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2.
针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。 相似文献
3.
本文提出一种基于粗糙集理论和Apriori算法的关联规则挖掘方法并将其应用于中医病证关联分析。该方法通过属性约简抽取特征症状,然后在约简后的决策表上应用改进的Apriori算法进行关联规则挖掘,提高了中医病证关联规则挖掘的效率。 相似文献
4.
5.
传统的模糊支持向量机隶属度函数是基于样本点到类中心点的距离进行设计的,这对非规则形状分布数据很不合理.在基于粗糙集和支持向量机建立入侵检测模型里,使用粗糙集理论挖掘出各条件属性对决策属性的影响决策程度,提出基于样本点与类中心点属性比较加权的新隶属度函数构造方法.该方法用于此模型,可以有效降低隶属度函数对样本集几何形状的依赖,能够有效地区分样本点、噪音点以及孤立点.实验表明,与支持向量机和传统基于类中心距离的模糊支持向量机相比,新的基于属性相关的隶属度函数的模糊支持向量机达到最好的分类效果,而且新隶属度方法简单易行,运行速度快 相似文献
6.
7.
崔庆安 《化工自动化及仪表》2005,32(6):20-23
应用粗糙集(RS)理论对焦炉直行温度的控制规则进行了提取。首先收集人工成功控制直行温度的原始样本,添加可控与不可控参数,得到初始决策表;指出模糊控制方法因输入参数过少,从而会导致不确定性决策;然后利用RS理论对初始决策表进行约简,发现了关键影响因素及潜在规律,最终得到两组仅含有三个参数,简洁、一致、完备的控制规则,并经实际运行检验了规则的适用性。 相似文献
8.
9.
目前MPI实现提供上百种可供调整的运行时参数,但默认的运行时参数不能发挥程序应有的性能。为了给应用程序提供接近最优的运行时参数,本文提出基于粗糙集理论中的属性约简建立优化模型。首先通过属性约简方法为不同基准程序产生参数组合值,再根据未知应用程序的程序特征通过所建立的优化模型为其预测参数值。实验表明,该方法可以有效地为未知应用程序预测参数值,并且比使用默认参数程序性能提升约20%。 相似文献
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