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1.
针对连续性和不完整的数据集没有属性约简理论的问题,结合统计的聚类分析方法和集对分析的联系度,提出了一种基于统计和联系度的粗糙集模型,它能对连续性和不完整的数据集进行属性约简. 相似文献
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《宜宾学院学报》2019,(12):29-38
粗糙集属性约简算法是数据预处理的有效方法,但无法处理某些结构复杂的数据.为了进一步拓宽粗糙集的应用范围,通过扩展粗糙集模型或改进属性约简算法以提高粗糙集的数据处理能力.对模糊粗糙集、覆盖粗糙集、邻域粗糙集、决策粗糙集、变精度粗糙集等几类拓展粗糙集模型的一些经典属性约简算法和最新提出的算法进行梳理和归纳后发现,现存的算法在运行效率和空间复杂度等方面限制了拓展粗糙集模型的使用范围.当前研究中拓展粗糙集模型在约简理论完善、大数据处理、特殊数据处理等三个方面的问题依然存在,因此未来应重点结合Pawlak粗糙集属性约简算法的思想、智能算法以及其他一些理论方法来研究拓展粗糙集模型属性约简理论. 相似文献
3.
张洁 《浙江工贸职业技术学院学报》2008,8(1):25-30
本文针对基于粗糙集的数据挖掘过程,引进了可变精度的粗糙集模型进行知识约简,并在变精度粗糙模型的建立基础上,研究了其实现算法,并对加工过程中刀具磨损的数据进行挖掘和知识约简。 相似文献
4.
粗糙集理论是有效处理不精确、不确定和含糊信息的软计算工具,模糊聚类分析是依据客观事务间的特征、亲疏程度和相似性,通过建立模糊相似关系对客观事务进行分类的方法.网站日志数据通常是大量的,冗余的,日志中的页面之间的关系也是模糊的,不确定的.该文利用粗糙集理论和模糊聚类的方法对某学校网站的日志数据进行实例分析,抽取用户感兴趣的模式,理解用户的浏览兴趣行为,以便进一步改善网站结构,为用户提供个性化服务. 相似文献
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6.
通过借鉴国内外关于学习能力的研究成果,提出了研究生三维度（自主学习能力、科研能力和创新能力）层次化学习能力体系,通过问卷调查收集数据,综合运用聚类分析和粗糙集理论,提取了影响研究生学习能力的关键因素和规则,并进行了层次化能力一致性分析,最后给出了提升研究生学习能力的对策。 相似文献
7.
针对AHP层次分析法评价模型中评价因子主观确定的不足,提出基于粗糙集理论的AHP层次分析法,利用粗糙集理论的约简思想来降低数据的冗余度,由计算机完成评价因子的自动选取,建立合理的评价模型,并以实例证明了算法的有效性。 相似文献
8.
自M.Banerjee和S.K.pal提出了模糊粗糙集的基本模型以来,模糊粗糙集一直是粗糙集理论研究的一个重要课题。本文在模糊粗糙集基本模型基础上首先从λ-模糊截集的概念出发,提出了基于λ-模糊截集的上、下近似的概念,给出了依参数粗糙度的新计算方法,从而使模糊粗糙集中依参数粗糙度得到了显著的改进,并通过具体实例证明了该方法的有效性,特别是当处理的数据较多时该方法尤为优越。 相似文献
9.
《西安文理学院学报》2016,(1)
文献[1]把Pawlak粗糙集模型推广为广义模糊粗糙集模型.在文献[1]的基础上,讨论了广义模糊粗糙集上的包含度和相似度的生成,以及与其它模糊粗糙集模型的比较. 相似文献
10.
高胜利 《济南职业学院学报》2011,(3):65-68
以同时具有缺席和遗漏型未知属性值的不完备目标信息系统为研究对象,提出了可变精度粗糙集模型,它是基于特征关系的经典粗糙集模型的推广,讨论了可变精度粗糙集模型的性质。 相似文献
11.
为了克服基本粗糙集理论确定权重的不足,提出一种新的基于粗糙集和粒子群优化算法的权重确定方法.该方法先利用粗糙集和粒子群优化算法对决策表进行属性约简,对约简后的决策表再用粗糙集方法计算属性权重.运用该算法对教师职业倦怠与压力数据进行分析,得到影响教师职业倦怠的各种压力因子的权重.研究结果表明,基于粗糙集和粒子群优化算法可以对决策表的权重进行有效的分析. 相似文献
12.
医学数据通常属性较多,这在很大程度上限制了信息系统对医疗数据的挖掘效率。通过分析粗糙集正域的相关思想,结合医学领域数据的特点,提出一种基于粗糙集正域的医疗决策表约简算法,并将其应用在医学诊断中。通过实例验证了该算法在医疗决策表约简中的正确性和有效性,具有一定的实用价值。 相似文献
13.
不一致决策表的处理一直是比较困难的问题.鉴于不一致规则的不确定性,基于包含度这一描述不确定性关系的有效度量方法,综合不一致规则信息与整个决策表信息,对不一致规则进行修正,进而获取较理想的决策规则,并通过实例进行验证. 相似文献
14.
基于粗糙集的属性约简算法 总被引：1，自引：0，他引：1
属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一,现已证明寻找一个决策表的最优约简是N P-hard问题。本文首先介绍可辨识矩阵属性约简的基本算法并对求核算法进行了改进。在此基础上给出决策表中属性重要性的两种度量,并以此为启发式信息,提出了一种属性约简的启发式算法。最后,实验结果表明,该算法在大多数情况下能有效地获得决策表的最优约简。 相似文献
15.
分类是一种重要的数据分析技术．可以用于提取描述重要数据类的模型和预测未来的数据趋势。本文提出了一种新的粗集理论和神经网络融合的分类方法。不同以往的组合方法，在该方法中粗集理论是挖掘分类知识的主体，最终的分类规则由粗集方法从约简后的决策表中得到，神经网络只是作为一种辅助工具，用来对决策表进行属性约简，并通过删除网络不能分类的数据来对决策表中的噪声进行过滤。与以往方法相比。该方法在保留神经网络高鲁棒性的同时避免了从神经网络中抽取规则的困难。 相似文献
16.
文章提出了在粗糙集理论中规则提取的新方法——利用图形的匹配来提取规则.粗糙集理论在数据分类应用中的主要思想是保持分类能力不变的情况下,利用等价类,通过属性约简和决策规则约简,达到挖掘知识并简化知识的目的. 相似文献
17.
基于属性依赖度的图像隐写分析算法 总被引：1，自引：1，他引：0
针对文献[6]将粗糙集属性约简应用于信息隐藏盲检测中检测正确率有所下降的问题,提出了基于属性依赖度的图像隐写分析算法,该算法利用粗糙集理论属性依赖度提出决策表离散优化的措施,寻找一种提高整个决策表分类能力的办法,以达到提高检测正确率的目的。首先利用该算法对决策表进行优化,其次通过属性约简得到最小约简,最后采用支持向量机构造分类器,对Cox、Piva两种不同隐写术进行实验结果表明,使用该算法不仅检测正确率有较大提高,而且检测效率也有较大提高。 相似文献
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陈卫荣 《宁德师专学报(自然科学版)》2013,25(3):267-270
针对Web网络通讯过程中存储的海量数据,运用新颖的数据挖掘技术或方法,发掘出数据中隐含的规律知识．为此提出关于web网络信息挖掘系统体系结构．阐述数据方块法、属性导向归纳法在数据预处理中的应用,深入探讨粗集属性约简算法、K—means聚类分析算法等在web网络信息挖掘系统体系的应用,提出的系统体系结构可为挖掘系统的实际研发提供有效指导． 相似文献
19.
不同的现场条件、工件情况,选用不同的焊接方法会得到不同的接头质量.本文利用rough知识发现理论,对大量实验数据进行清理,归纳出二维决策表.通过对决策表进行的等价类的划分,推出知识,进而找到不同焊接方法的规律. 相似文献
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特征选择及规则提取是数据挖掘过程中的重要环节.Rough集理论提供了一种新的属性约简即特征选择及规则提取工具,但目前Rough集理论研究主要针对单个决策表(或信息系统),分布式环境下的粗糙集理论研究还不多见.文章提出一种垂直分布环境下的特征选择及规则提取算法,算法分析结果表明,该种算法是有效可行的. 相似文献