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1.
2.
基于粗糙集信息观的决策表属性约简方法 总被引:2,自引:0,他引:2
粗糙集理论是近年来发展起来的一种有效的处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法,它被广泛应用于相容和不相容决策表的属性约简和核属性计算。利用反例指出目前基于粗糙集信息观[2、6]的决策表属性约简和核属性计算方法的局限性。对决策表的性质作了深入的研究,研究发现文献[2、6]方法的不足原因是:它们没有考虑U/ind(C)中等价类的相客性。给出了基于U/ind(C)中等价类相客性的属性约简定义和核属性定义,并给出了一种新的基于粗糙集信息观的决策表属性约简和核属性计算方法。讨论了该方法同文献[2、6]方法的区别。最后用相同实例验证了该方法的有效性。 相似文献
3.
4.
针对二进制分辨矩阵无法处理连续型数据,提出一种基于邻域的改进二进制分辨矩阵及其属性约简方法。实验结果表明,与先数据离散化,后属性约简的方法相比,利用文中方法提取出的特征属性的分类能力更高。 相似文献
5.
6.
郑涛 《计算机光盘软件与应用》2012,(14):101+103
粗集理论可以通过不可分辨关系发现问题的内在规律,而通常情况下,随机采集得到数据集合中的连续属性值、缺失值、冗余属性等是普遍存在的。文章重点研究了粗集理论应用中属性离散化及缺失值处理、属性重要性计算等典型方法和特点,便于进一步优化和改进属性约简算法效率。 相似文献
7.
贝叶斯分类方法因具有严密的数学理论基础,于是成为一种简单而有效的数据挖掘方法;然而,贝叶斯分类器要求——条件独立性假设和每个属性权值为1,这极大降低了贝叶斯分类器的性能;针对贝叶斯分类器的局限性,文章提出了一种优化的贝叶斯分类算法;文中,首先利用粗糙集理论对待分类数据集进行属性约简,删除冗余属性;然后给出了属性权值的计算方法和公式,目的在于更准确地描述数据集的重要性和相关性;同时,通过weka3.6.2工具,以UCI机器学习数据库中的数据集为测试数据,进行了对比测试;实验结果表明:OBCA具有较高的分类准确率。 相似文献
8.
研究视频图像中关键图像提取问题,视频图像传输采集效率低,且易造成资源浪费。针对传统的视频图像关键帧技术,都是以图像中的关键特征为提取依据的。当关键图像中特征不明显或者与非关键图像特征重复时,由于特征的关键帧图像提取就会发生错误,导致算法错误率和漏检率高。为解决上述问题,提出一种基RS理论的关键帧提取算法,首先提取图像DCT系数,利用RS理论的属性约简产生信息系统的核,对应到视频即为关键帧,避免了传统方法对图像关键特征的依赖。实验结果表明,算法可以提高关键帧提取的准确性和提取效率,为快速提取提供了依据。 相似文献
9.
10.
在工业生产分类过程中,存在数据量过大,冗余特征过多的问题,本文结合模糊粗糙集和支持向量机研究了一种分类算法。首先采用模糊粗糙集方法对条件属性进行属性约简,找出对分类决策具有主要影响的特征。以约简结果作为分类模型的输入变量,然后利用支持向量机对样本进行训练,建立分类模型,最后将本文的方法用于地板正反面分类和分析氧化铝晶种分解过程,并测试模型的分类效果。MATLAB仿真实验的结果表明本文的方法是有效的,具有分类正确率高,结构简单,泛化能力好的优点。 相似文献