基于决策树的汉语代词共指消解

提出一种统计与规则相结合的决策树算法进行汉语代词共指消解,利用规则过滤掉属性冲突的反例,一定程度上弥补了决策树算法忽略属性关联性的缺点。采用Chinese Treebank作为语料进行测试,手工标注其中的共指关系和特征向量;先用规则过滤,再采用C4.5决策树算法选择先行语。实验结果消解成功率为82.59%,其中人称代词和指示代词的成功率分别为87.60%和75.21%。     

基于模糊相似度的实值属性信息系统规则约简

为了克服传统的规则约简方法容易导致信息丢失和约简错误的不足，提出了一种对实值属性信息系统进行规则约简的算法.该算法在粗糙集理论的基础上，把模糊集合相似度引入到信息系统的规则约简中，通过把每一个实值属性的取值归一化，使得每一条规则所对应的条件属性值都落在0到1范围内；并且把每一条规则看作一个模糊集合，通过模糊集合的相似性来考察规则的相似性；在规则约简过程中，用改进的模糊集合相似度参数进行规则约简，并针对国际水稻信息系统（IRIS）数据库进行了实验.结果表明，该算法能够正确地对实值属性信息系统进行规则约简.     

基于粗糙集的决策树规则提取算法

针对ID3算法用信息增益作为在各级非叶节点上选择属性的标准的局限性,结合统计学独立检验思想,给出一种新的属性依赖性和重要性定义,以新的属性重要性为启发式信息设计决策树规则提取算法。实例分析的结果表明,该算法能提取更为简洁有效的决策规则。     

一种基于粗糙集理论的规则提取的方法

提出了一种基于粗糙集理论的规则提取的新方法。利用粗糙集理论直接生成确定性基本决策规则和不确定性基本决策规则,形成信息系统的基本决策规则库。同时,证明了任一确定性规则都可以由确定性的基本决策规则生成。最后,给出了规则提取的算法描述,分析了算法的性能。     

基于决策树的就业数据挖掘

针对学生就业问题，给出了就业数据挖掘模型．决策树方法是数据挖掘中非常有效的分类方法，根据就业数据特点，采用了C4．5决策树算法．C4．5算法是决策树核心算法ID3的改进算法，它构造简单，速度较快，容易实现．模型对就业数据预处理，选取决策属性，实现挖掘算法并抽取规则知识，由规则知识指出哪些决策属性决定了就业单位的类别，挖掘结果表明，该算法能够正确将就业数据分类，并得到若干有价值的结论，供决策分析。     

Rough集在企业数据挖掘中的应用

企业信息系统中收集到的大量数据往往是不完备的,引入相似关系定义不完备信息系统的分明矩阵,采用分明矩阵的简化方法计算约简,对每个约简中的不完备数据,按照对象条件属性值相对决策属性取值的先验概率进行完备化,完备化后的信息系统生成了一组决策规则,这些规则不但存在冗余而且规则解释能力低,按照特征描述逐步挖掘规则并给出了挖掘所有最简决策规则的算法.整个过程中,通过客户信息资料描述一系列过程,验证了新的信息系统完备化方案以及挖掘算法的合理性和有效性.     

基于规则的遥感影像分类方法研究——以黄山市为例

介绍了决策树C4.5算法,并利用该算法实现了对遥感数据规则的挖掘,在此基础上设计并实现了针对于C4.5规则的编辑器,通过该编辑器能够实现对规则的编辑与管理。规则编辑器的设计与实现,为在分类过程中人工的干预提供了可能。将人工干预与基于数学理论规则的自动提取相结合,尤其是在地形较复杂的地区,将有利于分类精度的提高。利用黄山市Land Sat TM影像,进行了基于C4.5算法自动提取规则的遥感影像分类实验。实验结果表明,利用C4.5算法提取的分类规则准确率高,利用提取的分类规则进行的遥感影像分类效果较好。     

最大泛化规则生成

讨论了基于粗糙集理论的分类知识发现中最大泛化规则的生成．首先给出一个最大泛化规则的生成算法,提出采用基于信息论观点的J-measure作为属性有效度量,用来在求最大泛化规则的过程中,启发式地选择试图删除的条件属性．最后通过实例说明了最大泛化规则生成算法的执行过程．     

基于粗集的多变量决策树方法研究

为了使构造的决策树更简单,规则更容易被理解且精度更高,文章基于粗糙集理论提出了一种对属性约简及泛化的多变量决策树算法。该方法采用条件属性的加权平均粗糙度这个指标来选择测试属性构造决策树。实验表明该方法较ID3算法得到的决策树更小且分类准确率更高。文章还展望用核属性以外的条件组合属性作测试属性构造更简化的多变量决策树。     

基于粗糙逻辑的决策算法之应用

针对条件属性中总是存在若干冗余的属性,粗糙逻辑采用了决策算法进行推理。它通过约简冗余属性及属性值,最终得出极小化决策算法。本文应用粗糙逻辑的知识对决策规则的约简进行了详细的分析,并成功的将之用于了医疗决策系统。     

Fuzzy集的差和直并

本文对 Fuzzy 集的差、对称差和直并给出了定义,并讨论了有关的一些性质。     

模糊集合(二)

模糊集合（二）陈大为（黑龙江水利高等专科学校）模糊集还存在其他形式的代数系统，常用的有（Ｆ（Ｘ），＋∧，·，Ｃ）和（Ｆ（Ｘ），，·○，Ｃ）定义２．２设Ａ，Ｂ∈Ｆ（Ｘ），则（１）Ａ＋∧Ｂ（Ａ＋∧Ｂ）（ｘ）＝Ａ（ｘ）＋Ｂ（ｘ）－Ａ（ｘ）·Ｂ（ｘ），?..     

基于粗糙集的数据集预处理研究

针对分类模型在构造过程中存在冗余属性的特点,提出了一种基于粗糙集理论的分类预处理技术,利用其理论的属性约简与分辨矩阵得到属性的约简集.经实例证明,此方法对提高分类模型构造效率有较好的效果.     

Fuzzy半导集算子与Fuzzy导集算子

对分明集Χ，给出了半导集算子与导集算子的概念，然后在ＩΧ上引入了Ｆｕｚｚｙ半导集算子与Ｆｕｚｙ导集算子的概念，研究了它们的性质，讨论了它们与拓扑间的关系。     

经典错误集

本文在文(2)的基础上,专门研究了经典错误集的并、交、余、可拓等四种基本运算及其所满足的一些运算律。     

在四维空间中构造Julia集和Mandelbrot集

提出在四维空间中构造Ｊｕｌｉａ集和Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ集的方法,并给出了具体实例,证明将Ｊｕｌｉａ集和Ｍａｎｄｅｌｂｒｏｔ集从二维推广到更高维空间是可行的。     

有限幂集中的一些问题

<正> 令X是有限集,P(X)={A:A?X},∑(X)={φ:φ是X上的一一对应},若S是集合则用|S|表示S的基数。 问题1 令PP(X)={F:F?P(X)},对于F,G∈PP(X)定义P～Giff(当且仅当)(?φ∈∑(X))(G={φ[A]:A∈F}),其中φ[A]={φ(x):x∈A},F={G～F},命C={F:F?P(X)},则问|C|=?。     

多元错误集

本文依据客观实际的需要，首次提出了多元错误集的概念，运算及其运算的规律．     

集合与悖论——谈“集合”的定义问题

本文通过对“罗素集”与其同型集合的悖论分析 ,阐述了包含自身为元素的“集合”存在的逻辑问题 ,从而指出了为什么“集合”不能“定义”的问题所在。     

平面有限点集最小凸包集的计算方法

给出了平面上有限点集ｐ１,ｐ２,···,Pｎ最小凸包问题的计算方法．