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粗糙集理论中一种连续属性离散化算法 总被引:4,自引:3,他引:4
连续属性离散化一直是机器学习领域中亟待解决的关键问题之一。提出一种基于断点重要性的离散化算法。首先给出粗糙集理论的几个基本概念:决策表、不可分辨关系、信息熵和条件熵,然后对离散化问题进行介绍,给出断点分类的条件熵定义,在此基础上给出了断点选择的粗糙集连续属性离散化算法。仿真结果表明,算法的综合性能优越于文献报道的同类算法。 相似文献
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粗糙集理论中,属性的离散化是预处理中的关键问题。基于新聚类学习算法提出了一种新的属性离散化方法,并将该方法用于车牌字符识别中。首先根据车牌字符的特征建立决策表,给出了基于新聚类学习算法对决策表属性值进行离散化的算法。然后应用粗糙集理论对离散后的决策表属性进行约简,由约简后的属性构造神经网络识别器。字符识别的结果分析表明基于新聚类学习方法的离散化算法对于车牌字符属性较为适用。 相似文献
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遗传算法在决策系统离散化中的应用 总被引:9,自引:0,他引:9
离散化在粗糙集的实际应用中有重要的意义,它使得粗糙集有更广泛的应用范围,粗糙集中的离散化要求在保持原来决策系统的不可分辩关系情况下,用尽量少的断点进行离散化,文章针对该问题提出了一种遗传算法,将最小断点集作为优化目标,同时兼顾一致性的要求,最后对实例进行了求解,证明该算法是有效的。 相似文献
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陈浩 《微电子学与计算机》2011,28(11):106-109
连续数据离散化能够提高数据挖掘算法的分类能力.文中提出一种基于统计指标的连续属性离散化方法,凭借相关系数衡量类与属性间的关联度,获取最优区间列表.引入变精度粗糙集模型,有效地控制数据由离散化导致的信息丢失.该方法在声纳传感器数据识别以及其它领域上进行了应用.实验结果表明,该方法在J48决策树上有很好的分类能力. 相似文献
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为解决粗糙集离散化过程中存在的信息损失问题,将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出基于FCM的模糊粗糙属性约简算法.该方法用模糊C均值聚类算法对连续属性进行模糊化,并通过有效性分析来确定最佳分类数目.该方法克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数.几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点.最后分别对天气信息系统和玻璃识别信息系统进行了属性约简计算,结果表明该方法是可行有效的. 相似文献
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利用人工鱼群算法对信息系统的数量型属性进行离散化,然后用RST进行分类规则挖掘,再将AFSA与RST相结合,提出了一种基于AFSA与Rsr分类规则挖掘新算法,该算法不仅有效地解决了利用粗糙集进行分类规则挖掘时数量型属性的离散化问题,而且可挖掘出所要解决问题的一般分类规则.实验表明该算法是有效和正确的. 相似文献
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两种差别矩阵约简算法在故障诊断中应用分析 总被引:1,自引:0,他引:1
军用飞机故障诊断知识库的信息存在不完备和知识的不确定性,严重增加了实时诊断的难度.粗糙集针对不完整、不精确信息处理具有显著优势,首先介绍了粗糙集理论中的知识表达系统和差别矩阵,分析了基于差别矩阵的两种决策表属性约简算法,并应用于某型机载设备进行故障诊断,结论表明两种算法均能对数据进行必要约简,并准确地做出故障诊断.通过... 相似文献
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To extract and express the knowledge hidden in information systems, discernibility matrix and its extensions were introduced and applied successfully in many real life applications. Binary discernibility matrix, as a representative approach, has many interesting superior properties and has been rapidly developed to find intuitive and easy to understand knowledge. However, at present, the binary discernibility matrix is mainly adopted in the complete information system. It is a challenging topic how to achieve the attribute reduction by using binary discernibility matrix in incomplete information system. A form of generalized binary discernibility matrix is further developed for a number of representative extended rough set models that deal with incomplete information systems. Some useful properties and criteria are introduced for judging the attribute core and attribute relative reduction. Thereafter, a new algorithm is formulated which supports attribute core and attribute relative reduction based on the generalized binary discernibility matrix. This algorithm is not only suitable for consistent information systems but also inconsistent information systems. The feasibility of the proposed methods was demonstrated by worked examples and experimental analysis. 相似文献
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针对关联模型在复杂电路板测试性分析中对不确定问题描述与分析的缺陷,提出了基于故障仿真和粗糙集的测试性分析方法.通过故障仿真生成条件属性集,利用粗糙集将其约简,最终形成分辨矩阵,从而评价电路的测试性水平.最后通过实例分析验证了方法的有效性. 相似文献
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概述了两类属性约简算法,并基于可辨矩阵首次提出了差别矩阵的定义,研究了差别矩阵的基本性质,并给出了基于差别矩阵的属性约简算法,通过与其他算法的比较得出该算法是有所改进的。 相似文献
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受Jelonek粗糙集属性约简算法思想的启发,本文利用单属性的近似精度和Hu的差别矩阵方法,得到一个改进的属性约简算法.理论分析表明,该算法比Jelonek算法具有更低阶的计算复杂性. 相似文献
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针对区分矩阵构造庞大,计算工作量大,基于区分矩阵的约简策略效率低的问题,提出一种新型的针对不完备信息系统的属性约简算法NARIIS。提出的约简算法把属性值的个数应用到属性约简上,使该约简算法的时间和空间复杂度都远小于基于区分矩阵的约简策略。 相似文献
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Based on equivalence relation,the classical rough set theory is unable to deal with incomplete information systems.In this case,an extended rough set model based on valued tolerance relation and prior probability obtained from incomplete information systems is firstly founded.As a part of the model,the corresponding discernibility matrix and an attribute reduction of incomplete information system are then proposed.Finally,the extended rough set model and the proposed attribute reduction algorithm are verified under an incomplete information system. 相似文献