基于三支决策的缺失数据处理综述

本文首先系统介绍了三支决策的概念、数据缺失概念及产生的原因、数据缺失机制、缺失数据处理方法;对数据缺失常见的方法引入三支决策思想进行综述。并简单介绍了根据不同数据集的不同特点选择更适用的方法,只有这样才能更接近良好的处理效果。并表示随着缺失数据处理方法的增多,考虑三支决策思想,将对数据缺失处理领域带来良性的效果。     

基于三支决策的不平衡数据过采样方法

采样是解决不平衡数据分类问题的一个有效途径.文中结合三支决策理论,根据样本分布将样本划分成三个区域：正域、边界域和负域;在此基础上,分别对边界域和负域中的小类样本进行不同的过采样处理,提出了一种基于三支决策的不平衡数据过采样算法（TWD-IDOS算法）.实验结果表明,在C4.5、KNN和CART等分类器上,文中提出的算法能有效解决不平衡数据的二分类问题,在Recall、F-value、AUC等指标上优于文献中的过采样算法.     

基于字符型属性值更新的动态三支决策模型

在现有基于属性值更新的动态三支决策模型上,本文充分考虑字符型属性对象在更新过程中属性知识内涵的不确定性以及对象间优异程度的差异,首先定义字符型属性对象的经验值和经验综合评价值的概念来初步刻画对象,再用修正值来表示对象的知识内涵;通过修正值计算出的基于欧氏距离的最优贴近度作为对象的修正综合评价值;然后,给出了字符型属性对象的动态特征的提取方法,建立了动态三支决策模型.最后,通过大量的仿真实验验证了模型的高效性和适用性.     

基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法

最优粒度选择是序贯三支决策领域研究的热点之一,旨在通过合理的粒度选择来对复杂问题进行求解.在现阶段最优粒度选择中,代价敏感是影响决策的重要因素之一.针对这个问题,该文首先基于信息增益和卡方检验提出一种新的属性重要度计算方法;其次,为了更好地符合实际应用场景,在构建多粒度空间时将代价参数与粒度大小相结合,设置了相应的惩罚规则,并分析了决策阈值的变化规律;最后,为了消除测试代价和决策代价量纲不一致所带来的影响,借助变异系数设计了一种客观的代价计算方法.实验结果表明,该模型适用于现有代价认知场景,能在给定代价情况下选出代价最小的最优粒层.     

基于代价敏感的序贯三支决策最优粒度选择方法

最优粒度选择是序贯三支决策领域研究的热点之一,旨在通过合理的粒度选择来对复杂问题进行求解。在现阶段最优粒度选择中,代价敏感是影响决策的重要因素之一。针对这个问题,该文首先基于信息增益和卡方检验提出一种新的属性重要度计算方法;其次,为了更好地符合实际应用场景,在构建多粒度空间时将代价参数与粒度大小相结合,设置了相应的惩罚规则,并分析了决策阈值的变化规律;最后,为了消除测试代价和决策代价量纲不一致所带来的影响,借助变异系数设计了一种客观的代价计算方法。实验结果表明,该模型适用于现有代价认知场景,能在给定代价情况下选出代价最小的最优粒层。     

直觉模糊信息下基于VIKOR和三支决策的多目标威胁评估方法

针对传统多目标威胁评估方法通常是二支决策,只能得到目标威胁排序,需要主观地划定威胁等级与选择作战目标数,不适应于复杂动态任务环境的问题,提出直觉模糊信息下基于VIKOR和三支决策的多目标威胁评估方法.首先,对动态直觉模糊威胁评估信息进行集结并求取属性权重;然后,通过VIKOR方法求取目标决策所需的条件概率;最后,通过评估信息构造各属性下目标的损失函数矩阵,集结得到目标的综合损失函数矩阵,计算综合阈值,得到决策规则.算例分析表明,所提方法能够有效地处理动态不确定目标态势信息,将传统方法的二支排序结果转变为三支分类结果;可以依据目标态势信息客观地选取作战目标.     

灾害事件中三支决策的鲁棒选址优化研究

近年来全球自然灾害频发,由于其突发性和持续性,选址优化问题变得越来越复杂.因为存在诸多不确定因素,使得选址优化开始与决策评价相结合,成为选址研究的热点.对选址优化的研究进行决策评估,会直接影响灾害救援效率.首先,构建一个以总需求差最小化为目标的确定性整数规划模型;然后,考虑不确定性救援需求,构建多面体不确定集合,刻画救...     

基于阴影集的多粒度三支聚类集成

聚类集成旨在通过融合多个不同的基聚类结果得到一个统一的类簇划分.针对现实环境中的模糊和不确定性数据,本文提出了一种基于阴影集的多粒度三支聚类集成算法.算法首先使用FCM聚类产生一组有差异性的基聚类成员,并通过阴影集构造三支聚类.然后引入多粒度粗糙集构建了四个近似集合,将每一个类簇划分为一个核心域和三个边界域.最后对边界...     

一种自适应求三枝决策中决策阈值的算法

 在三枝决策粗糙集模型中,基于贝叶斯决策理论,在给定的损失函数基础上可以计算出不同决策之间的阈值,从而可以推导出各种现有的概率型粗糙集模型,如可变精度粗糙集模型等.但是决策粗糙集模型需要对损失函数预先设定,这就需要合适的先验知识.本文通过研究三枝决策粗糙集模型中的风险损失和建立模型需要的阈值参数之间的关系,提出了一个最优化问题,给出了理论分析,说明解决该优化问题即可求得所需参数,并给出了一种自适应求阈值参数的算法.该算法将每个样本的条件概率作为搜索空间,以决策风险损失最小化为目标,求得的损失函数和阈值能够使得用户基于此作出的风险最小.在部分数据集上的实验也表明了算法的有效性,利用学习到的阈值建立的三枝决策粗糙集模型能够取得更好的分类性能.     

基于Web的远程高等教育的探索

计算机技术、通讯技术和多媒体技术在现代远程高等教育中的应用,给现代远程高等教育带来了前所未有的发展机遇。文章分析了我国远程高等教育的现状、技术实现及具体实现,并对远程高等教育做了预测和分析。     

基于定量递归分析的清浊音判决

在语音信号处理中,清浊音判决的准确与否直接关系到后续语音处理的质量。该文通过分析不同的语音音素动力学物理模型在其递归图上的表现,统计定量递归分析中确定性和归一化最长对角线这两种特征参数,得到清浊音的显著差异。设定灵活合理的阈值判决语音信号的清浊音,得到了良好的试验结果。和其他传统判决方法比较, 误判率有明显降低,为语音特征提取和识别研究提供了新的途径。     

基于创新平台为载体高职电子类专业实践教学改革

针对未来电子系统的发展趋势,提出了基于自主研发MCU+模数混合应用电路的硬件创新平台为载体的电子类专业实践教学新模式,通过让学生人手一套硬件创新平台,教师可以根据时间灵活的准备实践教学内容和设计创新性的实践教学项目,学生可以将实践场所从实训室扩展到任何安全的场所,即可以解决实训场地问题,又可以把学习的主动权交给学生,激发了学生的学习兴趣,有效提高了电子类专业实践教学的教学质量,具有一定的推广价值。     

从学生视角研究中国电气工程高等教育

当前中国电气工程高等教育的评估体系缺乏对学生意见的听取。为此,本文以我校电气专业在校学生和毕业校友为研究对象,采用调查问卷形式对他们进行访问,汇总分析了学生对学校、专业、行业及课程设置的等方面的认识,来探索一种基于学生视角的大学专业教育评估方法,审视专业教育的成功和不足,为大学专业教育提供了一种新的思路。     

基于本体的决策问题语义理解及精炼方法

理解复杂决策问题的关键在于使决策问题所包含的领域、目标、状态、结构等信息被系统所“读懂”.本文利用本体表达语义,实现了问题语义关系表示和语义计算.在保持理解结果不变的原则上,本文提出利用语义迭代方法将计算机无法理解的问题语义转化为可完全理解的语义.本文给出了语义精炼方法并形成最优闭合问题空间,在结构复杂度和内容复杂度两方面具有最低复杂度.实验分析表明,本文提出的复杂决策问题语义理解方法是有效的.     

基于模糊决策树的电话记录取证分析

Digital evidences can be obtained from computers and various kinds of digital devices, such as telephones, mp3/mp4 players, printers, cameras, etc. Telephone Call Detail Records (CDRs) are one important source of digital evidences that can identify suspects and their partners. Law enforcement authorities may intercept and record specific conversations with a court order and CDRs can be obtained from telephone service providers. However, the CDRs of a suspect for a period of time are often fairly large in volume. To obtain useful information and make appropriate decisions automatically from such large amount of CDRs become more and more difficult. Current analysis tools are designed to present only numerical results rather than help us make useful decisions. In this paper, an algorithm based on Fuzzy Decision Tree (FDT) for analyzing CDRs is proposed. We conducted experimental evaluation to verify the proposed algorithm and the result is very promising.     

基于马尔科夫决策过程的S-ALOHA协议的形式化分析

S-ALOHA协议是物联网RFID中决定标签信息能否及时可靠的被阅读器识别的关键技术之一,也是提高物联网服务质量的关键.实验,仿真和模拟主要通过探索S-ALOHA协议的部分行为对协议性质进行估算,得出的结论不具有精确性,本文采用一种高度自动化的形式化分析技术-概率模型检测完成S-ALOHA协议的精确分析.首先依据S-ALOHA的工作原理及特性,将其动态行为抽象成能支持非确定性,离散时间以及概率选择的马尔科夫决策过程,然后使用PRISM工具验证了模型的概率可达性和期望可达性,结果表明随着最大退避数的增加,S-ALOHA的期望时间比ALOHA的小6个时间单位,同时S-ALOHA发送数据的平均速度比ALOHA快1.2倍左右.     

基于云计算的高职教育信息化资源平台研究

教育信息化程度的高低是衡量教育现代化的重要标志.云计算技术为高职院校教育信息化的实现提供新的发展思路,搭建一个智能、开放、共享的教育信息化资源平台对于实现教育公平,实现教育资源共享有重要价值.本文从云计算技术的概念入手,分析了云计算技术在高职院校教育信息化中的应用优势,提出高职院校应用云计算实现教育信息化的建议和措施.