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1.
根据粗糙集的理论,在信息系统中使用了分布约简的概念,并利用相应的可辨识属性矩阵,提出了一种在决策表中获取规则的增量式方法,该算法对决策表中出现的各种新对象进行分析,在原有的分布约简的基础上进行增量式更新,从而避免了重新计算. 相似文献
2.
针对传统动态数据分析方法(如时间序列分析)存在对动态图分析较繁琐的问题,研究基于决策树技术进行动态图形数据分析的方法和过程.利用采集的心电图数据和SLIQ算法加以实现,所得模型准确率约为73%. 相似文献
3.
从步长选择的角度出发,提出了一个基于模型逼近度的变步长BP神经网络学习算法。数值结果表明该算法具有良好的收敛速度。 相似文献
4.
结合粗糙集理论与扩张矩阵理论的数据挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出将粗糙集理论、扩张矩阵理论进行有机结合的新方法 ,该方法吸收了两者的优点同时消除了两者的缺点 .实践证明 ,该方法可以十分有效地从数据库中挖掘出准确而精悍的知识 . 相似文献
5.
简要介绍了粗糙集连续属性的一种量化算法—基于VDM (ValueDifferenceMetric)度量的划分法 ,并用该算法对实验数据为取自UCI机器学习数据库中心的数据集Iris进行量化 ,再对量化后的属性领域进行灵敏度分析 相似文献
6.
提出一个基宽度可调的RBF神经网络学习算法 ,并将它应用于个股走势模式的分类问题 .文中对走势模式的特征编码进行了阐述 ,改进了原有的编码方案 .实例计算表明效果良好 相似文献
7.
叶东毅 《福州大学学报(自然科学版)》1997,(4):20-26
将Zowe提出的一个求解凸优化问题的次梯度法推广为基于ε-次梯度的算法,并且证明了当参数ε按某一原则变化时,推广后的算法仍然具有整体收敛性 相似文献
8.
不相容决策表属性约简计算的一个可辨识矩阵方法 总被引:8,自引:0,他引:8
基于Skowron可辨识矩阵求属性约简的分辨函数方法只适合于相容的决策表,对于不相容的决策表,该方法可能产生错误的结果.对Skowron方法进行改进,提出一个计算不相容决策表属性约简的可辨识矩阵方法,并给出方法正确性的证明. 相似文献
9.
分析文献[5]提出的针对不完备信息系统的粗糙集分层递阶约简方法,对其进行一定的改进,使算法的效率提高,计算量减少.属性重要性的使用使算法更适用于实际问题. 相似文献
10.
分析了不完备信息系统下的3种粗糙集扩展关系的缺陷,提出一种可变精度的限制容差关系,并通过理论分析和实例计算验证其有效性. 相似文献