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基于最大联盟粗糙集的三支聚类
1
作者
陈之琪
万仁霞
+1 位作者
岳晓冬
陈瑞典
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第8期2292-2300,共9页
针对邻域粗糙集模型受邻域参数影响大、刻画样本信息时不够精细等问题,提出了一种基于最大联盟理论的粗糙集模型。在标准化邻域信息系统后,引入最大联盟集来描述邻域颗粒信息,使得邻域粗糙集模型对信息的划分更加精细,从而显著降低了边...
针对邻域粗糙集模型受邻域参数影响大、刻画样本信息时不够精细等问题,提出了一种基于最大联盟理论的粗糙集模型。在标准化邻域信息系统后,引入最大联盟集来描述邻域颗粒信息,使得邻域粗糙集模型对信息的划分更加精细,从而显著降低了边界域的不确定性。将该模型与三支聚类相结合,设计了一种基于最大联盟粗糙集的三支聚类算法。在6个UCI公共数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法相较于对比算法具有更好的聚类质量,在处理边界域样本时具有更高的比较正确率。
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关键词
标准化邻域信息系统
最大联盟集
领域粗糙集
边界域
三支聚类
比较正确率
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职称材料
基于近红外光谱及邻域粗糙集算法的稻谷贮藏品质无损鉴别
被引量：
2
2
作者
杨东
常青
+2 位作者
苑江浩
曹阳
赵会义
《食品与机械》
北大核心
2019年第11期79-84,共6页
为了能够无损、准确检测出稻谷在贮藏过程中的宜存状况,利用近红外光谱技术结合数据分析方法建立了稻谷贮藏品质的鉴别模型。采集1 000~1 800nm范围内285份样品近红外光谱数据,依据实测脂肪酸值将样品宜存状况划分为宜存、轻度不宜存、...
为了能够无损、准确检测出稻谷在贮藏过程中的宜存状况,利用近红外光谱技术结合数据分析方法建立了稻谷贮藏品质的鉴别模型。采集1 000~1 800nm范围内285份样品近红外光谱数据,依据实测脂肪酸值将样品宜存状况划分为宜存、轻度不宜存、重度不宜存三类,采用邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)算法终选出最优的10个特征波长结合随机森林(random forest,RF)算法所建立的稻谷贮藏品质鉴别模型性能最优,其校正集与测试集正确识别率分别为96.31%和93.68%,敏感性和特异性参数分布在0.93~0.99。经分析比较,该模型性能同样优于采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和主成分分析(principal component analysis,PCA)结合RF算法各自建立的分类模型。结果表明,近红外光谱技术结合NRS和RF算法用于稻谷贮藏品质的鉴定是可行的,适用于储粮品质安全现场快速筛查。
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关键词
稻谷
脂肪酸
无损检测
领域粗糙集
近红外光谱
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职称材料
题名
基于最大联盟粗糙集的三支聚类
1
作者
陈之琪
万仁霞
岳晓冬
陈瑞典
机构
北方民族大学数学与信息科学学院
上海大学计算机工程与科学学院
福建弘扬软件股份有限公司健康大数据研究院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024年第8期2292-2300,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(62066001)
宁夏自然科学基金资助项目(2021AAC03203)
+1 种基金
宁夏科技领军人才项目(2022GKLRLX08)
北方民族大学研究生创新项目(YCX22087)。
文摘
针对邻域粗糙集模型受邻域参数影响大、刻画样本信息时不够精细等问题,提出了一种基于最大联盟理论的粗糙集模型。在标准化邻域信息系统后,引入最大联盟集来描述邻域颗粒信息,使得邻域粗糙集模型对信息的划分更加精细,从而显著降低了边界域的不确定性。将该模型与三支聚类相结合,设计了一种基于最大联盟粗糙集的三支聚类算法。在6个UCI公共数据集上进行对比实验,结果表明,所提算法相较于对比算法具有更好的聚类质量,在处理边界域样本时具有更高的比较正确率。
关键词
标准化邻域信息系统
最大联盟集
领域粗糙集
边界域
三支聚类
比较正确率
Keywords
standardized neighborhood information system
maximum coalition set
neighborhood rough sets
boundary region
three-way clustering
comparison accuracy
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
基于近红外光谱及邻域粗糙集算法的稻谷贮藏品质无损鉴别
被引量：
2
2
作者
杨东
常青
苑江浩
曹阳
赵会义
机构
国家粮食和物资储备局科学研究院
出处
《食品与机械》
北大核心
2019年第11期79-84,共6页
基金
国家重大科学仪器设备开发专项（编号：2014YQ47037704)
文摘
为了能够无损、准确检测出稻谷在贮藏过程中的宜存状况,利用近红外光谱技术结合数据分析方法建立了稻谷贮藏品质的鉴别模型。采集1 000~1 800nm范围内285份样品近红外光谱数据,依据实测脂肪酸值将样品宜存状况划分为宜存、轻度不宜存、重度不宜存三类,采用邻域粗糙集(neighborhood rough set,NRS)算法终选出最优的10个特征波长结合随机森林(random forest,RF)算法所建立的稻谷贮藏品质鉴别模型性能最优,其校正集与测试集正确识别率分别为96.31%和93.68%,敏感性和特异性参数分布在0.93~0.99。经分析比较,该模型性能同样优于采用连续投影算法(successive projections algorithm,SPA)和主成分分析(principal component analysis,PCA)结合RF算法各自建立的分类模型。结果表明,近红外光谱技术结合NRS和RF算法用于稻谷贮藏品质的鉴定是可行的,适用于储粮品质安全现场快速筛查。
关键词
稻谷
脂肪酸
无损检测
领域粗糙集
近红外光谱
Keywords
paddy
fatty acid
non-destructive detection
neighborhood rough set
near infrared spectroscopy
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最大联盟粗糙集的三支聚类
陈之琪
万仁霞
岳晓冬
陈瑞典
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
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职称材料
2
基于近红外光谱及邻域粗糙集算法的稻谷贮藏品质无损鉴别
杨东
常青
苑江浩
曹阳
赵会义
《食品与机械》
北大核心
2019
2
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职称材料
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