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多粒度数据是一种特殊的、有用的数据类型,它通过对论域(研究对象的集合)采用不同的粒化方式使得数据能够在多个粒度空间中进行呈现,在此基础上可以开展数据的多层次知识发现研究。商空间理论、序贯三支决策、多粒度粗糙集、多尺度数据分析模型和多粒度形式概念分析是几种常见的、有效的多粒度数据分析方法,已受到人们的广泛关注。本文对基于粒计算的多粒度数据分析研究工作进行综述,给出每一类多粒度数据分析方法的理论框架、基本概念以及主要研究思想,并指出多粒度数据分析研究中存在的若干问题,为该领域的后续研究提供理论参考。 相似文献
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由于存在大量服从高斯分布的样本数据,采用高斯混合模型(Gaussian Mixture Models,GMM)对这些样本数据进行聚类分析,可以得到比较准确的聚类结果.通常采用EM算法(Expectation Maximization Algorithm)对GMM的参数进行迭代式估计.但传统EM算法存在两点不足:对初始聚类中心的取值比较敏感;迭代式参数估计的迭代终止条件是相邻两次估计参数的距离小于给定的阈值,这不能保证算法收敛于参数的最优值.为了弥补上述不足,提出采用密度峰值聚类(Density Peaks Clustering,DPC)来初始化EM算法,以提高算法的鲁棒性,采用相对熵作为EM算法的迭代终止条件,实现对GMM算法参数值的优化选取.在人工数据集及UCI数据集上的对比实验表明,所提算法不但提高了EM算法的鲁棒性,而且其聚类结果优于传统算法.尤其在服从高斯分布的数据集上的实验结果显示,所提算法大幅提高了聚类精度. 相似文献
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商业智能的应用能够对企业中具有价值的数字信息进行知识转化,并且提供合理和准确的决策支持信息给企业管理者.文中在连锁企业进销存管理系统OLTP数据库的基础上,构建了一个商业智能系统.文中还通过对需求预测和库存管理模型的研究,提出了一种前驱性需求预测锁门店订货管理模型,从而使系统可以为连锁企业提供连锁门店进销存管理决策支持,利用该系统管理者能够及时获得反映连锁门店的销售、库存以及采购订货数据,从而提供重要的依据给连锁企业的经营决策. 相似文献
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根据自反模糊关系,将知识粒度的概念推广为模糊知识粒度.考虑传统模糊粗糙集的粗糙性度量和相似性度量,忽略了模糊集的粗糙近似处于不同知识粒度背景中这样一个重要因素,结合模糊知识粒度的计算,提出了模糊粗糙集的粗糙性度量和相似性度量的新方法.最后,在一个实际的模糊信息系统中,给出了基于模糊知识粒度的知识约简算法. 相似文献
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提出两种基于矩阵分解的DLDA特征抽取算法。通过引入QR分解和谱分解(SF)两种矩阵分析方法,在DLDA鉴别准则下,对散布矩阵实现降维,从而得到描述人脸图像样本更有效和稳定的分类信息。该方法通过对两种矩阵分解过程的分析,证明在传统Fisher鉴别分析方法中,矩阵分解同样可以模拟PCA过程对样本进行降维,从而克服了小样本问题。在ORL人脸数据库上的实验结果验证了该算法的有效性。 相似文献
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