共查询到19条相似文献,搜索用时 78 毫秒
1.
为探讨数据关联问题,对数据集实施分层粒化处理,得到分层结构的粒化树.进而利用粒化树的层次信息和粒度的数值表示,并通过关联数据产生的数据联系,给出两棵粒化树之间数据关联的定义.文中视上近似为算子,借助上近似运算对应的粒,获得数据关联的判定定理,并基于粒度的数值信息判定关联紧密程度,形成数据关联的粒化树描述方法,其展示的粒化分层和粒度数值表示可看作粒计算研究的一种形式.实例的讨论表明粒化树方法的应用价值 相似文献
2.
为了研究实际中的数据合并问题,对各类数据信息给予了整体表示,使数据集、关联关系和划分共同组成了关联组合结构,为数据合并作了结构化的准备。进而,通过对关联关系的粒化处理,实现了关联组合结构到粒化结构的转换,促成了相关数据的按组合并。由于关联组合结构和粒化结构均与关联矩阵相互对应,所以基于结构转换的数据合并又可通过矩阵变换计算完成。因此所展开的讨论既包含了数据合并的理论分析,也给出了数据合并可程序化的数据形式,形成了以结构粒化为理论支撑、以矩阵变换为算法构成的数据合并方法。基于该方法的程序设计使数据合并实现了程序化,并保证了运行的线性复杂度。实验表明,理论支撑下的程序处理具有快速及准确的运行特性。 相似文献
3.
为了讨论数据关联问题,按层次对数据集进行了粒化,引入了每一粒的相关集,产生了与相关集类关联的分层粒化结构,并称之为粒化树。进而以同一数据集上的两棵粒化树为结构支撑,完成了对数据关联的定义,使相关集之间数据的关联得以数值化表示,形成了数据关联的数值描述方法。对此的研究确定了数据关联的等价条件,以此为依托并通过实例探究了数据关联的相关性质,讨论了关联的紧密程度、数据的粒化等同、关联的相互比较等数值化的处理方法。同时为实例的讨论提供了算法编程的基础,表明了数据关联研究的实际意义。 相似文献
4.
为了研究数据合并问题,并使合并数据保持合并前的数据之间的关联关系,对各类数据信息给予了结构化的表示,对应产生了由数据集和加权关系组合构成的加权关联结构;进而通过数据集的合并粒化集,完成了加权关联结构向加权粒化结构的转换,使数据集中的数据依据粒化信息得到了合并,并保持或汇集了合并前的数据之间的关联信息,由此形成了数据合并的结构粒化方法。在此基础上,构建了加权关联矩阵和加权粒化矩阵,分别作为加权关联结构和加权粒化结构的矩阵表示。经中间变换和目标变换的矩阵计算,实现了加权关联矩阵向加权粒化矩阵的变换,产生了与结构粒化等价的矩阵变换方法,形成了程序设计的算法基础。 相似文献
5.
6.
7.
8.
9.
当前日益增长的大数据备受青睐,大数据的核心是数据分析。然而聚焦大数据的动态、多维特性,传统数据分析方法难以获取可靠且准确的分析结果,数据分析方法面临着重要的发展机遇和严峻的挑战。对动态大数据的多维关联性分析问题进行研究和探讨,以动态大数据为研究对象,以粒计算(Granular Computing,GrC)理论为研究基础,提出粒矩阵思想,研究构建面向动态大数据的粒矩阵方法,分析粒矩阵的逻辑约简运算,确定了基于粒矩阵的动态大数据多维关联性分析模型。本文旨在为高效利用动态大数据进行多维关联性分析和揭示数据隐含的客观规律提供科学依据,对大数据的可持续发展也具有重要意义。 相似文献
10.
为了实现复杂网络社团发现算法的复杂度和精确度间的均衡,提出一种基于聚类粒化的社团发现算法(CGCDA),将网络粒化获得的粒子视为一个社团,粒化结果即为对网络的社团划分。首先,将网络中的每个节点视为基本粒,通过初始粒化操作实现对网络的粒化;然后,针对获得的粒化集合中满足粒化系数的粒子进行聚类粒化操作,分层粒化直到不存在满足要求的粒子对;最后,将粒子对中的重叠节点视为孤立点,用邻居节点投票法把孤立节点归并到相应的粒子中,实现对复杂网络的社团划分。实验实现了Newman快速算法(NFA)、标号传播算法(LPA)和CGCDA。实验结果表明,CGCDA在四个基准数据集上可获得平均高于LPA 7.6%的模块度和低于NFA 96%的时间。CGCDA时间复杂度较低,获取的社团模块度较高,实现了社团发现时间和精确度的均衡,相比NFA、LPA总体性能更优。 相似文献
11.
文章研究了基于粒度计算理论的数据分类建模,引入了全粒度空间的概念,定义了集合的粒度表示,给出了概念学习在粒度计算理论中的解释,导出了一个基于数据分类的知识发现模型,从而说明了知识发现可归结为在全粒度空间中寻找目标概念的最佳粒度表示,而各粒度描述的析取构成决策规则的前件。 相似文献
12.
13.
粒度计算及其在数据挖掘中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
粒度计算涵盖了所有在处理问题过程中使用粒度的理论、方法、技术和工具。本文首先简要地介绍了粒度计算的基本思想、基本问题以及它的三个主要模型(模糊集、粗糙集和商空间),然后综述了粒度计算在数据挖掘中的应用。 相似文献
14.
许多来自工业应用的优化问题都是NP难问题。确定参数可解FPT作为处理这类问题的另外一种思路,在最近的10多年中受到了广泛的关注。支配集问题是图论中最重要的NP完全的组合优化问题之一,即使对于FPT体系而言,一般图中的支配集问题属于W[2]完全的,意味着不可能设计出复杂度为f(k)no(1)的算法。在本文中,我们考虑在给定的平面图G=(V,E)中参数化支配集问题,给定参数k,看是否存在大小为k的顶点集合支配图中的其他顶点,当把问题限定在平面图上,这个问题属于确定参数可解。本文给出了基于两组归约规则的搜索树算法,通过使用规约技术化简实例,构造搜索树,得到了复杂度为O(8kn)的算法,同时通过相关实验结果显示了归约规则对算法的作用。 相似文献
15.
基于粒度计算的覆盖算法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了更好地解决高维海量数据的分类问题,本文提出一种基于粒度计算的覆盖算法.该算法以粒度计算为理论依据,指出在分析研究某一问题时,可以适当将其属性、论域或者结构粗化,求得某个商空间,在该商空间中抓住事物的本质对其研究,对某些在同一个粗粒度世界无法识别或者彼此特征区别很弱的对象可以换一个粒度世界对其分析,从而全面了解整个问题;以构造性学习算法--覆盖算法为具体实现工具,得到多个商空间中的结果,最终由商空间理论中的函数合成法获得完整结果.实验证明这种基于粒度计算的覆盖算法在解决分类问题时是行之有效的. 相似文献
16.
1 引言知识发现和数据挖掘(Knowledge discoverg and dataMining,简称KDDM)是近几年来随着人工智能和数据库发展起来的一门新兴的数据库技术。其处理对象是海量的日常业务数据,其目的是从大量的数据源中提取人们感兴趣的、有价值的知识和重要的信息。由于计算机和通信技术的迅猛发展,人类活动产生的数据日益增加,大量的各种数据库用于政府事务、科学研究、工业生产、商业管理和其它各个方面。数据的爆炸式增长使KDDM成了一个日益重要的研究领域。所提取的知识可用于问题求解、生产控制、信息管理、判断决策 相似文献
17.
18.
基于等腰归一化距离的模糊粒度空间研究 总被引:1,自引:0,他引:1
本文将等腰归一化距离引入到模糊商空间中,提出了基于等腰归一化距离的模糊粒度空间理论.研究了它的结构和性质,并得到了四个重要结论.首先,下面3个叙述是等价的(定理3.2): (1) 给定X上的一个模糊等价关系;(2)给定X上的一个等腰归一化距离;(3)给定X上的一个分层递阶结构(或有序的粒度空间).其次,讨论了等腰归一化距离与Fuzzy等价关系间相互确定的对应关系,且都是一对多的关系(定理2.2,定理2.3).最后,给出了通过X上的模糊等价关系R诱导的等腰归一化距离d确定其引导的粒度上的度量dλ,且dλ正好是d在粒度X(λ)上压缩的等腰归一化距离(定理4.1), 同时给出了确定粒度空间上等腰归一化距离的方法.这些研究结论为模糊粒度计算的理论研究和应用提供了强有力的数字模型和工具, 同时表明模糊商空间的粒度计算可以在等腰归一化距离的范畴内进行,为模糊粒度计算提供了更为直观的几何解释. 相似文献