粗糙集属性约简算法在图像分类研究的应用

基于贝叶斯粗糙集,引入贝叶斯区分矩阵,采用属性的出现频率与属性的长度作为启发因素,并以此给出了贝叶斯粗糙集属性约简的另外一种算法,最后提出了一种基于颜色特征的图像分类模型及其分类算法。用该方法进行图像资源的分类,克服了经典粗糙集不宜处理带有噪声的数据和决策表不协调的分类问题的缺陷,同时又大大简化分类规则,且形成的规则集便于用户理解。完善了近似空间的概念。实验结果表明在处理决策表不协调的图像分类问题,贝叶斯粗糙集方法性能良好,分类准确和高效。     

基于动态约简的贝叶斯分类器实现

海量数据且高维环境下,朴素贝叶斯分类可能即面临获取大量带类标签代价过高又面临当前分类规则不能适应数据变化等问题。于是提出一种基于小规模训练集的基于粗糙集(RS)动态约简贝叶斯算法来实现问题分类:利用粗糙集理论对决策表属性进行动态约简,挖掘出对分类最有利的条件属性即极小值属性,作为朴素贝叶斯推理(NBC)方法对知识进行学习和分类的输入。该方法结合了贝叶斯推理与动态约简将大数据库采样划分的优点。实验证明了算法的可行性。     

混合树增广朴素贝叶斯分类模型

树增广朴素贝叶斯分类算法(TANC)虽然降低了朴素贝叶斯分类算法(NBC)的条件独立性约束,但是该模型同时又要求每个条件属性结点(除树的根结点外)都有两个父结点,这种限制同样降低了分类的正确率.因此,提出了一种基于粗糙集理论的混合树增广朴素贝叶斯分类模型(MTANC).通过在UCI数据集上的仿真实验,验证了该方法的有效性.     

一种基于粗糙集的图像分类方法

提出一种基于图像内容的颜色特征并利用粗糙集进行分类的模型。粗糙集理论在数据分类应用中的主要思想是保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的。实验结果表明在图像分类方面,粗糙集方法性能良好,相对于贝叶斯方法更加准确和高效。     

基于关联规则的贝叶斯网络分类器

关联规则分类器(CBA)利用关联规则来构造分类算法,但其没有考虑分类问题中的不确定性.提出一种基于关联规则的贝叶斯网络分类算法.该算法利用关联规则挖掘算法提取初始的候选网络边集,通过贪心算法学习网络结构,得到比经典的贝叶斯网络分类器TAN更好的拓扑结构.通过在15个UCI数据集上的实验结果表明,该算法取得了比TAN,CBA更好的分类性能.     

混合值不完备决策信息系统的粗糙分类方法

针对混合值不完备决策信息系统,提出一种将邻域联系度粗糙集与贝叶斯理论相结合的分类方法。定义了一种新的属性辨识矩阵——同异反辨识矩阵,给出了基于同异反辨识矩阵的t分配约简算法,以及对约简后的决策信息系统建立基于邻域联系度粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,用于对含有混合属性值以及不完备数据的对象进行分类。实验表明所提出的方法是客观有效的。     

基于PCA-SIFT特征与贝叶斯决策的图像分类算法

针对现有的基于SIFT特征的图像分类算法具有较大的储存空间需求及对图像背景较为敏感的问题,提出一种基于PCA-SIFT特征和贝叶斯决策的图像分类算法。该算法首先应用主成分分析将SIFT特征从128维降为36维,在训练过程中,对训练样本图像的PCA-SIFT进行区域匹配。基于匹配率选择目标图像中的稳定PCA-SIFT以提高算法对背景图像干扰的鲁棒性,然后应用最大似然估计估计概率分布参数,最后,应用贝叶斯决策理论实现图像分类。仿真实验表明,该算法与现有的SIFT图像分类算法相比分类精度高,而且具有最小的储存空间需求与较高的计算效率。     

基于粗糙集和贝叶斯理论的IT项目风险规则挖掘

针对IT项目的风险决策过程中存在大量不确定、不完全信息等特征,本文在传统粗糙集的基础上,将贝叶斯理论引入到IT项目的风险管理中,提出了规则支持度、置信因子、覆盖因子等获取的相关算法,构建了基于粗糙集与贝叶斯理论相结合的风险规则挖掘模型,并通过实例对该模型进行了详细分析。     

一种概率过程神经元网络模型及分类算法

针对动态信号分类及与先验类别知识融合问题,提出了一种概率过程神经元网络模型．模型将贝叶斯概率分类机制与过程神经元网络动态信号处理方法相结合,通过在前馈过程神经元网络中增加一个模式单元层,以及采用归一化指数类型激励函数,实现基于贝叶斯规则的动态信号分类．分析了概率过程神经元网络分类机制与贝叶斯分类规则的等价性,给出了具体的学习算法,实验结果验证了模型和算法的有效性．     

基于粗糙集与贝叶斯决策的不良网页过滤研究

不良网页过滤是一种两类网页分类问题。提出了一种基于粗糙集与贝叶斯决策相结合的不良网页分类过滤方法,首先利用粗糙集理论的区分矩阵和区分函数得到网页分类决策的属性约简;然后通过贝叶斯决策理论对网页进行分类与过滤决策。仿真实验表明,该方法在不良网页分类过滤系统中开销小,过滤准确度高,因而在快速过滤不良网页的应用中具有工程应用价值。     

基于粗糙集和决策树的医学图像分类研究

根据医学图像数据的特性,提出一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法。该方法利用粗糙集中基于属性重要性的离散化方法对医学图像特征进行离散化,采用粗糙集对其属性进行约简,得到低维训练数据,再用SLIQ决策树算法产生决策规则。实验表明：将粗糙理论与SLIQ相结合的数据挖掘方法既保留了原始数据的内部特点,同时剔除了与分类无关或关系不大的冗余特征,从而提高了分类的准确率和效率。     

基于支持向量机和粗糙集的图像检索算法

研究基于支持向量机和粗糙集的相关反馈图像检索算法。利用粗糙集理论,通过对训练集的学习,构造分类规则,对支持向量机反馈后的结果再次进行处理。实验显示,与现有方法相比,该方法在图像检索的性能和时间上都有明显的改善。     

移动环境下的垃圾短信过滤系统的研究

提出了一种分布式的垃圾短信过滤系统，它适合于移动网络，具有自学习能力，能够及时发现垃圾信息源，有效的过滤垃圾短信。在传统以词为属性的贝叶斯过滤算法的基础上，加入了规则和长度信息，利用互信息减小单词属性的个数。实验表明，它在短信过滤方面具有空间占用小和性能更好的特点，适合在移动电话上使用。同时还提出了一种垃圾短信发送者的可能性排名的方法。     

图像情感语义规则简化学习算法

讨论了研究图像情感语义规则的意义,给出了粗糙集中重要概念的定义以及极小极大规则学习算法的描述。提出了将极小极大规则学习应用于图像情感语义规则简化的方法。首先使用粗糙集理论中的属性约简对训练集进行简化,再使用决策树算法得到规则集,最后将极小极大规则算法应用于决策树规则的简化。此方法缩小了简化的范围,并能保证图像情感语义规则的准确率,且可减少规则的总数量。     

Rough set feature selection and rule induction for prediction of malignancy degree in brain glioma

The degree of malignancy in brain glioma is assessed based on magnetic resonance imaging (MRI) findings and clinical data before operation. These data contain irrelevant features, while uncertainties and missing values also exist. Rough set theory can deal with vagueness and uncertainty in data analysis, and can efficiently remove redundant information. In this paper, a rough set method is applied to predict the degree of malignancy. As feature selection can improve the classification accuracy effectively, rough set feature selection algorithms are employed to select features. The selected feature subsets are used to generate decision rules for the classification task. A rough set attribute reduction algorithm that employs a search method based on particle swarm optimization (PSO) is proposed in this paper and compared with other rough set reduction algorithms. Experimental results show that reducts found by the proposed algorithm are more efficient and can generate decision rules with better classification performance. The rough set rule-based method can achieve higher classification accuracy than other intelligent analysis methods such as neural networks, decision trees and a fuzzy rule extraction algorithm based on Fuzzy Min-Max Neural Networks (FRE-FMMNN). Moreover, the decision rules induced by rough set rule induction algorithm can reveal regular and interpretable patterns of the relations between glioma MRI features and the degree of malignancy, which are helpful for medical experts.     

基于可变精度粗糙集理论的规则获取算法

为了在处理噪声数据时获得更可靠的分类规则,提出了一种粗糙规则挖掘算法.通过粗糙规则集的不确定量度,在变精度粗糙集理论下近似约简分析的基础上,引入了信息熵,建立了变精度意义下的决策表的度量方式.利用离散粒子群算法,提出一种基于粒子群优化的粗糙集知识的近似约简算法,导出了粗糙规则集.经过实例分析说明,这种算法不但具有一定的噪声容忍度,而且该算法得到的规则具有较高的正确度和覆盖度,从而保证分类的准确性.     

一种基于精简的模糊规则库的分类算法*

结合模糊聚类和粗糙集提出了一种基于精简的模糊规则库分类算法.对于数值型样本数据,首先采用模糊聚类生成模糊规则库,然后运用粗糙集理论对样本属性进行约简,删除冗余规则,即可得到精简的模糊规则库,以方便进行分类决策.通过对IRIS的仿真测试表明,本算法所产生的模糊规则不仅简单易懂,而且分类效果很好.     

核属性蚁群算法的规则获取

蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,研究已经表明该算法具有许多优良的性质,并且在优化计算中已得到了很多应用.粗糙集理论作为一种智能数据分析和数据挖掘的新的数学工具,其主要优点在于它不需要任何关于被处理数据的先验或额外知识.本文从规则获取和优化两方面研究基于粗糙集理论和蚁群算法的分类规则挖掘方法.通过研究决策表和决策规则系数,建立基于粗糙集表示和度量的知识理论,将粗糙集理论与蚁群算法融合,采用粗糙集理论进行属性约简,利用蚁群算法获取最优分类规则,优势互补.实验结果比较表明,算法获取的分类规则,具有良好的预测能力和更为简洁的表示形式.     

基于论域空间模糊划分的粗集神经网络

针对粗集神经网络构建过程中的论域空间划分问题,提出一种基于模糊聚类的论域划分方法。将带交叉变异算子的粒子群优化算法(PSO)与模糊C-均值聚类算法(FCM)相结合,给出一种新的模糊聚类算法CMPSO-FCM,该算法具有良好的搜索能力和聚类效果。提出一种基于信息熵的模糊粗糙集决策规则获取方法,并用获取的规则指导粗集神经网络的构建。实验结果表明,该方法构造的神经网络具有更精简的结构、较好的分类精度和泛化能力。