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基于Rough Set理论的典型振动故障诊断 被引量:2
1
作者 李建兰 黄树红 张燕平 《动力工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期76-79,共4页
在分析旋转机械振动特点和Rough Set理论的基础上,针对传统的频谱分析方法对质量不平衡、动静碰摩、支座松动等3种典型故障识别效率低的缺点,提出了一个基于Rough Set的振动故障诊断模型.该模型根据故障和能量的映射关系,分别在时域、... 在分析旋转机械振动特点和Rough Set理论的基础上,针对传统的频谱分析方法对质量不平衡、动静碰摩、支座松动等3种典型故障识别效率低的缺点,提出了一个基于Rough Set的振动故障诊断模型.该模型根据故障和能量的映射关系,分别在时域、频域、时-频域中定义4种信息熵作为条件属性,推导了3种典型振动的决策规则,实现了对振动信号中不一致信息的处理.通过汽轮发电机组振动实验对上述方法进行了验证.结果表明,该模型能够很好地识别这3种典型故障. 展开更多
关键词 能源与动力工程 汽轮发电机组 振动 故障诊断 rough set理论 信息熵
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基于混合核模糊熵的多类型数据属性约简算法
2
作者 贾润亮 张海玉 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第7期1864-1873,共10页
为解决模糊粗糙集属性约简中模糊相似关系运算的不合理性以及多类型数据的不适用性,提出一种基于混合核模糊熵的多类型数据属性约简算法。提出基于核函数的多类型属性模糊关系计算方法,称之为混合核函数度量,并构造出相应的模糊信息粒... 为解决模糊粗糙集属性约简中模糊相似关系运算的不合理性以及多类型数据的不适用性,提出一种基于混合核模糊熵的多类型数据属性约简算法。提出基于核函数的多类型属性模糊关系计算方法,称之为混合核函数度量,并构造出相应的模糊信息粒化模型;利用混合核函数度量进一步提出多类型数据的模糊互补信息熵模型和相关性质;利用模糊互补条件熵和模糊互补互信息熵,提出多类型数据信息系统的不确定性度量和属性约简。实验结果验证了所提出不确定性度量和属性约简方法在多类型数据上的有效性。 展开更多
关键词 模糊粗糙集 多类型属性 核函数 信息熵 条件熵 互信息熵 不确定性度量 属性约简
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基于信息熵与Rough集理论的城市信息系统知识依赖度分析 被引量:2
3
作者 于冬 顾培亮 高璇 《中国地质大学学报(社会科学版)》 2004年第4期28-30,共3页
以城市信息化空间数据处理为研究背景,基于信息熵与Rough集理论解决信息系统中信息不确定、数据量大的困难。从Rough集的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,探讨了信息熵处理知识依赖度的方法。最后通过运用该方法对城市空间数据... 以城市信息化空间数据处理为研究背景,基于信息熵与Rough集理论解决信息系统中信息不确定、数据量大的困难。从Rough集的基本概念出发,给出决策表的知识表达系统,探讨了信息熵处理知识依赖度的方法。最后通过运用该方法对城市空间数据决策表的实例进行属性值依赖关系的确定。 展开更多
关键词 城市信息化 rough 信息熵 知识依赖度
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基于模糊邻域相对决策熵的属性约简算法 被引量:1
4
作者 徐久成 张杉 +1 位作者 白晴 马妙贤 《计算机科学》 北大核心 2025年第2期165-172,共8页
针对模糊邻域粗糙集对数据分布敏感且无法有效评估密度差异较大数据集的分类不确定性这一问题,提出了一种基于模糊邻域相对决策熵的属性约简算法。首先,采用相对距离定义样本的分类不确定度,重塑模糊邻域相似关系,并结合变精度模糊邻域... 针对模糊邻域粗糙集对数据分布敏感且无法有效评估密度差异较大数据集的分类不确定性这一问题,提出了一种基于模糊邻域相对决策熵的属性约简算法。首先,采用相对距离定义样本的分类不确定度,重塑模糊邻域相似关系,并结合变精度模糊邻域粗糙近似,减少样本被归入错误类别的可能性;其次,在信息观下将模糊邻域可信度和覆盖度引入信息熵,并与基于代数观构造的模糊邻域相对依赖度相结合,提出模糊邻域相对决策熵;最后,设计一种基于模糊邻域相对决策熵的属性约简算法,从信息观和代数观两个角度来评估属性的重要度。在8个公共数据集上将其与现有的6种属性约简算法进行对比实验,结果表明,所提算法能有效地测量不同数据分布下样本的不确定度,提高数据的分类性能。 展开更多
关键词 属性约简 模糊邻域粗糙集 分类不确定度 信息熵
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基于代数和几何组合相似度的区间值系统不确定性度量
5
作者 章宏远 谢晋 《石河子大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期512-528,共17页
不确定性度量作为机器学习和粒计算领域重要的数据评估工具,可以量化数据属性之间的不确定性和依赖性。然而,现有的区间值信息系统不确定性度量方法没有考虑数据之间的几何结构,从而影响了不确定性度量结果的准确性。为了改善这一问题,... 不确定性度量作为机器学习和粒计算领域重要的数据评估工具,可以量化数据属性之间的不确定性和依赖性。然而,现有的区间值信息系统不确定性度量方法没有考虑数据之间的几何结构,从而影响了不确定性度量结果的准确性。为了改善这一问题,首先,针对区间值信息系统提出一种结合代数视角和几何视角的区间值组合相似度;然后,以新的相似度作为基础,构建出一种新的区间值粗糙集模型,并进一步提出区间值信息系统的信息粒化与信息结构理论;最后,定义了区间值信息系统的4种不确定性度量方法,分别为知识粒度、信息量、粗糙熵和信息熵,理论证明了这4种方法在不确定性度量方面的有效性。在人脸识别数据集上的数值实验结果表明,所提出的4种不确定性度量方法均具有较好的度量效果,同时与现有的不确定性度量方法相比,所提出的4种方法具有更高的度量性能。 展开更多
关键词 粗糙集 区间值信息系统 不确定性度量 知识粒度 信息量 粗糙熵 信息熵
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基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择
6
作者 韩子钦 徐久成 +2 位作者 章磊 周长顺 许诗卉 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期214-222,共9页
针对传统在线流组特征选择方法无法处理异常或者缺失的不完备混合数据,导致特征选择效果不佳的问题,在不完备系统中提出一种基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择算法。考虑不完备混合数据中的不确定信息,将决策自信息与模糊邻域熵... 针对传统在线流组特征选择方法无法处理异常或者缺失的不完备混合数据,导致特征选择效果不佳的问题,在不完备系统中提出一种基于多粒度模糊邻域熵的在线流组特征选择算法。考虑不完备混合数据中的不确定信息,将决策自信息与模糊邻域熵相结合,从代数和信息视角提出多粒度模糊邻域熵;提出在线流组内、组间粒选度,根据模糊邻域对比度对特征组进行冗余分析。在8个公共数据集上进行实验对比分析,所提算法在处理不完备混合数据时能有效消除冗余特征,提高数据的分类精度。 展开更多
关键词 流特征选择 流组 自信息 模糊邻域粗糙集 不完备决策系统 模糊邻域熵 重合度
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基于邻域量化容差条件熵增量式更新的网络入侵检测方法 被引量:12
7
作者 骆公志 侯若娴 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2024年第1期181-192,共12页
网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具,而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果。针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题,提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择... 网络入侵检测系统是网络信息安全防护的重要防御工具,而复杂的、冗长的网络入侵行为特征严重影响了网络入侵检测的效果。针对网络入侵检测中信息量增长迅速、数据不完备的现实问题,提出一种基于邻域量化容差条件熵增量式更新的特征选择算法。首先,在邻域量化容差粒计算的基础上,结合条件熵在刻画特征不确定性、对特征之间的相关或依赖程度方面的显著特性,研究了邻域量化容差条件熵的增量式更新机制;然后,基于该更新机制提出动态数据库增量式更新的特征选择算法;最后,通过数据实验分析验证了所提出的算法能有效提高不完备信息系统特征选择的计算效率。新提出的算法在网络入侵检测实例应用中体现的计算复杂度及虚警率低的优势,表明其可为网络信息安全防护提供有效可行的具体方法。 展开更多
关键词 不完备信息系统 邻域粗糙集 条件熵 增量式学习 网络入侵检测
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基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择 被引量:3
8
作者 徐久成 孙元豪 韩子钦 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期806-813,共8页
在线流组特征选择可以充分利用特征流中原始的组结构信息,以在线的方式处理特征选择问题。然而,现有方法大多无法处理具有模糊性和不确定性的数据。为此,提出一种基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择算法。设计一种模糊邻域判别指数... 在线流组特征选择可以充分利用特征流中原始的组结构信息,以在线的方式处理特征选择问题。然而,现有方法大多无法处理具有模糊性和不确定性的数据。为此,提出一种基于模糊邻域判别指数的在线流组特征选择算法。设计一种模糊邻域判别指数,用于描述模糊邻域粒的判别信息,扩展相关的不确定性度量方法。在此基础上,用组内特征选择和组间特征选择两种策略选择具有强近似能力且非冗余的特征。在8个公共数据集上进行对比实验,验证了该算法具有更优且稳定的分类性能。 展开更多
关键词 特征选择 流特征选择 流组 模糊粗糙集 模糊邻域熵 邻域判别指数 不确定性度量
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一种基于信息熵加权的属性约简算法
9
作者 罗帆 蒋瑜 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第4期1047-1051,共5页
针对现有邻域粗糙集模型中存在属性权重都相同,无法保证关键属性在属性约简时能够被保留的问题,提出了一种基于信息熵加权的属性约简算法。首先,采用了类间熵、类内熵策略,以最大化类间熵最小化类内熵为原则给属性赋予权重;其次,构造了... 针对现有邻域粗糙集模型中存在属性权重都相同,无法保证关键属性在属性约简时能够被保留的问题,提出了一种基于信息熵加权的属性约简算法。首先,采用了类间熵、类内熵策略,以最大化类间熵最小化类内熵为原则给属性赋予权重;其次,构造了基于加权邻域关系的加权邻域粗糙集模型;最后,基于依赖关系评估属性子集的重要性,从而实现属性约简。在基于UCI数据集上与其他三种属性约简算法进行对比实验,结果表明,该算法能够有效去除冗余,提高分类精度。 展开更多
关键词 属性约简 邻域粗糙集 属性加权 信息熵
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基于不完备混合序信息系统的增量式属性约简 被引量:1
10
作者 陈宝国 陈磊 +1 位作者 邓明 陈金林 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期65-81,共17页
由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有... 由于大数据环境下数据呈现出动态更新的特征,因此,增量式属性约简已成为粗糙集理论的重点研究方向。不完备混合型有序信息系统是一种常见的信息系统类型,然而,目前少有增量式属性约简方面的相关研究,针对这一问题,本文在不完备混合型有序信息系统下提出一种对象更新情形的增量式属性约简算法。首先,针对不完备混合型有序信息系统提出了邻域容差优势关系,基于该二元关系建立了一种新的邻域优势粗糙集模型。其次,在其基础上定义了邻域优势条件熵,并利用邻域优势条件熵作为启发式函数设计出一种不完备混合型有序信息系统的非增量式属性约简算法。然后,利用矩阵的形式重构了邻域容差优势关系和邻域优势条件熵,针对不完备混合型有序信息系统对象的动态变化,基于矩阵的计算策略分别研究了邻域优势条件熵随信息系统对象增加和对象减少时的增量式更新。最后,利用邻域优势条件熵的更新机制分别提出了不完备混合型有序信息系统对象增加和对象减少时属性约简的增量式更新算法。实验结果表明:(1)与非增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了3.6%,分类精度平均提升了2.4%,属性约简的效率平均提升了约10倍;(2)与同类型增量式算法相比,所提出的增量式算法约简属性数量平均降低了9.0%,分类精度平均提升了2.1%,属性约简的平均效率提升了94%。因此,本文所提出增量式算法无论在属性约简结果和属性约简效率上都有着更高的性能。 展开更多
关键词 有序信息系统 不完备混合 优势粗糙集 属性约简 增量式 条件熵
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融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型
11
作者 樊晓雪 尹涛 +2 位作者 陆杨 鞠恒荣 丁卫平 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第10期2370-2377,共8页
k近邻粗糙集作为邻域粗糙集的拓展,被广泛应用于知识发现等领域.k近邻粗糙集模型的粒度构建是选取最近的k个样本.然而,传统k近邻粒度不能有效处理样本分布不均匀的数据.此外,单向粒度构建方法也会导致部分离群点被归入到粒度模型中,增... k近邻粗糙集作为邻域粗糙集的拓展,被广泛应用于知识发现等领域.k近邻粗糙集模型的粒度构建是选取最近的k个样本.然而,传统k近邻粒度不能有效处理样本分布不均匀的数据.此外,单向粒度构建方法也会导致部分离群点被归入到粒度模型中,增加了粒度的不确定性.为了解决上述问题,提升粒度模型的稳定性,本文提出了一种融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型.首先,通过稀疏约束模型刻画样本之间联系,选取紧密关联的样本构造稀疏双向k近邻粒度.然后,基于双向互邻信息策略,剔除模型中不符合该策略的样本.最后,通过条件熵与互信息熵刻画粒度的不确定性程度.UCI数据集的实验结果证明,本文提出的融合稀疏约束的双向k近邻粗糙集模型能够降低信息的不确定性,也为k近邻粗糙集模型的改进提供了新的方向. 展开更多
关键词 k近邻粗糙集 稀疏约束 双向策略 条件熵 互信息熵
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基于条件信息熵的决策表约简 被引量:600
12
作者 王国胤 于洪 杨大春 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第7期759-766,共8页
Rough集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法 ,在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控制算法获取等领域取得了很大的成功 .研究者从不同的角度对这个理论进行研究 .本文将从信息论观点出发对... Rough集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法 ,在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控制算法获取等领域取得了很大的成功 .研究者从不同的角度对这个理论进行研究 .本文将从信息论观点出发对 Rough集理论的基本概念和主要运算进行分析讨论 ,通过与 Rough集理论的代数观点进行比较分析 ,得到这两种观点下的一些等价性质和不同的特性 ,并基于条件信息熵提出决策表的约简算法 . 展开更多
关键词 条件信息熵 决策表约简 近似集 等价性 知识约简 人工智能 rough集理论
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基于一般二元关系的粗糙集加权不确定性度量 被引量:35
13
作者 滕书华 鲁敏 +2 位作者 杨阿锋 张军 庄钊文 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期649-665,共17页
不确定性度量是粗集理论的研究热点.考虑到实际数据中样本重要性的不同,在一般二元关系下构建一种带有可调参数的加权不确定性度量———α熵,证明了现有的多种不确定性度量是α熵的特例,进而对完备和不完备信息系统中知识的不确定性度... 不确定性度量是粗集理论的研究热点.考虑到实际数据中样本重要性的不同,在一般二元关系下构建一种带有可调参数的加权不确定性度量———α熵,证明了现有的多种不确定性度量是α熵的特例,进而对完备和不完备信息系统中知识的不确定性度量进行了统一.在此基础上基于一般二元关系提出了一种加权不确定性度量———α精度和α粗糙度,证明了α精度和α粗糙度的单调性;理论分析和实例表明α精度和α粗糙度比现有的不确定性度量更精确,更符合人们的认识规律.最后,在一般二元关系下利用α精度设计了一种加权属性约简算法,实验结果表明文中的变参数加权不确定性度量方便地融入了主观偏好和先验知识,通过改变参数α构造的组合分类器有效地提高了约简结果的分类精度.这些结论发展了基于粗糙集的不确定测度理论,提高了方法的普适性和可解释性,为一般二元关系下的信息系统知识获取提供了理论依据. 展开更多
关键词 粗糙集 不确定性 一般二元关系 加权度量中图法
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基于信息熵的粗糙集连续属性离散化算法 被引量:134
14
作者 谢宏 程浩忠 牛东晓 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1570-1574,共5页
该文提出了一种新的粗糙集连续属性离散化算法.首先对每一个候选断点定义了信息熵,以此作为对断点重要性的量度,在此基础上给出了断点选择的粗糙集连续属性离散化算法.最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验,并与其它算法做了对比实... 该文提出了一种新的粗糙集连续属性离散化算法.首先对每一个候选断点定义了信息熵,以此作为对断点重要性的量度,在此基础上给出了断点选择的粗糙集连续属性离散化算法.最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验,并与其它算法做了对比实验.实验结果表明此算法是有效的,而且当候选断点个数增多时仍有很高的计算效率. 展开更多
关键词 信息熵 粗糙集 连续属性 离散化
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基于粗糙集理论和朴素贝叶斯网络的电网故障诊断方法 被引量:34
15
作者 张耀天 何正友 +3 位作者 赵静 张鹏 李明 桂建廷 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第1期37-43,共7页
电网发生故障后,当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题,文章提出了一种粗糙集理论和朴素贝叶斯网络相结合的电网故障诊断方法。首先以保护、断路器作为条件属性,故障区域作... 电网发生故障后,当故障信息存在不完整或不确定性,甚至关键信息丢失时,会导致故障诊断难以得出正确结论。针对此问题,文章提出了一种粗糙集理论和朴素贝叶斯网络相结合的电网故障诊断方法。首先以保护、断路器作为条件属性,故障区域作为决策属性,考察各种故障情况并建立决策表,然后利用基于可辨识矩阵和信息熵的属性约简方法提取最佳属性约简组合,最后以最佳属性约简组合形成的约简决策表建立朴素贝叶斯网络模型,并对节点概率进行训练。运用VC++编写了基于该方法的故障诊断软件,算例结果表明,该方法正确、有效,能提高系统在丢失核属性情况下的容错性,具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 粗糙集 贝叶斯网络 约简 信息熵 容错性
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一种基于粗糙集构造决策树的新方法 被引量:30
16
作者 蒋芸 李战怀 +1 位作者 张强 刘扬 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第8期21-23,共3页
在构造决策树的过程中 ,分离属性选择的标准直接影响分类的效果。基于粗糙集的理论提出了加权平均粗糙度的概念 ,将其作为选择分离属性的标准。经实验证明 ,用该方法构造的决策树与传统的基于信息熵方法构造的决策树相比较 ,复杂性低 ,... 在构造决策树的过程中 ,分离属性选择的标准直接影响分类的效果。基于粗糙集的理论提出了加权平均粗糙度的概念 ,将其作为选择分离属性的标准。经实验证明 ,用该方法构造的决策树与传统的基于信息熵方法构造的决策树相比较 ,复杂性低 ,且能有效提高分类效果。 展开更多
关键词 粗糙集 决策树 信息熵 加权平均粗糙度
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一种人力资源价值的粗糙集评价方法 被引量:20
17
作者 肖智 刘敏 +1 位作者 冯祈善 张志恒 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第11期140-142,共3页
随着知识经济的发展 ,人力资源已成为世界经济发展的核心 ,故寻求合理的人力资源管理与评价方法成为了人们关注的热点问题之一。传统的人力资源评价方法简单直接 ,但过分依赖于人的主观判断与经验 ,为了克服这个缺陷 ,文中提出了一种基... 随着知识经济的发展 ,人力资源已成为世界经济发展的核心 ,故寻求合理的人力资源管理与评价方法成为了人们关注的热点问题之一。传统的人力资源评价方法简单直接 ,但过分依赖于人的主观判断与经验 ,为了克服这个缺陷 ,文中提出了一种基于粗糙集的综合评价方法 ,该方法中利用粗糙集理论、信息熵概念以及相关性分析 ,先对初选的指标进行筛选 ,再计算各指标的重要程度从而确定各指标的权重 ,进而得出了综合评价模型并同时给出了相应的算法。最后通过算例说明了方法的有效可行。 展开更多
关键词 人力资源价值 人力资源管理 评价方法 粗糙集理论 信息熵 人力资源评价
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基于粗糙集-信息熵的辐射源威胁评估方法 被引量:20
18
作者 范翔宇 王红卫 +2 位作者 索中英 陈游 杨远志 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第8期1755-1761,共7页
为满足复杂电磁环境下战机对辐射源威胁等级判定算法的需求,将粗糙集理论引入对雷达辐射源威胁评估中,并结合信息熵理论构建一套完备的计算威胁度量值的数据处理模型,实现对辐射源威胁程度的定量表示,直观地评估辐射源的威胁程度。经典... 为满足复杂电磁环境下战机对辐射源威胁等级判定算法的需求,将粗糙集理论引入对雷达辐射源威胁评估中,并结合信息熵理论构建一套完备的计算威胁度量值的数据处理模型,实现对辐射源威胁程度的定量表示,直观地评估辐射源的威胁程度。经典粗糙集理论难以应对在没有决策信息条件下的决策问题,采用信息熵的方法求取最大权重属性替代决策属性,拓展粗糙集的适用范围。模型直接基于数据驱动得到辐射源的威胁度量值,易于实现并具备良好的时效性,减少系统对先验信息的要求与主观赋值带来的影响。仿真结果表明,该方法可以快速、准确地实现对辐射源威胁的评估。 展开更多
关键词 粗糙集 信息熵 威胁度量 属性权重 数据驱动
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基于行为监控的自适应动态信任度测模型 被引量:29
19
作者 李小勇 桂小林 +1 位作者 毛倩 冷东起 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第4期664-674,共11页
大规模分布式系统中的动态信任关系模型本质上是最复杂的社会关系之一,涉及假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确的定量表示和预测.将粗糙集理论和信息熵理论结合起来,应用于开放环境下动态构建基于行为数据监控与分析的信任关系... 大规模分布式系统中的动态信任关系模型本质上是最复杂的社会关系之一,涉及假设、期望、行为和环境等多种因子,很难准确的定量表示和预测.将粗糙集理论和信息熵理论结合起来,应用于开放环境下动态构建基于行为数据监控与分析的信任关系度测(度量与预测)模型.该方法直接从分析传感器监测到的动态数据入手,针对影响信任的多个度测指标进行自适应的数据挖掘与知识发现,从而改变了传统的信任关系建模思路,跳出了传统信任关系建模过程中各种主观假设的束缚,并克服了传统模型对多维数据处理能力不足的问题.实验结果表明,与已有模型相比,新模型能够快速准确地实现开放分布式环境下实体的可信性判别,而且具有良好的行为数据规模的扩展能力. 展开更多
关键词 信息安全 动态信任模型 粗糙集 信息熵
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基于条件熵的不完备信息系统属性约简算法 被引量:23
20
作者 滕书华 周石琳 +1 位作者 孙即祥 李智勇 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第1期90-94,共5页
在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种... 在相容关系下定义了三种不完备条件熵——H′条件熵、E′条件熵和I′条件熵,并对它们的性质进行了分析比较,研究发现,H′条件熵和I′条件熵不适用于相容关系下信息观点的约简。利用E′条件熵刻画信息系统中属性的相对重要性,设计了一种新的基于信息论观点的启发式约简算法,它统一了完备信息系统与非完备信息系统中的约简方法。通过实例说明,该算法能得到决策表的相对约简。 展开更多
关键词 粗糙集 不完备信息系统 属性约简 条件熵
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