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粗糙集连续属性离散化的SOM网络方法(英文)
被引量:
1
1
作者
李翠玲
张浩
+2 位作者
赵荣泳
陆剑峰
蔡英
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2006年第4期46-49,共4页
基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义属性的最大区分值(Maximum Dis-cernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR)。在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元...
基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义属性的最大区分值(Maximum Dis-cernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR)。在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元数量的启发式搜索策略;属性冗余度则用于衡量属性约简结果的信息冗余程度,并以此作为优化SOM网络输出层结构的依据。不依赖于领域经验知识,建立了MDV、SOM、ARR的组合算法模型,实现了Rough Set理论中连续属性的自动离散化计算,并明显提高了属性约简的速度。最后,通过项目实例对全过程进行有效验证。
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关键词
SOM
ROUGH
SET
属性可分辨性
聚类
机器学习
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职称材料
题名
粗糙集连续属性离散化的SOM网络方法(英文)
被引量:
1
1
作者
李翠玲
张浩
赵荣泳
陆剑峰
蔡英
机构
上海海事大学电气系
上海电力学院信息与控制工程系
同济大学CIMS中心
无锡机床有限公司
出处
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2006年第4期46-49,共4页
基金
Sino-German Goverment Cooperation Project (2002DFG00027)
文摘
基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义属性的最大区分值(Maximum Dis-cernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR)。在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元数量的启发式搜索策略;属性冗余度则用于衡量属性约简结果的信息冗余程度,并以此作为优化SOM网络输出层结构的依据。不依赖于领域经验知识,建立了MDV、SOM、ARR的组合算法模型,实现了Rough Set理论中连续属性的自动离散化计算,并明显提高了属性约简的速度。最后,通过项目实例对全过程进行有效验证。
关键词
SOM
ROUGH
SET
属性可分辨性
聚类
机器学习
Keywords
SOM
rough set
attribute discretization
cluster
machine learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
粗糙集连续属性离散化的SOM网络方法(英文)
李翠玲
张浩
赵荣泳
陆剑峰
蔡英
《广西师范大学学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2006
1
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