tool for pattern recognition, machine learning and data mining. As the classical Pawlak rough sets can just be used to evaluate categorical features, a neighborhood rough set model is introduced to deal with numerical data sets. Three-way decision theory proposed by Yao comes from Pawlak rough sets and probability rough sets for trading off different types of classification error in order to obtain a minimum cost ternary classifier. In this paper, we discuss reduction questions based on three-way decisions and neighborhood rough sets. First, the three-way decision reducts of positive region preservation, boundary region preservation and negative region preservation are introduced into the neighborhood rough set model. Second, three condition entropy measures are constructed based on three-way decision regions by considering variants of neighborhood classes. The monotonic principles of entropy measures are proved, from which we can obtain the heuristic reduction algorithms in neighborhood systems. Finally, the experimental results show that the three-way decision reduction approaches are effective feature selection techniques for addressing numerical data sets.  相似文献   

17.
Based on decision-theoretic rough set model of three-way decisions, we augment the existing model by introducing linguistic terms. Considering the two types of parameters being used in the three-way decisions with linguistic assessment, a certain type of novel three-way decisions based on the Bayesian decision procedure is constructed. In this way, three-way decisions with decision-theoretic rough sets are extended to the qualitative environment. With the aid of multi-attribute group decision making, the values of these parameters are determined. An adaptive algorithm supporting consistency improvement of multi-attribute group decision making is designed. Then, we optimize the scales of the linguistic terms with the use of particle swarm optimization. The values of these parameters of three-way decisions are aggregated when proceeding with group decision making. Finally, the proposed model of three-way decisions with linguistic assessment is applied to the selection process of new product ideas.  相似文献   

18.
三枝决策粗糙集   总被引:8,自引:5,他引:3  
从贝叶斯理论出发,介绍基于三枝决策粗集理论。首先讨论在期望风险最小决策的语义下决策粗集理论基本模型的构建过程。其次,分析决策粗集三枝决策方法在不同概率区间犯错的可能性,并通过其与二枝决策及Pawlak粗集三枝决策的差异,给出决策粗集三枝决策方法优于其他两种决策方法的成立条件。最后,提供一种利用决策粗集三枝决策解决实际问题的方法。  相似文献   

19.
Chinese characters are constructed by strokes according to structural rules. Therefore, the geometric configurations of characters are important features for character recognition. In handwritten characters, stroke shapes and their spatial relations may vary to some extent. The attribute value of a structural identification is then a fuzzy quantity rather than a binary quantity. Recognizing these facts, we propose a fuzzy attribute representation (FAR) to describe the structural features of handwritten Chinese characters for an on-line Chinese character recognition (OLCCR) system. With a FAR. a fuzzy attribute graph for each handwritten character is created, and the character recognition process is thus transformed into a simple graph matching problem. This character representation and our proposed recognition method allow us to relax the constraints on stroke order and stroke connection. The graph model provides a generalized character representation that can easily incorporate newly added characters into an OLCCR system with an automatic learning capability. The fuzzy representation can describe the degree of structural deformation in handwritten characters. The character matching algorithm is designed to tolerate structural deformations to some extent. Therefore, even input characters with deformations can be recognized correctly once the reference dictionary of the recognition system has been trained using a few representative learning samples. Experimental results are provided to show the effectiveness of the proposed method.  相似文献   

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