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原DV_Hop算法中存在节点间距离估算的累计误差以及待测节点坐标求解时的误差问题。在平均跳距的计算阶段,信标节点先后以两个通信半径广播自身位置信息,精确了节点间最小跳数值,加入修正因子来校正平均跳距,得到更精确的未知节点坐标。采用基于线性优化惯性权重和线性加权改进的学习因子同步变化的粒子群算法来优化待测节点位置解析误差,降低待测节点的平均定位误差。仿真结果表明,与原有算法相比,该方法可以有效地降低估算距离误差,提高待测节点的定位精度。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论一项重要的应用,目前已广泛运用于机器学习和数据挖掘等领域,邻域粗糙集是粗糙集理论中处理连续型数据的一种重要方法.针对目前邻域粗糙集模型中属性约简存在的缺陷,构造一种基于邻域粗糙集的邻域粗糙熵模型,并基于此给出邻域粗糙联合熵、邻域粗糙条件熵和邻域粗糙互信息熵等概念.邻域粗糙互信息熵是评估属性集相关性的一种重要的方法,具有非单调性变化的特性,对此,提出一种基于邻域粗糙互信息熵的非单调性属性约简算法.实验分析表明,所提出算法不仅比目前已有的单调性属性约简算法具有更优越的属性约简结果,而且具有更高的约简效率. 相似文献
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邻域粗糙集是数值型属性数据处理的有效工具.基于邻域粗糙集,传统依赖度及其约简未考虑邻域覆盖的绝对结构,由此文中建立加权依赖度及其启发式约简算法.首先,提出加权依赖度并得到其度量改进性与粒化单调性,定义相关的属性约简.然后,分析邻域半径的自适应取值,构造基于加权依赖度的启发式约简算法(NWDR).最后,在UCI数据集上进行对比实验,验证加权依赖度的单调性与NWDR的有效性.实验证明,加权依赖度改进传统依赖度的不确定性表示能力,NWDR具有较高的分类准确率与较强的应用适应性. 相似文献
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属性约简是一种重要的数据挖掘方法。为了对混合型信息系统达到更好的属性约简性能,提出一种邻域组合度量的启发式属性约简算法。邻域依赖度是构造混合信息系统属性约简的常用方法,根据粒计算的视角,在混合信息系统中提出邻域知识粒度用于评估属性的粒化能力。将邻域依赖度与邻域知识粒度进行结合,提出混合信息系统下的邻域组合度量,并将该度量方法作为启发式函数,提出一种属性约简算法。实验分析表明,该算法比混合信息系统的其他相关属性约简算法具有更高的约简性能。 相似文献
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基于邻域粗糙集的符号与数值属性快速约简算法 总被引:6,自引:0,他引:6
粗糙集理论被广泛应用于属性约简,算法复杂性是制约约简应用于大样本知识发现的主要问题,尤其是邻域模型下的约简问题.本文分析邻域粗糙集模型的数学性质,利用正域与属性集的单调关系,构造基于属性依赖度和前向搜索策略的快速算法.该算法降低样本比较次数,提高计算效率.实验分析表明该算法的有效性. 相似文献
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属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评估,最后给出一种启发式属性约简算法。实验结果表明,所提出的算法具有较好的属性约简性能。 相似文献
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DNA微阵列技术可以同时检测细胞内成千上万的基因的活性,被广泛应用于重大基因疾病的临床诊断。然而微阵列数据通常具有高维小样本特点,且存在大量噪声和冗余基因。为了进一步提高微阵列数据分类性能,提出一种特征基因混合选择算法。首先采用ReliefF算法剔除大量无关基因,获得特征基因候选子集;然后采用基于差分进化算法优化的邻域粗糙集模型实现特征基因选择;最后利用支持向量机进行分类,以验证算法的有效性。仿真实验结果表明,该算法能用尽可能少的特征基因来获得更高的分类精度,既增强了算法的泛化性能,又提高了时间效率,而且对致病基因的临床诊断有着重要的参考意义。 相似文献
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粗糙集理论和模糊集理论都是用来处理不完整和不确定信息的理论,两者都可用来观察、测试数据并进行推理。虽然它们之间有一些重叠,但两者的着眼点和计算方法是不一样的,因此不能相互替代,而是必须结合起来使用。本文在研究粗糙集和模糊集理论的基础上将两者相结合,提出了一个新的属性约简算法,并给出了一个应用实例。 相似文献
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为解决传统遗传算法在属性约简时会出现迭代次数多,收敛较慢的问题,论文提出了一种改进的遗传算法。该方法在适应函数上加入属性重要度因子,同时在交叉操作中有选择地保留子代个体,确保算法能够快速收敛。实验结果证明,改进之后的算法在保证属性约简的基础上,能够实现比传统遗传算法更快的迭代和收敛。 相似文献
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基于遗传算法的粗糙集属性约简算法 总被引:20,自引:0,他引:20
属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为了有效获取属性最小相对约简,本文提出了一种基于遗传算法的粗糙集属性约简算法.该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法全局寻优的特性,能够获得最佳的搜索效果.实验结果证明了该算法能够快速有效的进行属性约简。 相似文献
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一种基于Rough集理论的属性约简启发式算法 总被引:9,自引:1,他引:9
属性约简是知识发现中的关键问题之一.为了能够有效地获取决策表中属性的最小相对约简,在Rough集理论的基础上构造了一个新的算子,将信息论角度定义的属性的重要性作为启发式信息,来描述在决策表中条件属性所提供的知识对决策属性的影响;并采用宽度优先搜索策略,提出了一种新的属性约简启发式算法.以原始条件属性集为起点并结合算子,通过向属性核的递减式逼近,得到属性的最小相对约简.实例分析表明,该算法能有效地对决策表属性进行约简. 相似文献
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一种基于粗糙集的决策系统属性约简算法 总被引:28,自引:1,他引:28
从大量数据发现知识时,属性约简是一个关键问题,本文提出了一种新的算法用于粗集中的属性约简,该算法基于Hu的差别矩阵,在对差别矩阵进行化简的基础上,先得到核,然后在逐步减小的差别矩阵中挑选出最频繁的属性加入直到成为一个约简。文中还对求核的正确性,算法的正确性进行了证明,同时对算法复杂度进行了分析,最后给出了一个例子来说明算法的有效性。 相似文献