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多目标模糊评价模型与评价等级计算方法
被引量：
30
1
作者
许开立
王永久
陈宝智
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第5期568-571,共4页
为防止信息丢失 ,指出了多目标模糊评价应采用加权平均算子·探讨了采用余弦函数及三角形隶属函数的模糊综合评判模型、基于权广义距离平方和最小的模糊模式识别模型、基于模糊熵与权广义距离之和最小的模糊模式识别模型对评价结果...
为防止信息丢失 ,指出了多目标模糊评价应采用加权平均算子·探讨了采用余弦函数及三角形隶属函数的模糊综合评判模型、基于权广义距离平方和最小的模糊模式识别模型、基于模糊熵与权广义距离之和最小的模糊模式识别模型对评价结果模糊度的影响·属性识别理论模型是应用三角形隶属函数的模糊综合评判模型·综述了多目标模糊评价等级的确定方法 ,指出了属性识别理论的置信度准则与最大隶属原则一样可导致评价结果失真·提出了评价等级模糊特征量的概念和计算方法 ,从而证明了多目标模糊评价的结果是一个等级区间而不是一个确定点·实例表明 ,依据评价等级模糊特征量的概念和计算方法所确定的评价等级符合实际·
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关键词
模糊
模式识别
评价等级
模糊特征量
模糊
综合评价模型
多目标
模糊
评价
计算方法
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职称材料
异构集群中非结构化大数据检测方法
被引量：
1
2
作者
李亚红
龚喜平
冯庆华
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020年第7期170-175,共6页
传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题。为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化...
传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题。为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化大数据检测方法。分析异构集群中非结构化大数据的统计特征信息,并采用大数据信息融合方法对其进行状态监测和特征识别,从中提取非结构化大数据的模糊闭频繁项集特征量;利用支持向量机模型对非结构化大数据检测进行分类处理,根据不同大数据的分类属性进行自动检测识别,提高对异构集群中非结构化大数据检测的准确率和监测过程抗干扰能力。实验结果表明:采用该方法对异构集群中非结构化大数据检测的准确性和检测精度较高,具有很强的应用优势。
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关键词
异构集群
非结构化大数据
检测识别
特征
提取
模糊
闭频繁项集
特征
量
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职称材料
题名
多目标模糊评价模型与评价等级计算方法
被引量：
30
1
作者
许开立
王永久
陈宝智
机构
东北大学资源与土木工程学院
东北大学图书发行中心
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001年第5期568-571,共4页
基金
国家'九五'科技攻关项目 ( 96 918 0 1 0 2 )
文摘
为防止信息丢失 ,指出了多目标模糊评价应采用加权平均算子·探讨了采用余弦函数及三角形隶属函数的模糊综合评判模型、基于权广义距离平方和最小的模糊模式识别模型、基于模糊熵与权广义距离之和最小的模糊模式识别模型对评价结果模糊度的影响·属性识别理论模型是应用三角形隶属函数的模糊综合评判模型·综述了多目标模糊评价等级的确定方法 ,指出了属性识别理论的置信度准则与最大隶属原则一样可导致评价结果失真·提出了评价等级模糊特征量的概念和计算方法 ,从而证明了多目标模糊评价的结果是一个等级区间而不是一个确定点·实例表明 ,依据评价等级模糊特征量的概念和计算方法所确定的评价等级符合实际·
关键词
模糊
模式识别
评价等级
模糊特征量
模糊
综合评价模型
多目标
模糊
评价
计算方法
Keywords
fuzzy assessment
fuzzy pattern recognition
assessment grade
fuzzy characteristic quantity
分类号
O159 [理学—基础数学]
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职称材料
题名
异构集群中非结构化大数据检测方法
被引量：
1
2
作者
李亚红
龚喜平
冯庆华
机构
南阳理工学院计算机与信息工程学院
出处
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020年第7期170-175,共6页
基金
多数据库系统集成方案的研究(132102210157)。
文摘
传统的非结构化大数据检测方法只分析数据的统计特征、缺少对其中模糊闭频繁项集特征的识别,易出现监测结果不理想的问题。为了提高对异构集群中非结构化大数据的检索识别能力,提出一种基于模糊闭频繁项集特征挖掘的异构集群中非结构化大数据检测方法。分析异构集群中非结构化大数据的统计特征信息,并采用大数据信息融合方法对其进行状态监测和特征识别,从中提取非结构化大数据的模糊闭频繁项集特征量;利用支持向量机模型对非结构化大数据检测进行分类处理,根据不同大数据的分类属性进行自动检测识别,提高对异构集群中非结构化大数据检测的准确率和监测过程抗干扰能力。实验结果表明:采用该方法对异构集群中非结构化大数据检测的准确性和检测精度较高,具有很强的应用优势。
关键词
异构集群
非结构化大数据
检测识别
特征
提取
模糊
闭频繁项集
特征
量
Keywords
heterogeneous clusters
unstructured big data
detection and identification
feature extraction
fuzzy closed frequent itemset eigenquantity
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多目标模糊评价模型与评价等级计算方法
许开立
王永久
陈宝智
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2001
30
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
异构集群中非结构化大数据检测方法
李亚红
龚喜平
冯庆华
《重庆理工大学学报（自然科学）》
CAS
北大核心
2020
1
在线阅读
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职称材料
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