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1.
基于条件信息熵的决策表约简   总被引:302,自引:8,他引:294  
Rough集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法,在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控制算法获取等领域取得了很大的成功。研究者从不同的角度对这个理论进行研究。本文将从信息论观点出发对Rough集理论的基本概念和主要运算进行分析讨论,通过与Rough集理论的代数观点进行比较分析,得到这两种观点下的一些等价性质和不同的特性,并基于条件信息熵提出决策表的约简算法。  相似文献
2.
Rough集高效算法的研究   总被引:167,自引:11,他引:156  
深入分析了现有Rough集算法低效性的根源,围绕不可区分关系和正区域两个核心概念,研究了不可区分关系的性质,给出并证明了正区域的一种等价计算方法,从而得出高效的Rough集基本算法;随后,分析了正区域的渐增式计算,并给出了一种完备的同性约简算法.理论分析和实验结果表明,该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高.  相似文献
3.
一个复杂度为max(O(|C||U|),O(|C|2|U/C|))的快速属性约简算法   总被引:70,自引:2,他引:68  
以基数排序的思想设计了一个新的求U/C的算法,其时间复杂度被降为O(|C||U|).经研究发现,以近似质量作为启发信息并非十分理想,故以快速缩小搜索空间为目的设计了一个新的较为合理的度量属性重要性的计算公式,并给出了该公式的递归计算公式.计算该公式的算法复杂度被降低到O(|C-P||U'-Up'|).用新公式作为启发信息,设计了一个时间复杂度为max(o(O(|C||U|),O(|C^2|U/C|))的快速属性约简算法,并用一个实例说明了算法.实验结果表明新算法不仅具有高效性而且能处理大型决策表.  相似文献
4.
强化学习研究综述   总被引:65,自引:1,他引:64       下载免费PDF全文
高阳  陈世福  陆鑫 《自动化学报》2004,30(1):86-100
摘要强化学习通过试错与环境交互获得策略的改进,其自学习和在线学习的特点使其成为 机器学习研究的一个重要分支.该文首先介绍强化学习的原理和结构;其次构造一个二维分类 图,分别在马尔可夫环境和非马尔可夫环境下讨论最优搜索型和经验强化型两类算法;然后结 合近年来的研究综述了强化学习技术的核心问题,包括部分感知、函数估计、多agent强化学 习,以及偏差技术;最后还简要介绍强化学习的应用情况和未来的发展方向.  相似文献
5.
矩形件排样优化的一种近似算法   总被引:45,自引:1,他引:44  
本文对理论上属于NP-完备问题的二维矩形件优化排样问题,构造了一个效率高、速度快、可令人满意的一种近似算法,该算法的主要思想是在排样过程中根据一种局部最优原则不断地动态产生一些较小的矩形,然后对这些小矩形区域排样,同时也消去一些已排过的矩形区域,直至所有的矩形件被排完,根据本文算法我们开发了一个矩形件排样系统。  相似文献
6.
Approximation by superpositions of a sigmoidal function   总被引:44,自引:0,他引:44  
In this paper we demonstrate that finite linear combinations of compositions of a fixed, univariate function and a set of affine functionals can uniformly approximate any continuous function ofn real variables with support in the unit hypercube; only mild conditions are imposed on the univariate function. Our results settle an open question about representability in the class of single hidden layer neural networks. In particular, we show that arbitrary decision regions can be arbitrarily well approximated by continuous feedforward neural networks with only a single internal, hidden layer and any continuous sigmoidal nonlinearity. The paper discusses approximation properties of other possible types of nonlinearities that might be implemented by artificial neural networks. This research was supported in part by NSF Grant DCR-8619103, ONR Contract N000-86-G-0202 and DOE Grant DE-FG02-85ER25001.  相似文献
7.
粗集的公理化   总被引:42,自引:5,他引:37  
祝峰  何华灿 《计算机学报》2000,23(3):330-333
粗集是知识发现领域的基础理论 ,该文在 L in等工作的基础上对粗集的公理化进行了深入的研究 ,去除了以往文献中给出的粗集公理组中的冗余性 ,得到了两个关于粗集的最小公理组 ,它们各自只包含 3个公理 .  相似文献
8.
一种模糊CMAC神经网络   总被引:41,自引:0,他引:41       下载免费PDF全文
提出了一种模糊CMAC(小脑模型关节控制器)神经网络,它由输入层、模糊化层、模糊相 联层、模糊后相联层与输出层等5层节点组成,具有与CMAC相似的单层连接权,可通过BP 算法学习推论参数或模糊规则.给出了网络的连接结构与学习算法,并将其应用于函数逼近 问题中仿真结果验证了该方法较之CMAC的优越性.  相似文献
9.
基于直觉模糊逻辑的近似推理方法   总被引:39,自引:2,他引:37  
针对直觉模糊逻辑及命题演算,提出了利用隶属度和犹豫度计算直觉模糊逻辑命题真值的合成方法.给出了直觉模糊逻辑命题的运算规则,重点研究了基于直觉模糊逻辑的近似推理方法.该方法包括直觉模糊取式推理,直觉模糊拒武推理及直觉模糊假官推理.井推导了相关的推理合成运算公式.以具体算例验证和表明了所提出的推导方法的正确性和有效性,以及对方法进行验证的详细步骤.  相似文献
10.
傅立叶描述子识别物体的形状   总被引:39,自引:1,他引:38  
傅立叶描述子是分析和识别物体形状的重要方法之一,利用基于曲线多边形近似的连续傅立叶变换方法计算傅立叶描述子,并通过形状的主方向消除边界起始点相位影响的方法,定义了新的具有旋转,平移和尺度不变性的归一化傅立叶描述子,与使用离散傅立叶变换和模归一化的传统傅立叶描述了相比,新的归一化傅立叶描述于同时保留了模与相位特性,因此能够更好地识别物体的形状,实验表明这种新的归一化傅立叶描述子比传统的傅立叶描述子能够更加高效,准确地识别物体的形状。  相似文献
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