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粗糙集理论的分层递阶约简算法及其信息理论基础 被引量:12
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作者 乔斌 李玉榕 蒋静坪 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期195-199,共5页
本文模拟人类认知的分层递阶原则,提出一种粗糙集理论的分层递阶约简算法.该算法首先将信息系统或决策系统的知识在由部分属性所构成的多种层次和多种粒度上表示出来,然后分别对各个属性层次进行递阶约简.因此,该算法具有较强的实用性... 本文模拟人类认知的分层递阶原则,提出一种粗糙集理论的分层递阶约简算法.该算法首先将信息系统或决策系统的知识在由部分属性所构成的多种层次和多种粒度上表示出来,然后分别对各个属性层次进行递阶约简.因此,该算法具有较强的实用性和较好的动态特性,并且能并行运算.同时,本文从信息理论的角度证明了分层递阶约简的理论基础.文章的最后将该算法应用于某水泥窑炉控制决策的获取中,证实了其有效性. 展开更多
关键词 粗糙集理论 信息理论 信息系统 决策系统 分层递阶约简
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使用类内集中度和分层递阶约简的特征选择方法
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作者 陈吕强 朱颢东 伏明兰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第30期134-137,共4页
特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。首先简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,然后提出了类内集中度的概念,紧接着把分层递阶的思想引入粗糙集并提出了一个改进的基于分层递... 特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。首先简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,然后提出了类内集中度的概念,紧接着把分层递阶的思想引入粗糙集并提出了一个改进的基于分层递阶的属性约简算法,最后把该约简算法同类内集中度结合起来,提出了一个综合的特征选择方法。该方法首先利用类内集中度进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后利用所提约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集。实验结果表明此种特征选择方法效果良好。 展开更多
关键词 文本分类 特征选择 类内集中度 分层递阶约简
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不完备信息系统的数据挖掘方法研究 被引量:6
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作者 邢化玲 刘思伟 +1 位作者 高社生 唐士杰 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第1期90-92,共3页
根据分层递阶约简算法,提出了一种直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法。该方法首先将信息系统中由所有属性构成的单层知识表示转变成由部分属性所构成的多层知识表示,即由完备属性和不完备属性表示;然后建立了两个不同层次的子系... 根据分层递阶约简算法,提出了一种直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法。该方法首先将信息系统中由所有属性构成的单层知识表示转变成由部分属性所构成的多层知识表示,即由完备属性和不完备属性表示;然后建立了两个不同层次的子系统,并推导出各个子系统的规则集;最后,将该方法应用于心脏病诊断系统的研究。仿真结果证明,该方法具有较强的实用性和有效性,并能提高知识约简的速度。 展开更多
关键词 不完备信息系统 粗糙集 数据挖掘 分层递阶约简
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