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属性约简是Rough集理论在数据挖掘方面的一个重要应用,分明矩阵方法很好地实现了属性约简。本文主要介绍通过面向对象语言来实现分明矩阵方法。 相似文献
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一种分明矩阵法的推广 总被引:2,自引:0,他引:2
属性约简是知识发现的重要研究内容,也是Rough集理论的核心内容之一。目前,最常用的计算所有属性约简方法是Skowron的分明矩阵法。文中在深入研究Skowron分明矩阵法的基础上,对Skowron的分明矩阵法进行了推广,提出了广义分明矩阵的属性约简方法,并给出了运行实例。 相似文献
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属性约简是Rough集理论的核心内容之一,计算所有的属性约简已经被证明是NP完全问题。本文基于分而自治思想,在Skowron分明矩阵法的基础上,给出了最小析取范式的判定定理,从而提出了计算所有属性约简的算法。理论分析和实验结果表明,该约简算法在效率上较现有的算法有显著提高。 相似文献
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设计简洁的切实可行的基于Rough Set的属性约简的算法.通过基于Rough Set的属性约简方法对两个实际应用说明了如何利用该方法计算条件属性相对于决策属性的重要度,去除冗余属性,形成新的精简的知识发现属性集,从而提高数据挖掘效率. 相似文献
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Rough集理论是对大型数据库进行知识发现的主要方法之一。根据属性集核和相对等价类的概念,对数据库属性集中的属性进行约简,提取相应的规则(知识),是用Rough集知识发现的精髓。该文基于Rough集差别矩阵,提出了属性集的布尔函数的构造方法,并应用吸收律、分配律和等幂律对属性集布尔函数化简。论文证明了属性集布尔函数的化简与属性集的差别矩阵约简等价,同时给出了求相对决策属性基本集的算法和IRIS提供的数据仿真实验结果。 相似文献
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属性渐增式的决策规则挖掘算法 总被引:1,自引:0,他引:1
1引言
在数据挖掘(Data Mining)中,决策规则的挖掘是一个重要的目标,其描述了个体的属性之间的一种依赖关系[1].A.Skowron和C.Rausser在Rough集理论[1]的基础上提出了分明矩阵(Discernibilitymatrix)和分明函数(Discernibility function)的概念之后[2],基于Rough集理论的数据挖掘的研究方法大多是遵循这两个概念的,诸如:信息系统中属性依赖关系的挖掘[3],决策规则的生成[4],数据浓缩[5],属性的约简(Reduciton)[4,6]等. 相似文献
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一种连续值属性约简方法ReCA 总被引:1,自引:1,他引:0
属性约简是Rough集理论的主要应用和研究内容之一.现有的各种属性约简方法大多适用于离散值属性.对于连续值属性的数据处理,通常做法是先对其进行离散化.这种先期对数据进行的处理会丢失一些信息,易于使约简产生错误.针对连续值信息系统,提出了一种新的属性约简方法ReCA,该方法将连续值属性离散化与属性约简过程融为一体,以基于信息熵的不确定性度量作为适应度函数,通过进化计算同时得到约简属性集合和离散化的断点集合.实验表明,该方法不仅可以有效地进行属性约简,而且与Rough集及C4.5两种方法相比,得到的属性数目少、测试精度较高. 相似文献
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约简是粗集理论的重要概念,由定义计算约简是一个典型的NP问题且由于约简的不唯一,在面对大数据集或高维数据集问题时获得的属性集往往并非是最小的属性约简集.文中针对Rough sets理论的属性约简进行了研究.研究了通过可辨识矩阵求得属性约简集,利用Rough sets与灰色理论相结合,提出一种属性约简的启发式算法,拟合结果表明本约简算法合有效. 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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Petri网的分解技术是复杂网系统分析的一种重要手段,基于变迁指标的分解方法将系统分解为一组T-网。通过获得分解子网的结构性质以及子网与原网间的性质保持关系,得到了判定原网结构性质的一些方法和结论;同时给出了判定原网系统活性的一个条件。所得结果为结构复杂Petri网的性质分析提供了有效的方法。 相似文献
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基于库所指标分解的Petri网结构性质分析 总被引:2,自引:1,他引:1
Petri网的分解技术是复杂网系统分析的一种重要手段,基于库所指标的分解方法将系统分解为一组S-网。基于库所指标的分解方法来分析原网的结构性质,得到了原网对子网结构性质的保持关系,并给出了几种通过子网直接判定原网结构性质的方法,为结构复杂Petri网的性质分析提供了有效的方法。 相似文献
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随着智能设计方法和先进制造技术的快速发展,高端装备呈现出智能化、轻量化、多功能化、仿生化和制造一体化等发展趋势。虽然点阵结构具有轻质高强、减振降噪、抗冲击吸能等优异性能,然而其一直存在微观建模复杂且性能表征分析耗时的难题。为此,本文提出了一种基于切割水平集的非均质点阵微结构建模与数据驱动的材料性能快速预测方法。首先,每个微结构原型由一个水平集函数隐式表示,多个微结构原型组成一个复合点阵微结构,通过改变微结构原型的类型和数量可组合成多种非均质微结构构型。然后,采用均匀化理论计算点阵微结构的等效弹性矩阵并生成数据集,并通过神经网络建立其切割高度变量到等效弹性矩阵与体积分数之间的映射,所得代理模型可快速预测出点阵微结构的材料性能参数,从而替代昂贵的均匀化计算。实验结果表明,本文提出的预测方法可精确表征非均质点阵微结构,构建的代理模型可大幅减少点阵微结构性能计算成本,且具有较高的精度和鲁棒性。 相似文献
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Kuangyu Shi Hans-Peter Seidel Holger Theisel Tino Weinkauf Hans-Christian Hege 《Computer Graphics and Applications, IEEE》2008,28(5):24-36
This article focuses on the transport characteristics of physical properties in fluids-in particular, visualizing the finite-time transport structure of property advection. Applied to a well-chosen set of property fields, the proposed approach yields structures giving insights into the underlying flow's dynamic processes. 相似文献
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针对粒子群优化算法在处理信息系统中属性约简收敛速度慢、早熟的问题,提出了一种结合云模型的量子粒子群优化算法(CQPSO)的属性约简方法。改进量子粒子群优化算法,即利用量子粒子群算法的量子行为来加快收敛速度;引入云模型控制粒子种群在不同状态下进行寻优;根据属性依赖度等性质构造属性约简数学模型;采用CQPSO算法对其进行求解,得到约简结果。实验中采用标准测试函数对CQPSO算法进行仿真对比,验证了CQPSO算法性能优于量子PSO算法;采用UCI标准数据库的典型例子进行属性约简测试,结果表明提出的属性约简方法优于现有约简方法,其计算速度快、识别精度高。 相似文献
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Joseph Sifakis 《Theoretical computer science》1982,18(3):227-258
In this paper a systematic method for generating, comparing and proving the properties of transition systems is presented. It is assumed that any property of a system can be defined by giving a set of ‘target’ states and a type of reachability. Ten different types of reachability are proposed; by appropriately choosing the set of target states, a family of ten potentially different properties is generated. The main conclusion is that the reachability types and therefore the system properties, can be characterized by simple relations involving the set of the possible initial states and fixed points of certain continuous predicate trasformers depending on the set of target states. As a consequence, in order to prove a given property it is sufficient to compute iteratively greatest or least fixed points of continuous predicate transformers.Some examples are presented which show how the results can be applied to prove the properties of concurrent systems represented by non-deterministic models. 相似文献
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在多标记学习中,数据降维是一项重要且具有挑战性的任务,而特征选择又是一种高效的数据降维技术。在邻域粗糙集理论的基础上提出一种多标记专属特征选择方法,该方法从理论上确保了所得到的专属特征与相应标记具有较强的相关性,进而改善了约简效果。首先,该方法运用粗糙集理论的约简算法来减少冗余属性,在保持分类能力不变的情况下获得标记的专属特征;然后,在邻域精确度和邻域粗糙度概念的基础上,重新定义了基于邻域粗糙集的依赖度与重要度的计算方法,探讨了该模型的相关性质;最后,构建了一种基于邻域粗糙集的多标记专属特征选择模型,实现了多标记分类任务的特征选择算法。在多个公开的数据集上进行仿真实验,结果表明了该算法是有效的。 相似文献
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李艳荣 《数字社区&智能家居》2009,(21)
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。 相似文献