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数据挖掘中粗糙决策规则及其不确定性研究 总被引:1,自引:1,他引:0
数据分析中产生的粗糙决策规则通常具有不确定性,需要适当的不确定性量度.借鉴变精度粗糙集理论思想,讨论了几种粗糙决策规则量度方法,采用基于信息熵的方法给出了变精度粗糙集意义下基于修正信息熵的不确定性量度函数,兼顾到了规则不确定性的两个方面:一致性和随机性,还能有效处理噪声对数据一致性的影响,对"几乎一致性规则"有保护作用.通过举例比较了γ0、Hdct和HVPRS,结果表明HVPRS更适合于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则. 相似文献
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数据分析中产生的粗糙决策规则通常具有不确定性,需要适当的不确定性量度。借鉴变精度粗糙集理论思想,讨论了几种粗糙决策规则量度方法,采用基于信息熵的方法给出了变精度粗糙集意义下基于修正信息熵的不确定性量度函数,兼顾到了规则不确定性的两个方面;一致性和随机性,还能有效处理噪声对数据一致性的影响,对“几乎一致性规则”有保护作用。通过举例比较了γ0、H^dct和H^VPRS,结果表明H^VPRS更适合于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则。 相似文献
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向艳 《计算机应用与软件》2003,20(7):35-36,88
采用MS SQL Server7.0设计知识库,Visual Basic 6.0编程实现了燃煤锅炉事故诊断专家系统。本系统知识表示采用了基于概率逻辑的产生式规则形式,并用数据库的方法存储管理知识库。推理机采用规则值的方法,并应用主观Bayes理论建立了不确定性推理模型。实现了一种较为理想的不精确推理。 相似文献
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提出一种将Bayes规则与HMM相结合的步态识别方法.检测环节通过采用重心变化作为特征序列来削弱时间差分算法中运动实体目标存在中空的负面影响,通过对检测出的目标特征序列采用直线拟合提取对称轴,并等效转化为具有方向性的点线距序列,来简化运算,降低失真度.步态训练中,通过初始化的修正使训练出的HMM接近全局最优,并给出Bayes相关先验学习方法.步态识别中,应用HMM的前-后向算法,并融合Bayes规则,客观性增强,最终结果经中国科学院CASIA的原始步态视频测试,达到比较高的识别率,且对衣着具有一定鲁棒性.该文方法主要针对视角在0°~180°间的室内监控直道行走场景. 相似文献
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研究了概率神经网络模型,并应用于故障诊断.对基于概率统计思想和Bayes分类规则的概率神经网络模型、网络结构、算法及其特点进行了分析,并提出一种优化估计平滑因子的方法.概率神经网络可很好地诊断自行火炮发动机运行中油路和气路的故障,在模式识别和故障诊断领域中可取得良好的应用效果. 相似文献