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提出一种多准则方案对偏好程度粗度量的一般方法。构造了一种从参考方案集中获取偏好规则并用于全体方案排序和优选的算法。将参考方案对的偏好关系定量分级表示,应用粗集理论的近似原理对综合偏好关系进行粗近似以获取基于偏好信息的决策规则。计算实例表明新方法能充分表示决策者的偏好,有效避免了规则不一致性。 相似文献
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提出了一种基于神经网络和粗集的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简,然后使用神经网络对数据进行学习,并同时完成属性的不一致约简,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明,该方法快速有效,生成规则简单准确,具有良好的鲁棒性。 相似文献
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含序信息的粗集方法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
经典粗集理论给出了不可识别、上近似、下近似、简式和核等概念,其核心思想是运用条件属性集导致的知识粒子来近似决策属性集导致的知识粒子,进而推导出规则。这些知识粒子的实质是根据存在于属性值问的等价关系得到的,而事实上可能存在某些属性,其属性值内部存在序关系,与其它某属性间存在语义关系,这样的属性称为标准。本文所研究的粗集方法,考虑标准所携带的这些信息,推导出含有序信息的规则,并探讨使推导的规则更加完全和一致。本文给出了含序粗集方法(CORS)的定义、数据分析以及规则生成方法,并提出了一种更加合理的质量近似公式以及生成规则的四条原则。 相似文献
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为了能更好地进行多传感器图像融合,提出了一种基于双层并行PCNN和粗集理论的图像融合方法。该方法首先对两幅图像去噪,将一幅图像作为主PCNN网络的输入,另一幅图像作为从PCNN网络的输入,计算每幅图像的清晰度,分别将每幅图像的清晰度矩阵送入主从PCNN网络处理,然后根据粗集理论对原始图像分类,最后生成融合图像。该方法不仅能保留原图像信息,而且得到的融合图像清晰度高、对比度大。仿真实验结果以及与其他融合算法的比较,表明该算法的有效性和优越性。 相似文献
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为了从大量数据中获取有用的知识,提出了基于粗集与神经网络技术的数据挖掘方法.首先利用粗集理论消除冗余的属性,得到数据集的一些规则,然后利用这些规则构造神经网络,利用神经网络技术完善粗糙规则.文章就这一技术的研究方法作了综述,并提出了改进的粗集约简方法. 相似文献
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分布式知识获取是当前数据挖掘研究领域的热点问题之一.为了利用Rough集理论荻取分布决策表中的知识,提出了一个基于Rough集理论的分布式知识获取模型,并讨论了数据在粗糙分布式环境下,运用信息抽取算子及知识生成算子获取全局决策规则的方法.这些理论与方法扩展了Rough集理论处理多数据源的知识获取问题.实例证明了这些方法的可行性. 相似文献
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基于模糊粗集的不完备信息表属性约简新算法 总被引:2,自引:0,他引:2
模糊粗糙集结合了粗集和模糊集的优点,是一种有效的数据处理理论,尤其在不完备信息表数据处理中。论文对Krysckiewcz容差关系模型加以改进,充分考虑信息表中属性取值的规律,构造模糊的二元不可分辨关系,运用模糊粗糙集理论,推广属性依赖性度量概念,给出了属性约简算法,并通过一个实例验证了它的有效性,为不完备信息表的数据处理提供了一些解决问题的思路。 相似文献
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Rough集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法,在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控制算法获取等领域取得了很大的成功.决策表是Rough Set理论的处理对象,用RoughSet对决策表进行规则提取通常有代数观和信息观两种主要理论和方法.使用哪一种方法提取的规则集更好是很多研究者的目标.本文针对Rough Set理论的核心内容之一的知识获取进行了研究,提出了一种基于属性重要性排序的知识获取算法,并且证明了在不相容系统中使用信息观方法比使用代数观的方法更好,能够提取更合理的规则集. 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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基于Rough集的数据挖掘模型研究 总被引:13,自引:0,他引:13
这项工作的主要目的是表明怎样能够有效地实现基于Rough集的数据挖掘技术,在这篇论文里,我们详细讨论了Rough集理论,为了从基于Rough集的数据库中发现新的规则,研究了一种适合数据挖掘的面向对象的软件系结构,给出了数据挖掘算法、规则发现算法和规则约简算法,从初始数据库的信息出发,依次建造差别矩阵、约简表和规则表,最后给出了一个模拟实例,表明我们的模型和算法是可行的。 相似文献
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基于粗糙集理论的客户关系管理 总被引:1,自引:0,他引:1
粗糙集理论是一种新型的数据挖掘和决策分析方法,利用粗糙集理论进行决策表的知识约简与决策规则挖掘已经成为研究热点。本文介绍了粗糙集的基本理论,通过决策属性支持度定义的条件属性对决策属性重要性的启发式信息,求取决策表的最小约简。并将该方法用于对企业客户进行分类,为客户关系管理的决策支持提供了新的解决方法。 相似文献
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随着数据挖掘的兴起,有许多分类和预测的方法。数据挖掘研究的实旌对象多为关系型数据库,这给粗糙集方法的应用带来了极大的方便。关系表可被看作为粗糙集理论中的决策表,而利用粗糙集理论来处理数据挖掘有着传统挖掘工具所不具有的优点。粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具,文中通过实例介绍了粗糙集的基本理论,并通过实例详细介绍了在基于对决策表属性约简的基础上采用了可变精度粗糙模型实现规则的获取。该实例说明了对于不完备的信息系统,应用粗糙集理论进行数据挖掘是非常有效的。 相似文献
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关联规则挖掘是数据挖掘的重要领域之一,利用粗糙集理论来挖掘关联规则的方法已经得到广泛关注.针对不完备信息系统,提出了基于粗糙集理论的快速ORD关联规则挖掘算法.该算法首先采用基于粗糙集理论的属性约简算法进行属性约简,然后采用快速、高效的冗余项集和冗余规则修剪算法--ORD算法获取关联规则.将该算法与其它同类流行的算法在4个UCI数据集上进行实验比较,结果表明该算法性能良好. 相似文献