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基于粗糙集与支持向量机的加工过程异常检测被引量：16: 1; 作者项前徐兰 +2 位作者刘彬吕志军杨建国《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2467-2474,共8页; 为提高加工过程异常模式检测的自动化程度,在建立控制图数学描述的基础上,利用蒙特卡洛法构建了控制图数据集,研究了基于邻域粗糙集的控制图时域特征约简方法,提出了基于支持向量机的控制图异常模式识别模型。通过仿真实验,使用遗传算... 展开更多; 关键词控制图模式支持向量机时域特征邻域粗糙集遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于规则的神经网络在模式分类中的应用被引量：3: 2; 作者窦东阳杨建国 +1 位作者李丽娟赵英凯《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期482-486,共5页; 针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确... 展开更多; 关键词模式分类粗糙集遗传算法特征约简神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粗糙集理论和覆盖算法的模式分类方法被引量：2: 3; 作者王伦文张铃《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第12期120-122,共3页; 1.引言模式分类是模式识别和人工智能研究最基本也是最重要的课题之一.现实世界事物纷繁复杂,尤其是海量数据库、互联网出现,这些信息的处理加工,对分类的要求更加迫切.; 关键词粗糙集理论覆盖算法模式分类方法模式识别人工智能; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合密度与邻域覆盖约简的分类方法: 4; 作者张清华艾志华张金镇《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期33-42,共10页; 针对现有大部分基于邻域覆盖的分类方法直接根据最近的邻域对样本分类,没有考虑邻域之间的差异性,从而导致分类错误的问题。引入局部密度去刻画邻域之间的差异性,并提出融合密度与邻域覆盖约简的分类方法(D-NCR)。首先,通过邻域覆盖约... 展开更多; 关键词邻域粗糙集邻域覆盖约简局部密度加权距离分类策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

重要度集成的属性约简方法研究被引量：7: 5; 作者李京政杨习贝 +2 位作者窦慧莉王平心陈向坚《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期414-421,共8页; 启发式算法在求解约简的过程中逐步加入重要度最高的属性,但其忽视了数据扰动将会直接引起重要度计算的波动问题,从而造成约简结果的不稳定。鉴于此,提出了一种基于集成属性重要度的启发式算法框架。首先,在原始数据上进行多重采样;然后... 展开更多; 关键词属性约简分类聚类数据扰动集成启发式算法邻域粗糙集稳定性; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向一致性样本的属性约简被引量：7: 6; 作者高媛陈向坚 +1 位作者王平心杨习贝《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1170-1178,共9页; 作为粗糙集理论的一个核心内容,属性约简致力于根据给定的约束条件删除数据中的冗余属性。基于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效手段,这一手段通常使用数据中的全部样本来度量属性的重要度从而进一步得到约简子集。但实际上,... 展开更多; 关键词属性约简分类精度聚类一致性样本集成启发式算法邻域粗糙集多准则; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粗糙集与支持向量机的加工过程异常检测被引量：16: 1; 作者项前徐兰刘彬吕志军杨建国; 机构东华大学机械工程学院; 出处《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2015年第9期2467-2474,共8页; 基金国家自然科学基金资助项目(51175077)~~; 文摘为提高加工过程异常模式检测的自动化程度,在建立控制图数学描述的基础上,利用蒙特卡洛法构建了控制图数据集,研究了基于邻域粗糙集的控制图时域特征约简方法,提出了基于支持向量机的控制图异常模式识别模型。通过仿真实验,使用遗传算法优化了异常识别模型的主要参数,并对不同核函数、不同分类模型的识别精度进行了分析与对比。通过实际生产数据测试验证了所构建模型的有效性与可用性。; 关键词控制图模式支持向量机时域特征邻域粗糙集遗传算法; Keywords control chart pattern support vector machines time domain features neighborhood rough set genetic algorithms; 分类号 TP393.08 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于规则的神经网络在模式分类中的应用被引量：3: 2; 作者窦东阳杨建国李丽娟赵英凯; 机构中国矿业大学化工学院南京工业大学自动化与电气工程学院; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期482-486,共5页; 基金江苏省自然科学基金资助项目(BK2009356) 江苏省高校自然科学基金资助项目(09KJB510003); 文摘针对模式分类任务,提出一种基于粗糙集规则的神经网络构造方法.首先,利用粗糙集理论和遗传算法约简输入特征,在尽量保持分类能力不变的情况下降低条件属性维数,并推导出简练的分类规则集合.然后,以规则集为基础构造BP神经网络结构、确定网络层数、输入输出节点数等,并计算规则的条件属性重要度和依赖度2个参数对连接权值进行初始化.最后,通过一个实例验证了方法的有效性,结果表明该方法能有效解决传统神经网络构造难、解释难、过拟合等问题,提高了分类精度,降低了训练时间.此外,初步探讨了网络训练时对知识提炼的影响.; 关键词模式分类粗糙集遗传算法特征约简神经网络; Keywords pattern classification rough set genetic algorithm feature reduction neural network; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粗糙集理论和覆盖算法的模式分类方法被引量：2: 3; 作者王伦文张铃; 机构解放军电子工程学院国家教育部安徽大学人工智能与信号处理重点实验室; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2003年第12期120-122,共3页; 基金国家自然科学基金(60175018) (60135010) 国家973项目(G1998030509); 文摘 1.引言模式分类是模式识别和人工智能研究最基本也是最重要的课题之一.现实世界事物纷繁复杂,尤其是海量数据库、互联网出现,这些信息的处理加工,对分类的要求更加迫切.; 关键词粗糙集理论覆盖算法模式分类方法模式识别人工智能; Keywords rough set, neighborhood covering algorithm, pattern classification; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合密度与邻域覆盖约简的分类方法: 4; 作者张清华艾志华张金镇; 机构重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室; 出处《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期33-42,共10页; 基金国家重点研发计划(2020YFC2003502) 国家自然科学基金(61876201)。; 文摘针对现有大部分基于邻域覆盖的分类方法直接根据最近的邻域对样本分类,没有考虑邻域之间的差异性,从而导致分类错误的问题。引入局部密度去刻画邻域之间的差异性,并提出融合密度与邻域覆盖约简的分类方法(D-NCR)。首先,通过邻域覆盖约简剔除冗余的邻域;其次,将邻域中心的局部密度转化为权重,定义了测试样本到邻域中心的加权距离;最后,基于加权距离,对不同的测试样本提出两种分类策略。在UCI数据集上的实验结果表明,所提方法能达到较好的分类效果。; 关键词邻域粗糙集邻域覆盖约简局部密度加权距离分类策略; Keywords neighborhood rough set neighborhood covering reduction local density weighted distance classification strategy; 分类号 TB18 [一般工业技术] O225 [理学—运筹学与控制论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名重要度集成的属性约简方法研究被引量：7: 5; 作者李京政杨习贝窦慧莉王平心陈向坚; 机构江苏科技大学计算机学院南京理工大学经济管理学院江苏科技大学数理学院; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2018年第3期414-421,共8页; 基金国家自然科学基金项目(61572242 61503160 +2 种基金 61502211) 中国博士后科学基金项目(2014M550293); 文摘启发式算法在求解约简的过程中逐步加入重要度最高的属性,但其忽视了数据扰动将会直接引起重要度计算的波动问题,从而造成约简结果的不稳定。鉴于此,提出了一种基于集成属性重要度的启发式算法框架。首先,在原始数据上进行多重采样;然后,在每次循环过程中分别计算各个采样结果上的属性重要度并对这些重要度进行集成;最后,将集成重要度最大的属性加入到约简中去。利用邻域粗糙集方法进行的实验结果表明,基于集成重要度的属性约简算法不仅能够获取更加稳定的约简,而且利用所生成的约简能够得到一致性较高的分类结果。; 关键词属性约简分类聚类数据扰动集成启发式算法邻域粗糙集稳定性; Keywords attribute reduction classification clustering data perturbation ensemble heuristic algorithm neighborhood rough set stability; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向一致性样本的属性约简被引量：7: 6; 作者高媛陈向坚王平心杨习贝; 机构江苏科技大学计算机学院江苏科技大学理学院; 出处《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期1170-1178,共9页; 基金国家自然科学基金项目(61572242,61503160) 江苏省研究生科研创新计划项目(KYCX19_1697); 文摘作为粗糙集理论的一个核心内容,属性约简致力于根据给定的约束条件删除数据中的冗余属性。基于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效手段,这一手段通常使用数据中的全部样本来度量属性的重要度从而进一步得到约简子集。但实际上,不同样本对于属性重要度计算的贡献是不同的,有些样本对重要度贡献不高甚至几乎没有贡献,且当数据中的样本数过大时,利用全部样本进行约简求解会使得时间消耗过大而难以接受。为了解决这一问题,提出了一种基于一致性样本的属性约简策略。具体算法大致由3个步骤组成,首先,将满足一致性原则的样本挑选出来;其次,将这些选中的样本组成新的决策系统;最后,利用启发式框架在新的决策系统中求解约简。实验结果表明:与基于聚类采样的属性约简算法相比,所提方法能够提供更高的分类精度。; 关键词属性约简分类精度聚类一致性样本集成启发式算法邻域粗糙集多准则; Keywords attribute reduction classification accuracy clustering consistent samples ensemble heuristic algorithm neighborhood rough set multiple criteria; 分类号 TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于粗糙集与支持向量机的加工过程异常检测	项前徐兰刘彬吕志军杨建国	《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心	2015	16	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于规则的神经网络在模式分类中的应用	窦东阳杨建国李丽娟赵英凯	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2011	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于粗糙集理论和覆盖算法的模式分类方法	王伦文张铃	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2003	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	融合密度与邻域覆盖约简的分类方法	张清华艾志华张金镇	《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	重要度集成的属性约简方法研究	李京政杨习贝窦慧莉王平心陈向坚	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料
6	面向一致性样本的属性约简	高媛陈向坚王平心杨习贝	《智能系统学报》 CSCD 北大核心	2019	7	在线阅读下载PDF 职称材料