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粗糙集理论中,属性的离散化是预处理中的关键问题。基于新聚类学习算法提出了一种新的属性离散化方法,并将该方法用于车牌字符识别中。首先根据车牌字符的特征建立决策表,给出了基于新聚类学习算法对决策表属性值进行离散化的算法。然后应用粗糙集理论对离散后的决策表属性进行约简,由约简后的属性构造神经网络识别器。字符识别的结果分析表明基于新聚类学习方法的离散化算法对于车牌字符属性较为适用。 相似文献
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利用粗糙集理论从初始的数据库出发,进行离散化,属性约简和值约简,依次建造可辨识矩阵、约简表和规则表,从数据库中提取一定的规则。 相似文献
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为解决粗糙集离散化过程中存在的信息损失问题,将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出基于FCM的模糊粗糙属性约简算法.该方法用模糊C均值聚类算法对连续属性进行模糊化,并通过有效性分析来确定最佳分类数目.该方法克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数.几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点.最后分别对天气信息系统和玻璃识别信息系统进行了属性约简计算,结果表明该方法是可行有效的. 相似文献
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基于粗糙集理论,对基于属性重要度的启发式属性约简算法进行了改进,并将改进后算法运用于纳税人属性约简的实际工作中.该算法解决了原有基于属性重要度的启发式属性约简算法结果中存在冗余属性问题,实现了属性选择较小化,并保持原有数据分类能力不发生大的变化.通过属性约简实验结果和实际工作情况对比,证明该算法具有很好的性能. 相似文献
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基于粗糙集属性约简的SVM异常入侵检测方法 总被引:3,自引:2,他引:1
文章提出了基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法。为验证该方法的有效性,对实验数据集KDD99分别用粗糙集属性约简的支持向量分类方法和传统的支持向量分类方法进行实验仿真,并把两者的实验结果进行对比。实验证明,基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法在检测精度相当的情况下,有效的降低了检测时间并减少了存储空间。 相似文献
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陈浩 《微电子学与计算机》2011,28(11):106-109
连续数据离散化能够提高数据挖掘算法的分类能力.文中提出一种基于统计指标的连续属性离散化方法,凭借相关系数衡量类与属性间的关联度,获取最优区间列表.引入变精度粗糙集模型,有效地控制数据由离散化导致的信息丢失.该方法在声纳传感器数据识别以及其它领域上进行了应用.实验结果表明,该方法在J48决策树上有很好的分类能力. 相似文献
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文中提出了基于粗糙集(RS)理论与BP神经网络相结合的故障智能诊断技术.首先对大型设备大量复杂的数据,利用粗糙集理论进行前期数据的预处理,约简原始数据的属性,再将处理过的数据用LM算法改进的BP神经网络技术来进行分析,最终实现故障智能诊断.建立了基于RS-LMBP算法的故障诊断模型,并通过实例验证了方法的可行性和高效性. 相似文献
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粗糙集理论中一种连续属性离散化算法 总被引:4,自引:3,他引:4
连续属性离散化一直是机器学习领域中亟待解决的关键问题之一。提出一种基于断点重要性的离散化算法。首先给出粗糙集理论的几个基本概念:决策表、不可分辨关系、信息熵和条件熵,然后对离散化问题进行介绍,给出断点分类的条件熵定义,在此基础上给出了断点选择的粗糙集连续属性离散化算法。仿真结果表明,算法的综合性能优越于文献报道的同类算法。 相似文献
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针对经典的粗糙集方法在处理不完备测试数据时,将完备化和属性约简先后进行易导致完备化数据产生偏差而影响属性约简准确性的问题,给出一种基于不完备熵的属性约简算法.通过对属性重要度概念在粗糙熵和不完备熵定义上进行拓展,立足原始测试数据直接计算各条件属性的属性重要度,从而获取一个较优的属性约简.该方法不仅充分考虑了不完备数据与属性约简之间的联系,而且约简结果更加精确,最后在某型装备故障诊断中应用验证了其有效性和优越性. 相似文献