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相似文献
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1.
针对传统粗糙集属性约简算法无法高效处理日益增长的大数据问题,提出了一种基于云计算的多层量子精英属性协同约简算法。该算法首先在云计算MapReduce模型下将大规模数据集划分到不同的进化蛙群中,分别获得各子种群最优解;然后构造一种基于多层量子蛙群精英向量的属性协同约简策略,挑选出具有全局搜索和局部精化最强优化能力的精英子种群向量,快速引导各子种群找到各自最小属性约简集,从而取得大规模数据集的全局最优属性约简集。实验结果表明本文算法在大规模数据集上求解全局最优属性约简解的效率和精度具有明显优势,同时应用于电子病历数据库MRI分割效果表明其具有较强适用性。  相似文献   

2.
基于一种新的启发式约简算法的变压器故障诊断方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于依赖度的知识相对约简的启发式约简算法是一种新的粗糙集最优属性约简方法,本文首次将其应用于变压器故障诊断问题中,并结合粗糙集值约简方法,得到一组故障诊断的最小决策规则集,从而大大减小了编码的工作量,避免了约简属性组合查询及缺少关键属性时规则匹配所带来的不便,运算速度也相对加快。此外,该模型还可以通过丰富训练样本,修正决策表的自学习法使得诊断效果不断提高。最后结合实例分析,证明该方法的简便及有效。  相似文献   

3.
针对基于邻域粗糙集属性重要度约简算法在某些决策表中约简正确率下降等问题,结合基于等价关系下的分辨矩阵知识,定义一种邻域决策系统下的分辨矩阵,邻域分辨矩阵由能够分辨不同邻域对象的条件属性子集组成。根据条件属性在邻域分辨矩阵中的占比提出一种属性重要度的度量方法,以新的重要度作为启发性因子,设计一种邻域决策系统下属性重要度启发性约简算法。该算法以核属性集作为初始集合,依次选择重要度大的属性加入到核集,直至找到最小属性约简时,算法终止。实例分析和UCI数据集试验结果表明,与基于属性依赖度的约简算法相比,该算法能够更有效地找到最小属性约简集,并且可以有效减少计算工作量,证明了算法的有效性和可实用性。  相似文献   

4.
一种基于互信息增益率的新属性约简算法   总被引:13,自引:1,他引:13  
为了获得决策系统中更好的相对属性约简,提出了一种基于互信息增益率的属性约简算法.该算法考虑了所选择条件属性与决策属性的互信息,还考虑了所选择属性的值的分布情况,从信息论角度定义了基于互信息增益率的属性重要性度量方法,并以此度量为启发式信息,算法从空集开始逐步将最重要的条件属性加入到选择属性集,直到所选择的条件属性集与决策属性集的互信息等于整个条件属性集与决策属性集的互信息时,算法停止.结果表明,算法能更有效地对决策系统进行约简,同时约简后的对象数目较少.  相似文献   

5.
属性约简和属性值约简是基于粗集理论进行有导师学习的基础,在分析经典约简算法的基础上,根据粗集理论中属性的依赖度和重要度等性质,提出一种改进的约简方法,以获取简洁的决策规则,从而使有导师学习变得既快捷又准确.并通过实例验证了该算法的正确性和有效性.  相似文献   

6.
基于遗传算法的属性约简算法研究与实现   总被引:1,自引:1,他引:1  
本文深入分析了属性约简的方法与算法、遗传算法的基本理论;给出了遗传算法中各类算子的设计和实现方法;提出对编码的改进,即在编码时选择可变长编码;然后用赌轮选择算法对种群中的个体进行选择,很大程度上改进了算法的收敛性能;而且能求得尽可能多的约简,实验证明该算法能对大多数测试数据集求得全部约简.  相似文献   

7.
Pawlak提出的基于属性重要度的约简算法是常用的算法之一,它通过计算等价关系对论域划分的粒度来度量属性的重要度。但用该算法计算每一个属性的重要度时,都要计算不同等价关系对整个论域的划分,计算复杂度非常高。受决策树划分子集思想的启发,对基于属性重要度的属性约简算法进行了改进,提出了一种基于划分子集的属性约简算法。在核属性集形成划分的基础上,通过在核属性中添加非核属性从而形成更细的划分,如此反复。在保持正域不变的框架下,形成最细化分的属性集就是一个约简。理论分析显示该算法减少了求属性约简的计算时间复杂度,提高了求属性约简的效率。  相似文献   

8.
为获取连续属性值数据集的最小属性子集,提出了一种两步约简方法.该方法以模糊粗糙集模型为基础,将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展,使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量,利用属性与类别之间的依赖度选出候选属性集,然后根据单个属性与类别和属性之间的依赖度对候选属性集进行约简.仿真结果表明,该方法在有效降低属性维数的同时一定程度上保证了分类正确率.  相似文献   

9.
针对Rough Sets理论的属性约简进行了研究.引入了决策属性集相对于条件属性集的条件信息量的概念,证明了条件信息量在属性约简过程中的变化规律是单调递减的,并利用其计算属性集中属性间的相关性,其平均值最小的属性集即为最后属性约简的结果,由此,提出了一种新的基于信息量的属性约简算法.  相似文献   

10.
差别矩阵属性约简是粗糙集重要约简方法之一,但在处理不一致大数据集时存在不足。为此,提出了决策差别矩阵的概念,并给出基于决策差别矩阵的属性约简定义,同时研究了由该定义获得的约简与正区域约简之间的等价性。为了提高求解效率,给出水平划分决策表的方法,指出将划分的子决策表分配到不同的网络节点上,基于子决策差别矩阵可并行完成核属性和属性约简;并设计了并行约简算法。实例分析和UCI中数据集的实验比较表明所提出的约简算法是正确的、高效的。  相似文献   

11.
提出一种最小hitting集算法,以满足基于模型故障诊断中诊断解的计算.采用集合递推运算计算了最小hitting集合,并证明了该算法可得到最小冲突集合组的全部最小hitting集合.实验表明,该算法程序容易编制、运算迅速快,可以明显地提高诊断效率,对于复杂的被诊断对象系统可以满足实时性要求.  相似文献   

12.
基于双向推理的序贯性故障诊断技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用人工智能的推理方法,从部分征兆集的扩展出发,研究了基于部分征兆集的故障诊断理论.描述了序贯性故障诊断的具体算法.建立了部分征兆集的诊断数学模型.最后应用实例对其故障诊断过程和推理过程进行了详细的分析,这种方法对提高复杂设备故障诊断的准确性和效率具有重要的意义.  相似文献   

13.
建立了一种新的网格环境下基于L-模糊集的信任模型,该模型用语言变量刻画实体间的信任,利用上下文无关文法进行形式化描述,并用模糊算子刻画信任等级.在此模型和Min-Min算法的基础上,提出了基于信任的网格任务调度算法L-FSTM-Min-Min(L-Fuzzy Set Trust Model-Min-Min),该算法以模糊逻辑为基础,使用3I算法对多条推荐信任规则进行模糊推理,达到对信任的综合评价.经GridSim网格模拟器仿真实验表明,在同等条件下该算法与Min-Min算法相比较,任务最后完成时间明显降低了,失效服务数也大大减少了.  相似文献   

14.
提出一个求解线性约束的离散化L_1-模逼近问题的新算法,该算法的理论基础是求解线性规划的有效集法,因此问题的维数不会增大,数值例子表明,该算法是非常有效的。  相似文献   

15.
利用蚁群算法的搜索技术,提出了一种基于蚁群算法的粗糙集属性约简方法。该算法将核引入初始信息素分布中,以加快算法的收敛。同时为提高全局搜索能力,根据蚂蚁在搜索过程中所得解的分布状况动态地调解蚂蚁的路径策略和信息量更新策略。实验证明该算法是有效的,具有较好的收敛速度和稳定性。  相似文献   

16.
知识约简是粗糙集理论研究中的一个重要内容,可辨识矩阵是属性约简的一个很重要的方法,本文把这种方法推广到不完备模糊决策信息中,定义了相似关系下的可辨识矩阵,提出了不完备模糊决策信息系统中相似关系的可辨识矩阵属性约简的算法,最后用实例验证了算法的可行性。  相似文献   

17.
为提高人脸数据集生成的准确率和效率,提出了一种将人脸跟踪与人脸聚类相结合的人脸数据集生成方法.首先,对KCF算法进行改进,并将改进的KCF算法用于人脸跟踪,得到不同时间片段的人脸图像集; 其次,从每个人脸图像集中通过人脸图像优选算法选出高质量的人脸图像; 再次,将优选出来的人脸图像进行人脸聚类,以完成视频中每个人的人脸数据集的生成; 最后,通过实验对比基于人脸跟踪、基于人脸聚类和基于本文方法的人脸数据集生成效果.实验结果表明,本文方法与基于人脸跟踪的人脸数据集生成方法相比,纯度提升约15%; 与基于人脸聚类的人脸数据集生成方法相比,效率提升约50%.  相似文献   

18.
针对程序切片在程序理解和程序测试方面的应用,提出了一种基于ASP的程序切片方法。ASP是一种声明性问题解决方法,它可以高效地描述程序切片问题。基于ASP的切片方法,可以把切片的查找转化为回答集的求解。另外,对传统数据流切片算法进行了改进;改进后的算法可以减少重复计算,提高了运行效率。通过实验表明了此改进法的正确性和高效性;并且比较了3种ASP求解器(DLV、Smodels、Cmodels)的执行效率,基于Cmod-els的改进算法的运行效率是最高的。  相似文献   

19.
针对程序切片在程序理解和程序测试方面的应用,提出了一种基于ASP的程序切片方法.ASP是一种声明性问题解决方法,它可以高效地描述程序切片问题,基于ASP的切片方法,可以把切片的查找转化为回答集的求解.另外,对传统数据流切片算法进行了改进;改进后的算法可以减少重复计算,提高了运行效率.通过实验表明了此改进法的正确性和高效性;并且比较了3种ASP求解器(DLV、Smodels、Cmodels)的执行效搴,基于Cmodels的改进算法的运行效率是最高的.  相似文献   

20.
粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法,是在保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的.但属性约简是一个NP难题,需要通过启发式知识实现.文中提出了一种利用二进制可辨矩阵的属性重要度实现属性约简的算法,该算法能快速求最少属性且实现简单,并通过理论和实例证明了其正确性.  相似文献   

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