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1.
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
2.
一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法   总被引:37,自引:2,他引:35  
本文研究和改进了经典的向量空间模型(VSM)的词语权重计算方法,并在此基础上提出了一种基于向量空间模型的多层次文本分类方法。也就是把各类按照一定的层次关系组织成树状结构,并将一个类中的所有训练档合并为一个类文档,在提取各类模型时只在同层同一结点下的类文档之间进行比较;而对文档进行自动分类时,首先从根结点开始找到对应的大类,然后递归往下直到打到对应的叶子类。实验和实际系统表明,该方法具有较高的正确率和召回率。  相似文献
3.
一种增量贝叶斯分类模型   总被引:33,自引:0,他引:33  
分类一直是机器学习,模型识别和数据挖掘研究的核心问题,从海量数据中学习分类知识,尤其是当获得大量的带有类别标注的样本代价较高时,增量学习是解决该问题的有效途径,该文将简单贝叶期方法应用于增量分类中,提出了一种增量贝叶斯学习模型,给出了增量贝叶斯推理过程,包括增量地修正分类器参数和增量地分类测试样本,实验结果表明,该算法是可行的和有效。  相似文献
4.
Rough逻辑及其在数据约简中的应用   总被引:32,自引:1,他引:31       下载免费PDF全文
刘清  刘少辉  郑非 《软件学报》2001,12(3):415-419
讨论了被定义在邻域值决策表上的Rough逻辑及其公式的真值,它在数据约简中的应用比Pawlak定义的决策表上的决策逻辑更加广泛.目前常用的数据约简方法有Pawlak的数据分析和Skowron的分明矩阵法.前者是非形式的,不易机械化;而后者虽说直观、易理解,但还要求生成一个分明矩阵的中间环节,从而造成时空上的不必要的开销.采取一边从邻域值决策表关于属性值邻域是分明的属性并构成邻域分明合取范式,一边做这种逻辑公式的等价变换直接得到邻域值决策表的诸多约简.由于不用生成分明矩阵的中间环节,这样便节省了空间和时间,  相似文献
5.
一种基于群体智能的Web文档聚类算法   总被引:30,自引:0,他引:30  
将群体智能聚类模型运用于文档聚类,提出了一种基于群体智能的Web文档聚类算法,首先运用向量空间模型表示Web文档信息,采用常规方法如消除无用词和特征词条约简法则得到文本特征集,然后将文档的向量随机分布到一个平面上,运用基于群体智能的聚类方法进行文档聚类,最后从平面上采用递归算法收集聚类结果,为了改善算法的实用性,将原算法与k均值算法结合提出一种混合聚类算法,通过实验比较,结果表明基于群体智能的Web文档聚类算法具有较好的聚类特性,它能将与一个主题相关的Web文档较完全而准确地聚成一类。  相似文献
6.
带Rough算子的决策规则及数据挖掘中的软计算   总被引:28,自引:3,他引:25  
文中讨论决策规则及其与演绎推理中的假言推理规则之间的关系,通过数据挖掘中的软计算使决策表中的属性简化和性值区间化,从而找到一种具有广泛表达能力的数据隐含格式,从中选择有代表性的,并删去冗余或过剩的规则,并保持决策表的原有用途和的有性能,我们通过开发一个中医诊疗专家系统的实例说明了这种软计算的过程,并分别用于统计或专家计算带可信度因子的产生式规则和基于Rough集方法计算带Rough算子的决策规则两  相似文献
7.
一种新的快速计算正区域的方法   总被引:24,自引:0,他引:24  
Rough集理论是一种新型的处理模糊性和不确定性知识的数学工具,正区域是该理论的核心概念之一,如何有效地计算正区域对提高各相关算法的性能至关重要.在对比Rough集理论进行深入研究的基础上,提出且证明了一种新的快速计算正区域的方法,并进一步分析了正区域的渐增式计算,最后给出了详细的算法描述和时间复杂度分析.理论分析和实验结果表明,该方法能够有效地降低计算复杂度,在效率上较现有的方法有显著提高.  相似文献
8.
基于SVM和k—NN结合的汉语交集型歧义切分方法   总被引:16,自引:0,他引:16  
本文提出了基于支持向量机(SVM)和k-近邻(k-NN)相结合的一种分类方法,用于解决交集型伪歧义字段。首先将交集伪歧义字段的歧义切分过程形式化为一个分类过程并给出一种歧义字段的表示方法。求解过程是一个有教师学习过程,从歧义字段中挑选出一些高频伪歧义字段,人工将其正确切分并代入SVM训练。对于待识别歧义字段通过使用SVM和k-NN相结合的分类算法即可得到切分结果。实验结果显示使用此方法可以正确处理91.6%的交集歧义字段,而且该算法具有一定的稳定性。  相似文献
9.
一种基于Rough集的层次聚类算法   总被引:13,自引:0,他引:13  
Rough集理论是一种新型的处理含糊和不确定性知识的数学工具,将Rough集理论应用于知识发现中的聚类分析,给出了局部不可区分关系、个体之间的局部不可区分度和总不可区分度、类之间的不可区分度、聚类结果的综合近似精度等定义,在此基础上提出了一种基于Rough集的层次聚类算法,该算法能够自动调整参数,以寻求更优的聚类结果。验结果验证了该算法的可行性,特别是在符号属性聚类方面有较好的聚类性能。  相似文献
10.
关联规则算法的实现与改进   总被引:11,自引:0,他引:11  
关联规则作为一种数据挖掘的工具,它能够发现数据项集之间有趣的关联,在关联规则的算法中,Apriori算法是其中的关键算法之一,面对大量复杂的数据集,怎样选择数据结构,怎样优化处理过程,对此此算法的性能将会十分重要,该文首先介绍了关联规则的原理和Apriori算法的实现,然后提出了对该算法的若干改进,例如:采用树型结构存取频繁项集,使用三种缓存优化的方法等,这些优化都能够在整体上提高算法的效率,对于大数据项,试验显示,这些改进能够正确,有效,快速地实现Apriori算法。  相似文献
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