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一种基于知识粒度的启发式属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
属性约简是粗糙集理论进行知识获取的核心问题之一。根据属性相似度与知识粒度的一致性,通过条件属性与决策属性以及条件属性之间的相似度度量,提出了一种基于知识粒度的启发式属性约简算法。根据条件属性与决策属性的相似度对条件属性进行降序排列,根据条件属性之间的相似度度量选择重要的属性,从而得到约简集合。理论分析与实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和较好的约简效果。 相似文献
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立足于“质量问题实际上是一个经济问题”这个论断,从企业最关注的“利润最大化”出发,分析和探讨了军’事代表运用质量成本进行质量监督的可行性.在此基础上,设计了质量成本监督法,初步提出了质量监督要素,并介绍了实际应用情况. 相似文献
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针对粗糙K-means聚类及其相关衍生算法需要提前人为给定聚类数目、随机选取初始类簇中心导致类簇交叉区域的数据划分准确率偏低等问题,文中提出基于混合度量与类簇自适应调整的粗糙模糊K-means聚类算法.在计算边界区域的数据对象归属于不同类簇的隶属程度时,综合考虑局部密度和距离的混合度量,并采用自适应调整类簇数目的策略,获得最佳聚类数目.选取数据对象稠密区域中距离最小的两个样本的中点作为初始类簇中心,将附近局部密度高于平均密度的对象划分至该簇后再选取剩余的初始类簇中心,使初始类簇中心的选取更合理.在人工数据集和UCI标准数据集上的实验表明,文中算法在处理类簇交叠严重的球簇状数据集时,具有自适应性,聚类精度较优. 相似文献
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如何对交叉边界区域的数据对象进行度量与处理一直是粗糙k-means(RKM)及其衍生算法的主要出发点.uppiRKM算法通过引入Laplace无差别原则,较好地解决了传统RKM算法对权重系数的选择比较敏感等相关问题,但没有考虑边界区域多个类簇的交叉程度以及边界区域数据对象的空间位置分布对聚类结果的影响.鉴于此,设计一种对边界区域的数据对象进行局部模糊度量的方法,并提出基于边界区域局部模糊增强的uppiRKM聚类改进算法,通过多组实例分析验证了所提出算法的有效性. 相似文献
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以9,10-二氢-9-氧杂-10-磷杂菲-10-氧化物(DOPO)和N-对羧基苯基马来酰亚胺(pCPMI)为主要原料合成了一种新型的反应型阻燃剂DOPO-pCPMI,利用傅里叶变换红外光谱(FT-IR),核磁共振谱(1H-NMR、31P-NMR)对阻燃剂分子的结构及其组成进行了分析表征。随后将DOPO-pCPMI与环氧树脂预聚,再以4,4’-二氨基二苯基砜(DDS)为固化剂制备DOPO-pCPMI/EP复合材料。通过极限氧指数(LOI)、动态热机械分析(DTMA)、热失重分析研究了复合材料的阻燃性能和热性能。结果表明:当pCPMI的质量分数为6%时,DOPO-pCPMI/EP固化体系综合性能最佳,氧指数由24%提高至33.5%;玻璃化转变温度(Tg)为210℃;弯曲强度由90 MPa提升至127 MPa;在氮气气氛下不同组分树脂的浇铸体残炭率不断提高。对燃烧后炭层的红外分析和扫描电子显微镜(SEM)分析表明形成了含马来酰亚胺的刚性炭层,且炭层外部紧凑、完整,内部致密、多孔。 相似文献
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基于粒计算的规则获取在一定程度上弥补规则获取算法的缺陷,然而大多数算法仅适用于处理名词型数据.为了从多粒度、多层次的角度处理数值型或混合型数据,基于邻域多粒度粗糙集模型,通过计算邻域多粒度条件粒与决策粒,分析条件粒在规则获取过程中的冗余关系,进而通过剪枝规则获取过程中的冗余条件粒.在此基础上,设计较高效的基于最大粒的悲观邻域多粒度粗糙集规则获取算法.通过理论分析与实例对比验证算法的有效性和优越性. 相似文献