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基于模糊包含度的集值决策系统的局部约简算法 被引量:1
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作者 崔彩霞 韩素青 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期349-353,共5页
集值信息系统用来描述有不确定信息和缺省信息的信息系统.针对集值决策系统,提出一种新的模糊集合包含度,并用新的模糊集合包含度定义模糊粗糙集的变精度上下近似.给出了基于模糊包含度局部约简的定义,基于模糊包含度定义了属性的相对... 集值信息系统用来描述有不确定信息和缺省信息的信息系统.针对集值决策系统,提出一种新的模糊集合包含度,并用新的模糊集合包含度定义模糊粗糙集的变精度上下近似.给出了基于模糊包含度局部约简的定义,基于模糊包含度定义了属性的相对重要度,并基于这种重要度给出了一种模糊粗糙集局部约简的启发式算法.为模糊粗糙集的研究提供了一种新的工具. 展开更多
关键词 模糊粗糙集 模糊包含度 集值信息系统
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基于直觉模糊包含度的聚类有效性分析
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作者 张戈 雷英杰 +1 位作者 翟兴隆 赵洪静 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第6期1527-1529,共3页
针对直觉模糊集合数据的聚类有效性问题,提出了一种基于直觉模糊包含度的聚类有效性分析方法。该方法采用直觉模糊包含度和直觉模糊划分熵来评价直觉模糊聚类的有效性。其中,直觉模糊包含度通过增加非隶属度参数对模糊包含度进行直觉化... 针对直觉模糊集合数据的聚类有效性问题,提出了一种基于直觉模糊包含度的聚类有效性分析方法。该方法采用直觉模糊包含度和直觉模糊划分熵来评价直觉模糊聚类的有效性。其中,直觉模糊包含度通过增加非隶属度参数对模糊包含度进行直觉化扩展,用于评价类与类间包含的程度;而直觉模糊划分熵用于检验分类结果的可靠性。最后通过典型实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 直觉模糊 直觉模糊聚类 直觉模糊包含度 直觉模糊划分熵 聚类有效性
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用模糊包含度构造超盒粒分类器
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作者 刘宏兵 周文勇 熊炎 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第4期54-57,共4页
如何将训练集分割成大小不一的超盒粒是粒计算领域的关键问题之一。引入非线性正评价函数并用于构造超盒粒之间的模糊包含度函数,通过粒度阈值,对两个超盒粒有条件合并,构造含有大小不同超盒粒的分类器。实验结果表明超盒粒分类器与模... 如何将训练集分割成大小不一的超盒粒是粒计算领域的关键问题之一。引入非线性正评价函数并用于构造超盒粒之间的模糊包含度函数,通过粒度阈值,对两个超盒粒有条件合并,构造含有大小不同超盒粒的分类器。实验结果表明超盒粒分类器与模糊格推理分类器相比提高了测试精度,与支持向量机相比加快了训练速度且提高了测试精度。 展开更多
关键词 模糊包含度 超盒粒 正评价函数 模糊格推理 支持向量机
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基于模糊包含度的贝叶斯粗糙集模型 被引量:3
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作者 魏玲 张琬林 李阳 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2019年第2期34-38,共5页
利用变精度模糊粗糙集(VPFRS)模型在属性约简过程中,其结果极易被参数的改变干扰。为克服参数约束,将先验概率引入到文章中,提出一种基于模糊包含度的贝叶斯粗糙集(IDB-BRS)模型,研究了该模型相关性质的同时根据属性相对重要度的启发,... 利用变精度模糊粗糙集(VPFRS)模型在属性约简过程中,其结果极易被参数的改变干扰。为克服参数约束,将先验概率引入到文章中,提出一种基于模糊包含度的贝叶斯粗糙集(IDB-BRS)模型,研究了该模型相关性质的同时根据属性相对重要度的启发,给了出基于该模型的属性约简算法。通过在多个UCI数据集上的实验表明,相对于VPFRS而言,IDB-BRS不需要预先给定参数,计算可获得较小的约简和较高的分类精度。 展开更多
关键词 属性约简 贝叶斯模糊粗糙集模型 模糊包含度 先验概率
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基于区间数度量的区间值模糊集合的相似度、模糊度和包含度的关系研究 被引量:6
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作者 赵宜宾 曾文艺 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2010年第2期295-304,共10页
区间值模糊集合的相似度、模糊度和包含度及其关系研究是区间值模糊集合的一个研究热点。考虑到区间值模糊集合所表示信息的丰富性,本文使用区间数而非实数来刻画区间值模糊集合的包含度,首先给出基于区间数度量的区间值模糊集合的包含... 区间值模糊集合的相似度、模糊度和包含度及其关系研究是区间值模糊集合的一个研究热点。考虑到区间值模糊集合所表示信息的丰富性,本文使用区间数而非实数来刻画区间值模糊集合的包含度,首先给出基于区间数度量的区间值模糊集合的包含度的公理化定义,然后通过五个定理详细研究了基于公理化定义的区间值模糊集合的相似度、包含度和模糊度之间的相互转换,最后,给出了若干计算公式来计算基于区间数度量的区间值模糊集合的相似度、模糊度和包含度。这些结论,一方面丰富了区间值模糊集合的信息测度(相似度、模糊度和包含度)的内容,另一方面也为区间值模糊集合的近似推理、决策分析、模式识别等领域的应用提供了新方法和新理论。 展开更多
关键词 区间值模糊集合 相似 模糊:包含 区间数
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