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知识的划分粒度表示法 总被引:2,自引:0,他引:2
对知识的分类能力给予量化,提出一种知识表示法——划分粒度表示法,利用划分粒度可定量表示知识的分类能力.首先给出粗糙集理论中主要概念的代数表示,其次定义知识的划分粒度并研究它的性质,最后证明知识的代数表示与划分粒度表示是等价的. 相似文献
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针对Dubois模糊粗糙集、Radzikowska模糊粗糙集、双论域上的模糊粗糙集,分别定义各自对应的模糊信任(似然)函数,证明模糊信任(似然)函数等于其对应的模糊集的下(上)近似质量,据此建立模糊决策表的证据推理模型.实例表明,该模型是行之有效的. 相似文献
3.
基于粗糙模糊集的规则提取方法通常分为两步:首先利用粗糙模糊集进行属性约简,然后采用提取模糊规则的方法提取规则.在规则提取的预处理阶段通过属性约简某种程度上可以缩短规则提取的时间,但其固有的不足导致不利于产生良好的规则.在模糊规则产生过程中避开属性约简,可以提高规则提取方法的适用性,降低计算复杂度.本文提出了动态粗糙模糊集的概念,基于此的规则提取算法不再依赖于属性约简,而是基于粒度序和逐步缩小的论域.首先,通过两种不同方式定义了动态粗糙模糊集并得到一些重要性质;在此基础上提出一种新的模糊规则提取算法;最后通过对比实验说明了算法的有效性. 相似文献
4.
基于数据场的粗糙聚类算法 总被引:1,自引:1,他引:1
聚类分析是数据挖掘的研究热点.传统的聚类算法都是把一个对象精确地划分到一个聚类簇中,类别之间的界限是非常精确的.随着Web挖掘技术的发展,精确地划分每个对象的聚类算法面临着巨大的挑战.根据数据场理论和经典粗糙集理论所具有处理不精确与不确定性数据的特性,提出一种新的基于数据场的粗糙聚类算法,该粗糙聚类算法采用势值作为对象的划分依据,避免传统粗糙聚类算法一贯采用基于欧氏距离的划分方法.算法首先通过对数据对象进行粗分然后再不断迭代细分,直至形成稳定的聚类簇.实验分析过程中,把提出的算法与粗糙K-means算法和粗糙K-medoids算法进行了比较,结果表明该算法在交叉数据集上具有较好的聚类效果,而且收敛速度较快. 相似文献
5.
针对当前求所有约简的算法其结果中存在较多冗余(约简的超集)的现状,对矩阵重排技术进行改进,设计一个多次运用改进矩阵重排技术求所有约简的算法,从而能够更高效地在属性集的幂集上进行剪枝,删除所有非约简和大部分超约简,同时给出一种快速判断属性子集是否为超约简的方法.与已有方法相比,所提出算法结果中超约简的数量更少,算法效率更... 相似文献
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7.
粗糙集理论认为知识就是分类。对知识的分类能力给予了量化,提出利用知识的划分粒度来定量地表示知识的分类能力。首先建立了知识与其划分粒度间的关系;其次,基于划分粒度定义了属性的重要性,并以此为启发式信息设计了一个信息系统的约简算法;最后通过实例表明,该算法是高效的。 相似文献
8.
决策表属性约简的相对划分粒度表示 总被引:3,自引:0,他引:3
粗糙集理论认为知识就是分类.本文对知识的分类能力给予了量化,提出利用划分粒度来定量地表示知识的分类能力.在划分粒度概念基础上,针对决策表定义了相对划分粒度并研究了它的性质,相对划分粒度可以定量表示决策表的条件属性子集相对于决策属性的分类能力的强弱;最后证明了对一致决策表的属性约简来说,相对划分粒度表示与Pawlak提出的代数表示是等价的. 相似文献
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不确定性度量是粗糙集理论的一个主要研究问题,其中熵度量受到学者们的广泛关注。然而,迄今为止,区间值信息系统的香农熵度量研究较少,尤其缺乏满足单调性的香农熵度量。为此,该文首先给出了一种由覆盖导出划分的方法,并证明了覆盖越细,由其导出的划分越细,从而可用划分熵对区间值信息系统的不确定性进行度量;其次,分别构造了区间值信息系统的香农熵度量和补熵(粒度)度量,并证明了其单调性和有界性。最后,分析了香农熵和补熵的关系。 相似文献