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邻域粗糙模糊集的高效动态更新增量式算法
1
作者
何柳
周雯
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2200-2210,共11页
为了解决邻域粗糙模糊集模型的增量式计算问题,提出一种矩阵策略的邻域粗糙模糊集动态更新算法。提出一种基于矩阵方法的邻域粗糙模糊集模型,通过邻域关系矩阵和模糊决策对角阵的矩阵运算,实现了邻域粗糙模糊近似集的矩阵表达;当信息系...
为了解决邻域粗糙模糊集模型的增量式计算问题,提出一种矩阵策略的邻域粗糙模糊集动态更新算法。提出一种基于矩阵方法的邻域粗糙模糊集模型,通过邻域关系矩阵和模糊决策对角阵的矩阵运算,实现了邻域粗糙模糊近似集的矩阵表达;当信息系统增加和删除对象时,增量式更新邻域关系矩阵和模糊决策对角阵的结果,并利用更新后矩阵的运算实现了邻域粗糙模糊近似集的动态更新,因此减少了不必要的计算且提升了性能;利用所提出的增量式更新机制设计了邻域粗糙模糊集的动态更新算法。在UCI数据集上的实验结果表明,该动态算法的运行效率明显高于静态算法和同类型动态算法。
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关键词
粗糙集
模糊粗糙集
邻域粗糙模糊集
模糊决策
动态更新
矩阵
增量式
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职称材料
高斯核模糊粗糙集中对象集变化时近似集增量更新方法研究
被引量：
3
2
作者
曾安平
李天瑞
罗川
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第7期173-177,215,共6页
在实际应用中,信息系统中数据的类型是多样的,它可能由类别型、数值型、模糊型等多种形式的数据组成。模糊粗糙集模型可以有效地解决多种类型数据共存情形下的信息处理问题。利用高斯核函数在数值和模糊数据非线性划分上的优势产生模糊...
在实际应用中,信息系统中数据的类型是多样的,它可能由类别型、数值型、模糊型等多种形式的数据组成。模糊粗糙集模型可以有效地解决多种类型数据共存情形下的信息处理问题。利用高斯核函数在数值和模糊数据非线性划分上的优势产生模糊关系可以较好地进行模糊粗糙数据分析。而实际的信息系统都是动态变化的,如何利用已有知识来增量更新模糊粗糙集模型的近似集问题是其应用于大数据处理的关键。针对该问题,讨论了模糊信息系统中对象集动态变化时近似集的更新原理,并提出了基于高斯核模糊粗糙集模型的近似集增量更新方法,最后通过实例验证了该方法的正确性和有效性。
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关键词
模糊粗糙集
增量更新
高斯核函数
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职称材料
高斯核模糊粗糙集中基于粒子群算法的属性约简
被引量：
1
3
作者
刘东君
陈红梅
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2018年第3期53-59,共7页
通过高斯核模糊粗糙集模型与粒子群算法相结合的方式,利用粒子群算法收敛快、精度高等优点,可以减少获得约简所需要的时间.根据高斯核中可变参数的调整,可以实现一定程度上对约简后属性数量的控制,以确保分类的精度.实验结果表明,基于...
通过高斯核模糊粗糙集模型与粒子群算法相结合的方式,利用粒子群算法收敛快、精度高等优点,可以减少获得约简所需要的时间.根据高斯核中可变参数的调整,可以实现一定程度上对约简后属性数量的控制,以确保分类的精度.实验结果表明,基于粒子群算法的高斯核模糊粗糙集属性约简算法有较好的约简性能和约简效率.
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关键词
高斯核模糊粗糙集
属性约简
粒子群优化
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职称材料
题名
邻域粗糙模糊集的高效动态更新增量式算法
1
作者
何柳
周雯
机构
武汉商学院信息工程学院
武汉科技大学材料科学与工程学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2025年第8期2200-2210,共11页
基金
教育部产学合作协同育人基金项目(230702036245313)
湖北省高校省级教学改革研究课题基金项目(2020691)。
文摘
为了解决邻域粗糙模糊集模型的增量式计算问题,提出一种矩阵策略的邻域粗糙模糊集动态更新算法。提出一种基于矩阵方法的邻域粗糙模糊集模型,通过邻域关系矩阵和模糊决策对角阵的矩阵运算,实现了邻域粗糙模糊近似集的矩阵表达;当信息系统增加和删除对象时,增量式更新邻域关系矩阵和模糊决策对角阵的结果,并利用更新后矩阵的运算实现了邻域粗糙模糊近似集的动态更新,因此减少了不必要的计算且提升了性能;利用所提出的增量式更新机制设计了邻域粗糙模糊集的动态更新算法。在UCI数据集上的实验结果表明,该动态算法的运行效率明显高于静态算法和同类型动态算法。
关键词
粗糙集
模糊粗糙集
邻域粗糙模糊集
模糊决策
动态更新
矩阵
增量式
Keywords
rough
set
fuzzy rough set
neighborhood
rough
fuzzy
set
s
fuzzy
decision
dynamic updates
matrix
incremental
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
高斯核模糊粗糙集中对象集变化时近似集增量更新方法研究
被引量：
3
2
作者
曾安平
李天瑞
罗川
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
宜宾学院计算机与信息工程学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013年第7期173-177,215,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61175047
U1230117)
+1 种基金
四川省教育厅青年基金项目(13ZB0210)
西南交通大学博士生创新基金项目(2013)资助
文摘
在实际应用中,信息系统中数据的类型是多样的,它可能由类别型、数值型、模糊型等多种形式的数据组成。模糊粗糙集模型可以有效地解决多种类型数据共存情形下的信息处理问题。利用高斯核函数在数值和模糊数据非线性划分上的优势产生模糊关系可以较好地进行模糊粗糙数据分析。而实际的信息系统都是动态变化的,如何利用已有知识来增量更新模糊粗糙集模型的近似集问题是其应用于大数据处理的关键。针对该问题,讨论了模糊信息系统中对象集动态变化时近似集的更新原理,并提出了基于高斯核模糊粗糙集模型的近似集增量更新方法,最后通过实例验证了该方法的正确性和有效性。
关键词
模糊粗糙集
增量更新
高斯核函数
Keywords
fuzzy rough set
,
incremental updating
,
gaussian kernel
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
高斯核模糊粗糙集中基于粒子群算法的属性约简
被引量：
1
3
作者
刘东君
陈红梅
机构
西南交通大学信息科学与技术学院
出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2018年第3期53-59,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61572406
61573292)
文摘
通过高斯核模糊粗糙集模型与粒子群算法相结合的方式,利用粒子群算法收敛快、精度高等优点,可以减少获得约简所需要的时间.根据高斯核中可变参数的调整,可以实现一定程度上对约简后属性数量的控制,以确保分类的精度.实验结果表明,基于粒子群算法的高斯核模糊粗糙集属性约简算法有较好的约简性能和约简效率.
关键词
高斯核模糊粗糙集
属性约简
粒子群优化
Keywords
gaussian
kernel
based
fuzzy rough set
attribute reduction
particle swarm optimization
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
邻域粗糙模糊集的高效动态更新增量式算法
何柳
周雯
《计算机工程与设计》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
高斯核模糊粗糙集中对象集变化时近似集增量更新方法研究
曾安平
李天瑞
罗川
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2013
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
高斯核模糊粗糙集中基于粒子群算法的属性约简
刘东君
陈红梅
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2018
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
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