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题名大数据环境下多决策表的区间值全局近似约简
被引量：22
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作者
徐菲菲
雷景生
毕忠勤
苗夺谦
杜海舟
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机构
上海电力学院计算机科学与技术学院
同济大学电子与信息工程学院
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第9期2119-2135,共17页
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基金
国家自然科学基金(61272437
60305094)
+2 种基金
上海市教育委员会科研创新项目(12YZ140
14YZ131)
上海市自然科学基金(13ZR1417500)
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文摘
在电力大数据中,很多具体的应用如负荷预测、故障诊断都需要依据一段时间内的数据变化来判断所属类别,对某一条数据进行类别判定是毫无意义的.基于此,将区间值粗糙集引入到大数据分类问题中,分别从代数观和信息观提出了基于属性依赖度和基于互信息的区间值启发式约简相关定义和性质证明,并给出相应算法,丰富和发展了区间值粗糙集理论,同时为大数据的分析研究提供了思路.针对大数据的分布式存储架构,又提出了多决策表的区间值全局约简概念和性质证明,进一步给出多决策表的区间值全局约简算法.为了使得算法在实际应用中取得更好的效果,将近似约简概念引入所提的3种算法中,通过对2012上半年某电厂一台600MW的机组运行数据进行稳态判定,验证所提算法的有效性.实验结果表明,所提的3种算法均能在保持较高分类准确率的条件下从对象和属性个数两方面对数据集进行大幅度缩减,从而为大数据的进一步分析处理提供支撑.
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关键词
大数据
区间值
近似约简
多决策表
全局约简
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Keywords
big data
interval-value
approximate reduction
multi-decision tables
global reduction
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名多决策表缺失属性补齐算法的研究
被引量：2
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作者
焦娜
苗夺谦
张红云
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机构
同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
同济大学电子与信息工程学院计算机科学与技术系
国家高性能计算机工程中心同济分中心
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2009年第1期142-145,共4页
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基金
国家自然科学基金(60475019
60775036)
教育部博士学科点专项科研基金(20060247039)资助
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文摘
不完备数据是造成信息系统不确定的主要原因之一,对数据挖掘、知识发现等造成了困难。已有的大多数不完备数据的填补算法主要考虑单个决策表的情况,有关多决策表缺失属性补齐算法却报道不多。为此,首先定义了多决策表的属性综合重要性;并以此为启发式信息,基于多决策表的内在关联性,依次补齐缺失属性;最后,实验证明该算法是有效可行的。
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关键词
粗糙集理论
多决策表
缺失属性
补齐算法
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Keywords
Rough set theory, Multiple decision tables, Missing attributes, Completing algorithm
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于可变精度粗糙集的多决策表分析方法
被引量：1
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作者
毕文杰
陈晓红
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机构
中南大学商学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2008年第6期1074-1078,共5页
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基金
国家自然科学基金重点资助课题(70631004)
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文摘
针对可能存在分类误差缺失信息的群体分类决策问题,提出了一种可以从多个决策表中获取群体分类偏好的可变精度粗糙集方法。该方法通过控制决策者的分类误差率,群体分类一致率及反对率,将多个决策表中符合条件的信息汇集,形成群体分类模式表,然后根据每种分类模式在不同分类误差率和群体一致率下得到支持和反对的频数,得到群体分类模式集合的下近似,即群体分类偏好。给出了应用该方法的具体步骤,算例验证了该方法的有效性。
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关键词
决策分析
群决策
可变精度粗糙集
多决策表
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Keywords
decision analysis
group decision
variable precision rough set
multiple decision tables
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分类号
C934
[经济管理—管理学]
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