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基于粗糙集的属性约简方法研究综述 被引量:57
1
作者 杨传健 葛浩 汪志圣 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第1期16-20,共5页
针对经典粗糙集理论的属性约简,从三个方面对属性约简方法进行综述。最后对属性约简中存在的问题进行了分析,并提出了进一步研究的方向。
关键词 知识发现 粗糙集 属性约简 可分辨矩阵 正区域
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基于k-原型聚类和粗糙集的属性约简方法 被引量:10
2
作者 李艳 范斌 +2 位作者 郭劼 林梓源 赵曌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第S01期342-348,共7页
基于k-原型聚类和等价关系下的粗糙集理论,对含有连续值和符号值的目标信息系统提出了一种新的适用于混合数据的属性约简方法。首先,k-原型聚类可以通过定义混合数据的距离而得到信息系统的类簇,形成对论域的划分。将所得到的类簇代替... 基于k-原型聚类和等价关系下的粗糙集理论,对含有连续值和符号值的目标信息系统提出了一种新的适用于混合数据的属性约简方法。首先,k-原型聚类可以通过定义混合数据的距离而得到信息系统的类簇,形成对论域的划分。将所得到的类簇代替粗糙集理论中的等价类,提出基于聚类的近似集、正域以及正域约简的概念,并根据信息熵定义属性重要性度量,建立了变精度正域约简方法。这种属性约简可以同时处理数值型和符号型数据,去除其中的冗余属性,提高分类性能,降低存储和算法运行时间耗费,并通过调节聚类参数k得到对论域不同粒度的划分,对所得到的约简进行优化。最后在UCI数据集上进行了大量的实验,针对分类问题采用了常见的4种分类算法,比较了约简前后的分类精度,详细分析了参数对结果的影响,验证了约简方法的有效性。 展开更多
关键词 属性约简 k-原型聚类 粗糙集 混合数据 多粒度
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一种基于灰色变精度粗糙集的属性约简方法及其应用 被引量:1
3
作者 宋李俊 周怡伶 谷和平 《重庆理工大学学报(自然科学)》 CAS 北大核心 2018年第5期210-216,共7页
针对订单接受决策中存在着大量冗余属性和不精确分类的问题,利用粗糙集和灰色系统理论的思想,提出了一种基于灰色变精度粗糙集的订单属性约简方法,解决了经典粗糙集处理分类不精确的问题,弥补了传统的灰色粗糙集容错能力差的不足,避免... 针对订单接受决策中存在着大量冗余属性和不精确分类的问题,利用粗糙集和灰色系统理论的思想,提出了一种基于灰色变精度粗糙集的订单属性约简方法,解决了经典粗糙集处理分类不精确的问题,弥补了传统的灰色粗糙集容错能力差的不足,避免了一定程度的信息损失。该方法首先对订单接受决策属性进行分析,建立订单接受决策属性体系。然后对订单属性值进行收集和预处理,建立灰色关联矩阵,通过调整灰色关联关系阈值和分类正确率阈值,基于重要度对订单属性进行约简。最后通过实例验证了方法的可行性。 展开更多
关键词 灰色系统 属性约简 灰色变精度粗糙集 阈值 重要度
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基于决策代价融合度量的不完备邻域决策粗糙集属性约简 被引量:1
4
作者 张万祥 张贤勇 +1 位作者 杨霁琳 陈本卫 《数据采集与处理》 北大核心 2025年第3期807-820,共14页
属性约简依赖于知识粒化和不确定性度量,有助于智能识别。针对不完备连续型数据,邻域决策粗糙集诱导了属性约简,但相关的邻域关系需要优化改进,同时存在的决策代价值需要集成强化。本文提出一种新的邻域关系并组建3种决策代价融合度量,... 属性约简依赖于知识粒化和不确定性度量,有助于智能识别。针对不完备连续型数据,邻域决策粗糙集诱导了属性约简,但相关的邻域关系需要优化改进,同时存在的决策代价值需要集成强化。本文提出一种新的邻域关系并组建3种决策代价融合度量,构造不完备邻域决策粗糙集并系统研究属性约简。首先,通过改进的距离函数引入不完备邻域关系,提出一种改进的不完备邻域决策粗糙集模型。然后,基于决策代价引入依赖度和邻域熵,采用乘法融合得到3种决策代价融合度量,研究粒化非单调性。进而,基于2种邻域关系和4种决策代价相关度量,采用属性重要度设计8种启发式约简算法。数据实验表明,本文所提的7种新算法中有5种算法具有较好的分类学习性能,改进了基础约简算法。 展开更多
关键词 属性约简 粗糙集 不完备邻域关系 不确定性度量 决策代价
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一种改进加权邻域粗糙集属性约简算法及其在装备效能评估上应用
5
作者 李奎 张侹 +2 位作者 张晨阳 吴娟 廖斌 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第5期52-59,共8页
传统粗糙集理论在执行属性约简时并未充分考虑条件属性之间可能存在的相互依赖性,这限制了模型在揭示条件属性与决策属性间深层关联方面的潜力。提出一种改进加权邻域粗糙集属性约简算法。简要分析了邻域粗糙集属性约简算法基本原理,引... 传统粗糙集理论在执行属性约简时并未充分考虑条件属性之间可能存在的相互依赖性,这限制了模型在揭示条件属性与决策属性间深层关联方面的潜力。提出一种改进加权邻域粗糙集属性约简算法。简要分析了邻域粗糙集属性约简算法基本原理,引入一个基于改进斯皮尔曼等级相关系数的赋权策略,并应用于加权邻域粗糙集以增强属性间相关性的分析。构建了针对装备效能评估的改进加权邻域粗糙集模型,给出了具体效能评估流程。通过对实例数据的实验验证,结果表明该算法在属性约简效率和分类准确率上均优于传统方法,体现其实用性和有效性。 展开更多
关键词 加权邻域粗糙集 相互依赖性 属性约简 改进斯皮尔曼等级相关系数 效能评估
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用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算法
6
作者 吴尚智 任艺璇 +2 位作者 葛舒悦 王立泰 王志宁 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第1期75-84,共10页
邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据,具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重,且每个属性对决策的影响程度不同的问题,提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算... 邻域粗糙集相比经典粗糙集能够处理非离散型数据和高维度数据,具有获得简化数据且不降低数据处理的能力。针对邻域粗糙集中每个属性具有相同权重,且每个属性对决策的影响程度不同的问题,提出用Critic赋权法加权邻域粗糙集的属性约简算法。使用Critic赋权法为条件属性赋权,引入加权距离函数计算邻域关系,得到加权邻域关系;构建加权邻域粗糙集,采用属性依赖度和重要度评估子集的重要性,使用等距搜索寻找最佳阈值,进行属性约简找到最优属性子集;采用UCI库中的10个数据集进行实验验证,与传统邻域粗糙集的属性约简算法的性能进行比较分析。实验结果表明:所提算法可得到最小属性约简集,并可保证约简后数据的分类准确率,具有有效性和实际应用价值。 展开更多
关键词 Critic赋权法 邻域粗糙集 属性约简 加权邻域关系 属性依赖度
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改进邻域粗糙集模型的快速属性约简算法
7
作者 徐久成 章磊 +2 位作者 倪萌 许诗卉 韩子钦 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第5期1265-1272,共8页
为解决邻域粗糙集模型时间复杂度较高的问题,提出一种改进邻域粗糙集模型的快速属性约简算法。设计一种Fisher Score计算方法快速获取各条件属性的重要度并进行排序;提出一种自适应邻域算法,解决邻域半径参数选取时主观性强和时间成本... 为解决邻域粗糙集模型时间复杂度较高的问题,提出一种改进邻域粗糙集模型的快速属性约简算法。设计一种Fisher Score计算方法快速获取各条件属性的重要度并进行排序;提出一种自适应邻域算法,解决邻域半径参数选取时主观性强和时间成本高的问题;通过研究一种悲观皮尔逊方法消除条件属性间的冗余性,结合自适应邻域算法得到最终的约简集合。利用KNN、CART和SVM分类器对约简集合进行分类精度评估,实验结果表明,所提算法的运行效率和分类精度较现有算法更优。 展开更多
关键词 邻域粗糙集 时间复杂度 快速属性约简 重要度 自适应邻域 悲观皮尔逊 冗余性
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基于邻域优势粗糙集的区分度动态属性约简算法 被引量:2
8
作者 张海玉 贾润亮 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第8期2320-2328,共9页
为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下... 为解决动态环境下数值型偏序关系数据的属性约简问题,利用优势粗糙集的区分度提出一种增量式属性约简算法。在数值型信息系统环境下,定义邻域优势区分度度量,通过邻域优势区分度设出一种非增量式属性约简算法;研究和分析对象变化场景下邻域优势区分度进行增量式更新的原理;分别提出数据对象增加和减少情形下数据集属性约简的增量式更新算法。在多个UCI数据集上进行实验验证,实验结果表明,该增量式算法能够有效完成动态数据的属性约简任务。 展开更多
关键词 数值型 偏序关系数据 属性约简 优势粗糙集 邻域关系 区分度 增量式学习
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随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简 被引量:4
9
作者 王莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期69-77,共9页
属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法... 属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法。该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果,提出一种新的加权邻域粗糙集模型,并证明了相关理论和性质;在该模型的基础上通过加权邻域依赖度提出一种信息系统的属性约简算法。在公开数据集上的属性约简实验结果表明,所提出的属性约简算法比已有的同类型算法整体上具有更优的约简性能。 展开更多
关键词 属性约简 RELIEFF算法 随机子空间 加权邻域 邻域粗糙集模型
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一种粗糙集和TODIM组合评价方法及其应用
10
作者 罗致豪 叶军 詹诗颖 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2025年第4期7-15,21,共10页
交互式多准则决策方法(TODIM)是一种考虑了决策者心理行为的多属性决策方法,属性权重是该方法计算优势度的主要参数之一,会直接影响方案排序结果,进而影响决策精度。为科学合理地确定属性权重,引入邻域粗糙集理论对TODIM法进行改进。给... 交互式多准则决策方法(TODIM)是一种考虑了决策者心理行为的多属性决策方法,属性权重是该方法计算优势度的主要参数之一,会直接影响方案排序结果,进而影响决策精度。为科学合理地确定属性权重,引入邻域粗糙集理论对TODIM法进行改进。给出一种邻域条件熵属性重要度度量方法;并以新的度量方法计算各属性的重要度来确定属性的客观权重;将其与层次分析法得到的主观权重相结合,提出一种组合属性权重改进的TODIM法综合评价方法。采用新的组合属性权重替代传统的权重对装甲兵分队作战能力进行排序,排序结果误差率减小了约16%~25%。算例结果表明,新方法得到的权重更合理,提高了装甲兵作战能力评估的准确性。 展开更多
关键词 TODIM法 属性权重 邻域粗糙集 层次分析法 综合评价方法
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粗糙集属性约简判别分析方法及其应用 被引量:19
11
作者 刘宏杰 冯博琴 +1 位作者 李文捷 吕焕通 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第8期939-943,共5页
为了解决统计逐步判别分析法存在的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简的统计判别分析方法.首先采用粗糙集属性约简进行变量筛选,这样可充分利用粗糙集属性约简不需要属性分布的先验信息这一特点,再对所选择的变量进行Bayes判别分析训练... 为了解决统计逐步判别分析法存在的问题,提出了一种基于粗糙集属性约简的统计判别分析方法.首先采用粗糙集属性约简进行变量筛选,这样可充分利用粗糙集属性约简不需要属性分布的先验信息这一特点,再对所选择的变量进行Bayes判别分析训练,建立判别函数或相应的后验概率函数,以解决选择变量过程中存储量较大且检验变量的重要性总体服从正态分布这一主观性假设等问题.通过对油气储层数据的实际分析表明,所提方法不仅易于实施,而且检验数据集的判别准确率高于统计逐步判别分析法,同时可节省预测成本,提高预测速度. 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 判别分析 储层预测
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杂合数据的粗糙集属性约简方法 被引量:11
12
作者 谭旭 唐云岚 +1 位作者 张少丁 陈英武 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期83-88,共6页
针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法。首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义。为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象... 针对决策表中属性取值为杂合数据的情况,提出了基于粗糙集理论的属性约简算法。首先给出了对象间在杂合数据下的相似度计算定义。为了获取合理的对象集合的软划分,给出了阈值计算的最优化模型,并基于粗糙集的上、下近似的概念,得到对象集合在条件属性下的上、下近似的覆盖划分。之后,通过各对象基于条件属性和决策属性的上、下近似下的分布矩阵描述,利用最大分布矩阵,直观地得到两种不同观点下的约简结果。实验结果表明了本算法的合理和有效性。 展开更多
关键词 杂合数据 属性约简 下近似覆盖划分 分布矩阵 粗糙集
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决策粗糙集属性约简:一种局部视角方法 被引量:17
13
作者 王宇 杨志荣 杨习贝 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期444-449,共6页
比较于经典粗糙集,决策粗糙集模型将代价问题考虑在内,为粗糙集的属性约简问题带来了新的挑战。尽管已有针对决策粗糙集的一些属性约简方法被提出,但这些约简标准都是基于所有决策类的,约束条件较为严格。为解决这一问题,从局部视角出发... 比较于经典粗糙集,决策粗糙集模型将代价问题考虑在内,为粗糙集的属性约简问题带来了新的挑战。尽管已有针对决策粗糙集的一些属性约简方法被提出,但这些约简标准都是基于所有决策类的,约束条件较为严格。为解决这一问题,从局部视角出发,针对单独的决策类提出了Local约简的思想。基于启发式算法求解约简的实验结果表明,相比于面向所有决策类的约简,Local约简可以获得更多的正域规则,同时也能够进一步降低约简中的属性数量。 展开更多
关键词 属性约简 代价 启发式算法 Local约简 单调性准则 正域规则 决策粗糙集
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一种基于粗糙集属性约简的支持向量异常入侵检测方法 被引量:20
14
作者 张义荣 鲜明 +1 位作者 肖顺平 王国玉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第6期64-68,共5页
实现了一种粗糙集属性约简和支持向量机分类相结合的异常入侵检测方法。针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,然后采用v-SVM两分类方法处理约简和正规化后的数据。基于DARPA1998数据源的实验表明... 实现了一种粗糙集属性约简和支持向量机分类相结合的异常入侵检测方法。针对网络连接记录特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法压缩数据空间,然后采用v-SVM两分类方法处理约简和正规化后的数据。基于DARPA1998数据源的实验表明,与采用全部属性的v-SVM两分类方法相比,该方法具有与之相当的分类精度,但有效地降低了检测时间,减少了存储空间。 展开更多
关键词 异常检测 粗糙集理论 属性约简 υ-SVM算法 异构值差度量(HVDM)
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基于模糊粗糙集依赖度的两步属性约简方法 被引量:4
15
作者 王世强 张登福 +1 位作者 毕笃彦 张立东 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第6期828-834,共7页
为获取连续属性值数据集的最小属性子集,提出了一种两步约简方法.该方法以模糊粗糙集模型为基础,将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展,使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量,利用属性与类别之间的依赖度选... 为获取连续属性值数据集的最小属性子集,提出了一种两步约简方法.该方法以模糊粗糙集模型为基础,将描述条件属性和决策属性依赖关系的模糊依赖度概念进行了扩展,使其能对条件属性之间的依赖关系进行度量,利用属性与类别之间的依赖度选出候选属性集,然后根据单个属性与类别和属性之间的依赖度对候选属性集进行约简.仿真结果表明,该方法在有效降低属性维数的同时一定程度上保证了分类正确率. 展开更多
关键词 属性约简 粗糙集理论 模糊粗糙集 模糊等价关系 隶属函数 依赖度
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基于克隆选择的粗糙集属性约简方法 被引量:12
16
作者 梁霖 徐光华 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第11期1231-1235,共5页
基于免疫克隆选择的原理,提出了一种新的粗糙集属性约简方法.将属性集合的分类近似质量作为进化目标,利用免疫反应的分布性特点通过局部并行搜索实现全局优化,并采用抗体更新和亲和力抑制手段来维持群体的多样性,保证了各抗体局部优化... 基于免疫克隆选择的原理,提出了一种新的粗糙集属性约简方法.将属性集合的分类近似质量作为进化目标,利用免疫反应的分布性特点通过局部并行搜索实现全局优化,并采用抗体更新和亲和力抑制手段来维持群体的多样性,保证了各抗体局部优化解的稳定性,从而获得了多个优化约简集合.通过机械故障诊断数据的实例应用,表明该方法可以获得多个符合分类质量要求的属性约简集合,因此满足了设备故障诊断的特征优化选择要求. 展开更多
关键词 克隆选择 粗糙集 属性约简 故障诊断
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基于量子遗传算法的粗糙集属性约简新方法 被引量:6
17
作者 袁晓峰 许化龙 陈淑红 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第15期184-186,共3页
分析了粗糙集属性约简的研究现状,针对遗传算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢的问题,提出了基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的新方法。该方法中利用一种新的区分矩阵与量子遗传算法结合,能够实现相容/不相容决策表的属性... 分析了粗糙集属性约简的研究现状,针对遗传算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢的问题,提出了基于量子遗传算法的粗糙集属性约简的新方法。该方法中利用一种新的区分矩阵与量子遗传算法结合,能够实现相容/不相容决策表的属性约简;同时,文中提出了一种适应度函数的参数设定的新方法,使之能够直接对约简进行有效判定。实验数据表明:该算法在收敛性和速度等方面优于基于遗传算法的属性约简算法。 展开更多
关键词 粗糙集 量子遗传算法 属性约简
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一种基于粗糙集属性约简的图像隐藏信息检测方法 被引量:6
18
作者 戴蒙 林家骏 毛家发 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期122-125,共4页
基于统计分析的检测方法是图像隐藏信息检测常用的方法,与特定隐写分析方法相比,它比较灵活,能够快速地适应新的或未知的隐写算法。针对特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法来降低数据规模。实验表明:与采用全部属性的检测系... 基于统计分析的检测方法是图像隐藏信息检测常用的方法,与特定隐写分析方法相比,它比较灵活,能够快速地适应新的或未知的隐写算法。针对特征属性高维的特点,采用粗糙集属性约简的方法来降低数据规模。实验表明:与采用全部属性的检测系统相比,该方法在不影响分类精度的前提下有效提高了检测速度。 展开更多
关键词 隐写术 隐写分析 粗糙集 属性约简
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融合粗糙集和扩散二元萤火虫算法的属性约简方法 被引量:5
19
作者 程美英 倪志伟 朱旭辉 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期2449-2456,共8页
从一维细胞自动机模型入手,将自然界中种群的扩散行为引入二元萤火虫算法(binary glowworm swarm optimization,BGSO)中,提出了一种扩散二元萤火虫算法(spread binary glowworm swarm optimization,SBGSO)。该算法对萤火虫个体设置营养... 从一维细胞自动机模型入手,将自然界中种群的扩散行为引入二元萤火虫算法(binary glowworm swarm optimization,BGSO)中,提出了一种扩散二元萤火虫算法(spread binary glowworm swarm optimization,SBGSO)。该算法对萤火虫个体设置营养值及营养阈值的上下限,然后执行扩散操作,以正态分布方式产生新的个体,并淘汰一些持续表现很差的个体,释放资源给其他个体,以保持种群的动态多样性。然后将SBGSO作为搜索策略,粗糙集(rough set,RS)作为评价准则,应用于大数据预处理的属性约简问题。为验证本文算法的可行性,采用5个UCI数据集进行实验,并结合10-fold和支持向量机(support vector machine,SVM)算法对预测结果分类准确率进行分析,通过与其他算法对比,表明本文算法具有较好的约简效果。 展开更多
关键词 二元萤火虫算法 扩散机制 一维细胞自动机 粗糙集 属性约简
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粗糙集属性约简的方法 被引量:8
20
作者 王培吉 赵玉琳 吕剑峰 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期113-115,129,共4页
传统粗糙集分类方法过于严格,对噪音过分敏感。针对带不确定因子决策系统,提出一种基于属性依赖度的约简算法,使含不确定信息及数据噪音的系统中的属性得以简化,找到一种具有广泛表达能力的数据隐含格式,删去冗余的规则,并保持系统的原... 传统粗糙集分类方法过于严格,对噪音过分敏感。针对带不确定因子决策系统,提出一种基于属性依赖度的约简算法,使含不确定信息及数据噪音的系统中的属性得以简化,找到一种具有广泛表达能力的数据隐含格式,删去冗余的规则,并保持系统的原有用途和性能。通过一个例子实现了该算法。 展开更多
关键词 粗糙集 依赖度 属性约简
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