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一种基于粗糙集的最小约简算法 总被引:4,自引:6,他引:4
随着计算机技术的发展,急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理论被提出。该理论在分类的意义下定义了模糊性和不确定性的概念,是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具。文中首先对近年兴起的粗糙集的基本概念进行了叙述,在此基础上运用粗糙集理论提出一种新的约简算法。 相似文献
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基于差分的稀疏度自适应重构算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对压缩感知贪婪迭代重构算法要求给定信号稀疏度或迭代阈值的缺点,提出一种基于差分的稀疏度自适应重构算法.该算法在信号稀疏度未知的情况下,利用测量矩阵Φ与残差的相关系数的变化的不均衡特性,来选择重构信号的支撑集,以此逼近原始信号的稀疏度,达到重构的效果.仿真结果表明,在相同采样率下,文中算法可以获得较好的重构效果,尤其在采样率较低(采样率≤0.5)的情况下,这种优势更加明显. 相似文献
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一种基于知识粒度的属性约简算法 总被引:5,自引:0,他引:5
通过引入知识粒度的概念,对信息系统中属性的重要度进行了定义;并以属性重要度为启发式信息,提出一种基于知识粒度的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度是多项式的.最后通过例子说明了该算法的有效性. 相似文献
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一种基于知识粒度的启发式属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
属性约简是粗糙集理论进行知识获取的核心问题之一。根据属性相似度与知识粒度的一致性,通过条件属性与决策属性以及条件属性之间的相似度度量,提出了一种基于知识粒度的启发式属性约简算法。根据条件属性与决策属性的相似度对条件属性进行降序排列,根据条件属性之间的相似度度量选择重要的属性,从而得到约简集合。理论分析与实验结果表明,该算法具有较高的运行效率和较好的约简效果。 相似文献
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史进玲 《数字社区&智能家居》2012,(8X):5872-5874
在信息系统中,研究了知识的粗糙性,定义了一种粗糙熵度量方法,并证明了知识的粗糙熵随着划分的增大而单调增加的结论,给出了属性的重要性度量方法,在此基础上提出了一种基于粗糙熵的启发式属性约简算法。实例验证表明,该算法能有效地从信息系统中获取最优属性约简。 相似文献
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Ting-Lan Lin Tsai-Ling Ding Chang-Yi Fan Wen-Chih Chen 《Multimedia Tools and Applications》2017,76(1):397-413
In this paper, an application of sparse optimization in the error concealment area is proposed. The spatial and temporal formulations of the pixels in the current frame and reference frame are proposed to solve the problem. Based on the sparse characteristics of nature images, we form sparse optimization problems for both formulations. The optimization problem is solved by the primal-dual interior point method. The solutions are combined for better results. By solving for a limited numbers of significant predictors using the sparse optimization, our algorithm performs subjectively and objectively better for the concealed result; compared to two state-of-the-art spatial-temporal hybrid error concealment methods, the proposed methods can improve by up to 0.19 dB and 1.12 dB in PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio). 相似文献
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为提高图像复原的速度,改进图像复原的质量,提出一种新算法。将图像复原表示为一类标准的优化问题,采用交替最小化把该优化问题分解为等价的两个子问题。通过迭代求解这两个子问题,获得图像复原问题的解。在此迭代过程中,引入迭代软阈值法处理图像降噪子问题。实验对不同类型的模糊图像进行了复原,其结果验证了算法的有效性。与多级阈值Landweber(MLTL)算法和快速收缩阈值算法(FISTA)相比,处理相同图像时,所提算法可分别节省28%和71%的时间,同时复原图像的信噪比(SNR)可提高0.7~3.5dB。 相似文献
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现有的大多数进化算法在求解大规模优化问题时性能会随决策变量维数的增长而下降。通常,多目标优化的Pareto有效解集是自变量空间的一个低维流形,该流形的维度远小于自变量空间的维度。鉴于此,提出一种基于自变量简约的多目标进化算法求解大规模稀疏多目标优化问题。该算法通过引入局部保持投影降维,保留原始自变量空间中的局部近邻关系,并设计一个归档集,将寻找到的非劣解存入其中进行训练,以提高投影的准确性。将该算法与四种流行的多目标进化算法在一系列测试问题和实际应用问题上进行了比较。实验结果表明,所提算法在解决稀疏多目标问题上具有较好的效果。因此,通过自变量简约能降低问题的求解难度,提高算法的搜索效率,在解决大规模稀疏多目标问题方面具有显著的优势。 相似文献
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The paper presents a novel approach to formal algorithm design for a typical class of discrete optimization problems. Using a concise set of program calculation rules, our approach reduces a problem into subproblems with less complexity based on function decompositions, constructs the problem reduction graph that describes the recurrence relations between the problem and subproblems, from which a provably correct algorithm can be mechanically derived. Our approach covers a large variety of algorithms and bridges the relationship between conventional methods for designing efficient algorithms (including dynamic programming and greedy) and some effective methods for coping with intractability (including approximation and parameterization). 相似文献
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为了解决测试代价敏感属性约简的高效性和准确性问题,提出一种基于免疫量子粒子群优化的最小测试代价属性约简算法。依据条件信息熵和测试代价因素定义适当的适应值函数,将最小测试代价属性约简问题转化为0-1组合优化问题,提出最小属性的属性约简问题是一种具有特殊测试代价的最小测试代价属性约简问题。最后结合量子粒子群和人工免疫方法给出约简算法。实验对比已有的最小属性约简算法和测试代价敏感属性约简算法,实验结果表明本算法是有效的。 相似文献
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实际工程中存在大量的离散变量优化问题,基于MSC Nastran优化框架实现新的离散变量算法,有利于新算法本身的推广应用和解决大规模的实际复杂工程问题.通过修改MSC Nastran输入文件的方法实现离散变量的优化算法——GSFP算法.GSFP是基于广义形函数的离散变量优化算法,它将离散变量优化问题转化成连续变量优化问题,通过惩罚等措施使得最优设计结果最终收敛到离散解,该方法能够解决大规模的实际离散变量优化问题.最后以桁架截面选型优化为应用背景,给出GSFP算法实现的基本原理和方法. 相似文献
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由于稀疏表示方法在人脸分类算法中的成功使用,基于此研究人员提出了一种新的分类方法即基于稀疏表示的分类方法(SRC)。因此寻求最优的稀疏表示方法就成为了人脸识别研究的重点。由于粒子群算法具有原理简单、参数较少和效率较高等优点,因此将基于剪枝策略的骨干粒子群算法(NPSO)应用于稀疏解的寻优过程。选择弹性网络估计(Elastic Network)作为NPSO算法的适应度函数,提出了一种稀疏解优化方法即EnNPSO。该方法具有很高的全局收敛性和稳定性,还具有很强的处理高维小样本和强相关性变量数据的能力。仿真实验表明该算法提高了人脸识别率,具有更高的适应性。 相似文献
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动态学习混沌映射的粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统粒子群优化算法(PSO)对社会认知部分与自我认知部分都采用恒定学习常数,一定程度上限制种群全局协调能力。在算法收敛后期种群多样性丧失而导致全部个体收敛于搜索空间中的某一点,这易诱发早熟现象。针对这种缺陷提出一种动态学习混沌映射的粒子群优化算法(VLCMPSO)。在算法初期迭代中应多考虑自身记录的最佳点,在算法后期应快速向种群最佳点收敛,因而设计一种进行协调的动态学习因子。为克服早熟现象,判断种群多样性方差低于设定阈值时,以混沌映射的方式将该代最优个体位置更新且以新的方式进行优化操作。经实验证明新算法在收敛速度与精度上都具有更好的性能。 相似文献
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为解决高维数据在分类时造成的“维数灾难”问题,提出一种新的将核函数与稀疏学习相结合的属性选择算法。具体地,首先将每一维属性利用核函数映射到核空间,在此高维核空间上执行线性属性选择,从而实现低维空间上的非线性属性选择;其次,对映射到核空间上的属性进行稀疏重构,得到原始数据集的一种稀疏表达方式;接着利用L 1范数构建属性评分选择机制,选出最优属性子集;最后,将属性选择后的数据用于分类实验。在公开数据集上的实验结果表明,该算法能够较好地实现属性选择,与对比算法相比分类准确率提高了约3%。 相似文献