期刊文献+
共找到148篇文章
< 1 2 8 >
每页显示 20 50 100
基于不完备信息系统的Rough Set决策规则提取方法 被引量:3
1
作者 何明 傅向华 马兆丰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第11期6-8,共3页
对象信息的不完备性是从实例中归纳学习的最大障碍。针对不完备的信息,研究了基于不完备信息系统的粗糙集决策规则提取方法,利用分层递减约简算法,通过实例有效地分析和处理了含有缺省数据和不精确数据的信息系统,扩展了粗糙集的应用领域。
关键词 rough set 不完备信息系统 决策规则 数据挖掘 数据库知识发现
在线阅读 下载PDF
基于Rough Sets的中医指症挖掘研究与应用 被引量:2
2
作者 丁卫平 管致锦 顾春华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第7期234-237,共4页
针对中医病历数据库中指症样本维数较大、数据特征和属性冗余量较多等特征,在对Rough Sets基本理论和属性约简算法研究的基础上,提出了将属性频度和属性重要性相结合的GENRED_GROWTH中医指症挖掘算法,并进行了基于GENRED_GROWTH的中医... 针对中医病历数据库中指症样本维数较大、数据特征和属性冗余量较多等特征,在对Rough Sets基本理论和属性约简算法研究的基础上,提出了将属性频度和属性重要性相结合的GENRED_GROWTH中医指症挖掘算法,并进行了基于GENRED_GROWTH的中医指症挖掘原型系统设计与实现。通过分析和实验结果表明:该算法能较好地进行中医指症属性约简,分类精度较高,并且能抽取中医指症相关诊断规则以辅助医生的诊断和治疗。 展开更多
关键词 rough setS 属性约简 中医指症 数据挖掘
在线阅读 下载PDF
Rough Set理论研究及其在水上交通事故分析的应用 被引量:2
3
作者 梁第 张铭丽 《科学技术与工程》 2009年第13期3916-3919,共4页
水上交通事故系统中数据多维、稀疏、不全,有效地识别和发现事故数据的新模式及其内在规律能够预防和减少水上交通事故的发生。从数据挖掘的角度出发,应用了基于属性频度的约简算法和改进的值约简算法的结合对(2000~2004)年水上发生的2... 水上交通事故系统中数据多维、稀疏、不全,有效地识别和发现事故数据的新模式及其内在规律能够预防和减少水上交通事故的发生。从数据挖掘的角度出发,应用了基于属性频度的约简算法和改进的值约简算法的结合对(2000~2004)年水上发生的20起具有一定代表性的典型案例进行分析,并加入相关的支持度和置信度,以期为水上交通的管理提供决策支持。 展开更多
关键词 水上交通事故 数据挖掘 rough set理论 属性约简 属性值约简
在线阅读 下载PDF
基于Rough Set的数据预处理 被引量:4
4
作者 施伟 战守义 盛思源 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第22期190-191,201,共3页
RoughSet理论是一种新的处理不精确,不完全与不相容知识的数学工具。数据预处理是数据挖掘中必不可少的步骤,处理的结果对下一步数据挖掘有直接影响。论文利用RoughSet一些特性对KDD99中的数据集进行处理,并且针对数据集的特点实现了对... RoughSet理论是一种新的处理不精确,不完全与不相容知识的数学工具。数据预处理是数据挖掘中必不可少的步骤,处理的结果对下一步数据挖掘有直接影响。论文利用RoughSet一些特性对KDD99中的数据集进行处理,并且针对数据集的特点实现了对其进行数据离散化、属性约简等处理。通过这些处理过程为下一步的数据挖掘打下了基础。 展开更多
关键词 rough set 数据挖掘 离散化 属性约简 决策表
在线阅读 下载PDF
基于Rough Set带结论域的关联规则挖掘 被引量:4
5
作者 童舟 罗可 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第25期166-169,共4页
论文构建了一种基于RoughSet(RS)带结论域的强关联规则挖掘模型,采用约简决策表和改进的Apriori算法来挖掘关联规则,提高了关联规则的挖掘效率和挖掘质量,提出并实现了带结论域的关联规则挖掘的解决方案。
关键词 粗糙集 关联规则 约简 结论域 数据挖掘
在线阅读 下载PDF
基于Rough集理论的知识约简与规则挖掘方法 被引量:6
6
作者 周庆敏 李永生 +1 位作者 殷晨波 陆金桂 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 2003年第4期33-36,共4页
提出了利用可辨识矩阵和分辨函数自动获取规则的算法,该算法从已知决策系统出发,通过决策系统的可辨识矩阵和分辨函数计算核和所有的约简集,以约简集为初始节点,建立层状节点网络模型,对于各节点,提取符合可信度要求的规则写入规则集中... 提出了利用可辨识矩阵和分辨函数自动获取规则的算法,该算法从已知决策系统出发,通过决策系统的可辨识矩阵和分辨函数计算核和所有的约简集,以约简集为初始节点,建立层状节点网络模型,对于各节点,提取符合可信度要求的规则写入规则集中。应用实例表明,文章提供的算法是确实可行的。 展开更多
关键词 rough 可辨识矩阵 分辨函数 约简集 决策系统 模糊性 不确定性
在线阅读 下载PDF
基于Rough集的决策树算法 被引量:9
7
作者 乔梅 韩文秀 《天津大学学报(自然科学与工程技术版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第9期842-846,共5页
 针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题,提出了基于Rough集的决策树算法.采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式,该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画...  针对基于Rough集的经典分类算法值约简算法等不适合大数据集的问题,提出了基于Rough集的决策树算法.采用一个新的选择属性的测度——属性分类粗糙度作为选择属性的启发式,该测度较Rough中刻画属性相关性的测度正区域等更为全面地刻画了属性分类综合贡献能力,并且比信息增益和信息增益率的计算更为简单采取了一种新的剪枝方法——预剪枝,即在选择属性计算前基于变精度正区域修正属性对数据的初始划分模式, 以更有效地消除噪音数据对选择属性和生成叶节点的影响.采取了一种与决策树算法高度融合的简单有效的检测和处理不相容数据的方法,从而使算法对相容和不相容数据都能进行有效处理.对UCI机器学习数据库中几个数据集的挖掘结果表明,该算法生成的决策树较ID3算法小,与用信息增益率作为启发式的决策树算法生成的决策树规模相当.算法生成所有叶节点均满足给定最小置信度和支持度的决策树或分类规则,并易于利用数据库技术实现,适合大数据集. 展开更多
关键词 rough 决策树 属性分类粗糙度 预剪枝 不相容数据
在线阅读 下载PDF
基于Rough集理论的分布式知识获取模型
8
作者 冯林 刘照鹏 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第4期760-762,765,共4页
分布式知识获取是当前数据挖掘研究领域的热点问题之一。为了利用Rough集理论获取分布决策表中的知识,提出了一个基于Rough集理论的分布式知识获取模型,并讨论了数据在粗糙分布式环境下,运用信息抽取算子及知识生成算子获取全局决策规... 分布式知识获取是当前数据挖掘研究领域的热点问题之一。为了利用Rough集理论获取分布决策表中的知识,提出了一个基于Rough集理论的分布式知识获取模型,并讨论了数据在粗糙分布式环境下,运用信息抽取算子及知识生成算子获取全局决策规则的方法。这些理论与方法扩展了Rough集理论处理多数据源的知识获取问题。实例证明了这些方法的可行性。 展开更多
关键词 rough 决策信息系统 分布式数据挖掘 知识获取 智能信息处理
在线阅读 下载PDF
基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法 被引量:7
9
作者 韩永印 王侠 王志晓 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期312-317,共6页
为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,... 为了解决社交网络隐式用户行为数据挖掘过程中关联相似性计算较为困难的问题,提出了基于决策树的社交网络隐式用户行为数据挖掘方法。将社交网络视为包含不同维度的向量空间,计算特定维度上用户的兴趣空间和兴趣点。确定样本属性集后,根据已知行为数据建立测试分支,计算该分支下子集的属性权重,不断迭代直至挖掘到同等属性的数据点为止。测试结果表明:该方法可对不同种类隐式用户行为精准挖掘,目标行为数据查找效果较好,实用性较强。 展开更多
关键词 决策树 社交网络 隐式用户行为 向量空间 属性集 数据挖掘 权重值 属性元素
在线阅读 下载PDF
一种基于粗糙集理论的连续属性离散化方法 被引量:18
10
作者 陶志 许宝栋 +1 位作者 汪定伟 李冉 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第8期747-750,共4页
基于粗糙集的有关理论,提出了一种新的连续属性离散化方法·首先说明决策属性支持度的概念,再利用决策属性支持度作为反馈信息,提出一种领域独立的基于决策属性支持度的连续属性离散化算法·该算法能在保证决策表原始分类能力... 基于粗糙集的有关理论,提出了一种新的连续属性离散化方法·首先说明决策属性支持度的概念,再利用决策属性支持度作为反馈信息,提出一种领域独立的基于决策属性支持度的连续属性离散化算法·该算法能在保证决策表原始分类能力不变的前提下,提高约简效率·同时,各个属性拥有较少的分割区间,会使规则集合更加简洁·通过实例分析比较,说明该算法是非常有效的· 展开更多
关键词 粗糙集理论 决策表 决策属性支持度 离散化 数据挖掘
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集和决策树的数据挖掘方法 被引量:15
11
作者 吴成东 许可 +1 位作者 韩中华 裴涛 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期481-484,共4页
从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法... 从粗糙集和决策树两种方法具有的优势互补性出发,提出了一种基于粗糙集和决策树相结合的数据挖掘新方法·以胶合板缺陷检测数据分析为应用对象,利用粗糙集理论对胶合板数据库中的特征信息进行缺陷识别·利用谱系聚类重心距离法对数据进行离散化处理,采用粗糙集进行属性约简,得到低维样本数据,最后用决策树方法产生决策规则·实验证明,这种数据挖掘方法保留了原始数据的内部特点,加快了获取知识的进程,提高了模型的分类准确率,增强了规则的可解释性,取得了满意的研究结果· 展开更多
关键词 粗糙集 决策树 数据离散化 数据挖掘 谱系聚类 属性约简
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集理论的小电流接地系统故障选线方法的有效域 被引量:32
12
作者 齐郑 艾欣 +1 位作者 王炳革 杨以涵 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第12期43-46,共4页
小电流接地系统的各种故障选线方法都有其适用范围,即有效域,确定选线方法的有效域是实现多种方法智能融合的前提条件。为此,文章提出应用粗糙集理论对故障样本集进行数据挖掘和知识发现来确定选线方法的有效域。该方法以决策表为主要工... 小电流接地系统的各种故障选线方法都有其适用范围,即有效域,确定选线方法的有效域是实现多种方法智能融合的前提条件。为此,文章提出应用粗糙集理论对故障样本集进行数据挖掘和知识发现来确定选线方法的有效域。该方法以决策表为主要工具,对故障样本数据进行离散化处理,对冗余信息进行知识约简,最终获得故障信号特征与选线方法间的决策规则;通过概率的表达形式对不协调决策规则进行有效处理。现场实际故障录波数据证明了该方法的正确性。 展开更多
关键词 小电流接地系统 故障选线方法 粗糙集理论 有效域 故障录波数据 决策规则 离散化处理 前提条件 知识发现 数据挖掘 样本数据 知识约简 冗余信息 信号特征 有效处理 表达形式 样本集 决策表 正确性
在线阅读 下载PDF
基于云理论的配电网空间负荷预测方法研究 被引量:51
13
作者 杨薛明 苑津莎 +1 位作者 王剑锋 高鑫 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第6期30-36,共7页
提出了一种新颖的配电网空间负荷预测模型,该模型采用了基于云模型的知识表示,将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起,构成了定性和定量相互间的映射,克服了传统模糊理论的不彻底性。该文将云理论、面向对象的归纳方法以及... 提出了一种新颖的配电网空间负荷预测模型,该模型采用了基于云模型的知识表示,将定性概念所具有的模糊性、随机性有机地结合在一起,构成了定性和定量相互间的映射,克服了传统模糊理论的不彻底性。该文将云理论、面向对象的归纳方法以及粗糙集相结合,进行土地使用决策中空间属性信息定量定性转换、空间数据的离散化、决策规则的挖掘,克服了传统基于模糊集的空间负荷预测模型中模糊集参数及模糊系统规则选择的主观性,同时也利用云理论与粗糙集理论相互间的互补性,增强了知识发现的能力。运用基于云理论的不确定性推理计算小区对各用地类型适应性的评分,使推理结果更加合理而且贴近实际。给出了基于该模型的小区改造判据,改进了计及小区改造及经济性的用地分配的多目标规划模型,计算小区负荷。最后用实例说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 空间负荷预测 云理论 粗糙集 数据挖掘 面向属性的归纳法
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集理论的序列离群点检测 被引量:16
14
作者 江峰 杜军威 +2 位作者 葛艳 眭跃飞 曹存根 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期345-350,共6页
作为数据挖掘的一项重要任务,离群点检测已经引起人们的广泛关注.本文基于粗糙集理论来讨论离群点的定义与检测问题,提出了一种新的离群点定义——粗糙序列离群点以及相应的离群点检测算法RSOD.该算法利用粗糙集理论中的知识熵和属性重... 作为数据挖掘的一项重要任务,离群点检测已经引起人们的广泛关注.本文基于粗糙集理论来讨论离群点的定义与检测问题,提出了一种新的离群点定义——粗糙序列离群点以及相应的离群点检测算法RSOD.该算法利用粗糙集理论中的知识熵和属性重要性等概念来构建三种类型的序列,并通过分析序列中元素的变化情况来检测离群点.在UCI标准数据集上,将RSOD算法与现有的离群点检测算法进行了比较分析,实验结果表明,我们所提出的离群点检测方法是有效的. 展开更多
关键词 离群点检测 粗糙集 数据挖掘 序列 知识熵 属性重要性
在线阅读 下载PDF
数据挖掘中的数据预处理 被引量:134
15
作者 刘明吉 王秀峰 黄亚楼 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第4期54-57,共4页
1 引言数据挖掘(Data Mining,简称DM),也称为数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery inDatabase),是近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。其处理对象是大量的日常业务数据,目的是为了从这些数据中抽取一... 1 引言数据挖掘(Data Mining,简称DM),也称为数据库中的知识发现KDD(Knowledge Discovery inDatabase),是近几年来随着数据库和人工智能发展起来的一门新兴的数据库技术。其处理对象是大量的日常业务数据,目的是为了从这些数据中抽取一些有价值的知识或信息。原始业务数据是知识和信息提取的源泉,对于数据挖掘就显得十分重要。目前所进行的关于数据挖掘的研究工作,大多着眼于数据挖掘算法的探讨,而忽视了对数据处理的研究。 展开更多
关键词 数据挖掘 数据库 数据预处理 知识发现
在线阅读 下载PDF
数据挖掘技术在全断面掘进机故障诊断中的应用 被引量:26
16
作者 张天瑞 于天彪 +1 位作者 赵海峰 王宛山 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期527-531,541,共6页
分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后... 分析了全断面掘进机复杂的故障机理和运行参数,研究了将粗糙集和决策树应用到数据挖掘中的方法.以全断面掘进机刀盘的一些实时数据为例,采用MATLAB 7.0对数据进行离散化处理,结合粗糙集属性约简的算法对故障样本进行冗余属性的约简;然后,利用决策树算法对约简后的故障样本集进行规则提取,利用数据挖掘工具Clementine实现了C4.5算法和改进的C4.5算法,对其结果进行了对比分析;最后,运用VB编程对全断面掘进机采集的部分数据进行测试,结果表明该融合算法是一种快速、有效、可靠的故障检测与诊断的新途径. 展开更多
关键词 全断面掘进机 数据挖掘 粗糙集 决策树 融合算法
在线阅读 下载PDF
基于简化分辨矩阵的粗糙集属性约简算法 被引量:10
17
作者 田卫东 周创德 +2 位作者 胡学钢 周红鹃 李培培 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期209-212,共4页
针对改进的经典算法求取属性约简存在的时间和空间性能不理想问题,本文提出了一种新的属性约简算法ARSDM。该算法先将决策表按决策属性的类别划分,后采用边生成矩阵元素边约简边排序的思想求取属性约简,有效地加快了约简速度。实验表明A... 针对改进的经典算法求取属性约简存在的时间和空间性能不理想问题,本文提出了一种新的属性约简算法ARSDM。该算法先将决策表按决策属性的类别划分,后采用边生成矩阵元素边约简边排序的思想求取属性约简,有效地加快了约简速度。实验表明ARSDM算法与经典算法相比具有较好的时间和空间性能。 展开更多
关键词 数据挖掘 粗糙集 不一致性决策表 属性约简 分辨矩阵
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集和决策树的自适应神经网络短期负荷预测方法 被引量:29
18
作者 牛东晓 王建军 +1 位作者 李莉 李存斌 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期30-34,共5页
利用数据挖掘中的聚类技术将历史负荷数据进行聚类,根据聚类后的分类信息对定性属性利用粗糙集进行属性约简,由约简结果进一步生成决策规则树供短期预测使用。根据聚类的结果对每类进行BP神经网络的训练,神经网络的隐含层单元采取逐步... 利用数据挖掘中的聚类技术将历史负荷数据进行聚类,根据聚类后的分类信息对定性属性利用粗糙集进行属性约简,由约简结果进一步生成决策规则树供短期预测使用。根据聚类的结果对每类进行BP神经网络的训练,神经网络的隐含层单元采取逐步试用的方法根据训练误差最小化进行选择。在实际预测中,首先对待预测的记录利用决策规则树进行归类,然后选取相应类别的神经网络予以预测。通过实例证明,该方法的平均相对误差为2.16%,而同结构BP神经网络预测的平均相对误差为2.67%,ARMA预测的平均相对误差为3.81%,证明所提方法有效。 展开更多
关键词 数据挖掘 负荷预测 短期 聚类 粗糙集 决策树 自适应神经网络
在线阅读 下载PDF
一个高效的KNN分类算法 被引量:56
19
作者 张著英 黄玉龙 王翰虎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期170-172,共3页
KNN算法是数据挖掘技术中比较常用的分类算法,由于其实现的简单性,在很多领域得到了广泛的应用。但是,当样本容量较大以及特征属性较多时,KNN算法分类的效率就将大大降低。本文将粗糙集理论应用到KNN算法中,实现属性约简,提出了一种新的... KNN算法是数据挖掘技术中比较常用的分类算法,由于其实现的简单性,在很多领域得到了广泛的应用。但是,当样本容量较大以及特征属性较多时,KNN算法分类的效率就将大大降低。本文将粗糙集理论应用到KNN算法中,实现属性约简,提出了一种新的KNN分类方法,解决了KNN算法分类效率低的缺点,从而可使KNN算法能够得到更广泛的应用。 展开更多
关键词 数据挖掘 KNN分类 粗糙集 属性约简
在线阅读 下载PDF
基于粗糙集的决策树构造算法 被引量:23
20
作者 丁春荣 李龙澍 杨宝华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期75-77,共3页
针对ID3算法构造决策树复杂、分类效率不高问题,基于粗糙集理论提出一种决策树构造算法。该算法采用加权分类粗糙度作为节点选择属性的启发函数,与信息增益相比,能全面地刻画属性分类的综合贡献能力,并且计算简单。为消除噪声对选择属... 针对ID3算法构造决策树复杂、分类效率不高问题,基于粗糙集理论提出一种决策树构造算法。该算法采用加权分类粗糙度作为节点选择属性的启发函数,与信息增益相比,能全面地刻画属性分类的综合贡献能力,并且计算简单。为消除噪声对选择属性和生成叶节点的影响,利用变精度粗糙集模型对该算法进行优化。实验结果表明,该算法构造的决策树在规模与分类效率上均优于ID3算法。 展开更多
关键词 数据挖掘 粗糙集 可变精度粗糙集 决策树 加权分类粗糙度
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 8 下一页 到第
使用帮助 返回顶部