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粗糙集连续属性离散化模型研究与应用要点分析 被引量:15
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作者 赵荣泳 张浩 +2 位作者 李翠玲 樊留群 王骏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第8期40-42,91,共4页
基于粗糙集理论,研究连续属性离散化问题的本质特点,提出粗糙集指标衡量和优化算法结构相统一的离散化思想,设计通用的离散化方法模型。分析主流的SOM网络、GA、层次聚类、信息熵等主流聚类方法的特点,并基于这种结构模型,给出了相应离... 基于粗糙集理论,研究连续属性离散化问题的本质特点,提出粗糙集指标衡量和优化算法结构相统一的离散化思想,设计通用的离散化方法模型。分析主流的SOM网络、GA、层次聚类、信息熵等主流聚类方法的特点,并基于这种结构模型,给出了相应离散化方法的应用要点。 展开更多
关键词 粗糙集 属性离散 聚类 模型 SOM
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粗糙集理论中分辨函数的析取范式生成算法 被引量:12
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作者 赵荣泳 张浩 +2 位作者 李翠玲 陆剑锋 王骏 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期183-185,共3页
基于粗糙集理论,研究分辨函数(DF)的析取范式的自动生成算法,提出由分辨矩阵到合取项矩阵(CM)的计算方法。建立了从属性约简的合取项矩阵(CM)到析取项矩阵(DM)转换的数学模型,并给出了算法的实现流程。基于数学模型,提出直接搜索的转换... 基于粗糙集理论,研究分辨函数(DF)的析取范式的自动生成算法,提出由分辨矩阵到合取项矩阵(CM)的计算方法。建立了从属性约简的合取项矩阵(CM)到析取项矩阵(DM)转换的数学模型,并给出了算法的实现流程。基于数学模型,提出直接搜索的转换方法,节省了运算空间,降低了算法的时间复杂性,提高了规则生成的效率。最后通过UCI数据库的实例验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 析取范式
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格林函数法在电磁层析成像技术中的应用 被引量:5
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作者 何敏 刘泽 +1 位作者 熊汉亮 徐苓安 《电测与仪表》 北大核心 2005年第1期17-20,共4页
EMT的逆问题求解很困难但也是必要的,采用格林函数法可以得到表示EMT多层媒质传感系统逆问题的积分式。合理忽略某些媒质层,可以得到简化了的逆问题的积分表达式,从而可构造图像重建算法,并得到了较好的重建结果。
关键词 电磁层析成像 格林函数法 积分方程 图像重建
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Rough Set规则自动生成的关键算法改进 被引量:2
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作者 赵荣泳 张浩 +2 位作者 李翠玲 樊留群 王骏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第13期32-35,共4页
基于RoughSet理论,研究从Skrowon分辨矩阵到规则自动生成过程中的关键算法的改进问题。提出由分辨矩阵到合取项矩阵的计算方法,建立了从属性约简的合取项矩阵到析取项矩阵转换的数学模型,基于数学模型,提出直接搜索的转换方法。同时,提... 基于RoughSet理论,研究从Skrowon分辨矩阵到规则自动生成过程中的关键算法的改进问题。提出由分辨矩阵到合取项矩阵的计算方法,建立了从属性约简的合取项矩阵到析取项矩阵转换的数学模型,基于数学模型,提出直接搜索的转换方法。同时,提出了属性值约简的改进方法,使得改进后的算法从总体上节省了运算空间,降低了算法的时间复杂性,提高了规则生成的效率。最后通过UCI数据库的实例验证了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 析取范式 模型
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粗糙集连续属性离散化的MDV方法 被引量:1
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作者 赵荣泳 张浩 +2 位作者 李翠玲 樊留群 王骏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2006年第3期52-54,共3页
分析粗糙集连续属性离散化问题的本质特点,提出满足粗糙集约简指标和优化算法相结合的离散化思想。引入启发式搜索策略,解决属性离散的NP-Hard问题,建立连续属性SOM自组织网络聚类的MDV(Maximum Discernibility Value)搜索方法,并给出... 分析粗糙集连续属性离散化问题的本质特点,提出满足粗糙集约简指标和优化算法相结合的离散化思想。引入启发式搜索策略,解决属性离散的NP-Hard问题,建立连续属性SOM自组织网络聚类的MDV(Maximum Discernibility Value)搜索方法,并给出属性约简的冗余度定义和计算方法。根据实际计算要求,对冗余度的定义进行改进。最后,通过UCI数据库实例验证了MDV方法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙集 属性离散 聚类 SOM
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粗糙集连续属性离散化的SOM网络方法(英文) 被引量:1
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作者 李翠玲 张浩 +2 位作者 赵荣泳 陆剑峰 蔡英 《广西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第4期46-49,共4页
基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义属性的最大区分值(Maximum Dis-cernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR)。在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元... 基于Rough Set理论中的不可分辨性原理,给出两个新的定义属性的最大区分值(Maximum Dis-cernibility Value,MDV)和属性冗余度(Attribute Redundancy Rate,ARR)。在数据预处理阶段,属性的MDV数值用于确定关于自组织映射网络SOM输出单元数量的启发式搜索策略;属性冗余度则用于衡量属性约简结果的信息冗余程度,并以此作为优化SOM网络输出层结构的依据。不依赖于领域经验知识,建立了MDV、SOM、ARR的组合算法模型,实现了Rough Set理论中连续属性的自动离散化计算,并明显提高了属性约简的速度。最后,通过项目实例对全过程进行有效验证。 展开更多
关键词 SOM ROUGH SET 属性可分辨性 聚类 机器学习
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