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1.
一种基于Rough集的缺省规则挖掘算法 总被引:22,自引:1,他引:21
Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具,对基于Rough集理论的缺省规则挖掘算法进行研究,在引入规则支持度概念后,提出了一种基于Rough集的缺省规则挖掘算法MDRBR。实验结果表明,该算法能较好地过滤噪音,提高规则的挖掘效率。 相似文献
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尹旭日 《计算机工程与设计》2006,27(11):2038-2040
连续属性离散化是Rough集理论应用中面临的主要问题之一.提出了一种基于的Rough集连续属性离散化方法.首先提出主泛化决策等概念,在数据过滤方法的基础上,利用等价类的合并对属性离散化.实验表明,利用该方法对数据进行离散预处理后提取的规则具有较好的分类预测准确性. 相似文献
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AFDES中基于Case推理方法的研究 总被引:4,自引:0,他引:4
本文对“汽车故障诊断专家系统(AFDES)”中的基于Case推理方法进行了研究,介绍了不确定知识的事例表达、事例的存储和检索,提出了事例的相似度计算算法和基于事例推理算法。 相似文献
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为了能够有效地分析处理不完备的信息系统,必须对现有的Rough集模型进行扩充。分析研究了现有的几种比较有影响的基于Rough集的扩展关系,提出了一种处理不完备信息系统的约束非对称关系,并对这些扩充关系进行了分析比较。还提出了基于这种关系的上近似和下近似概念,以及正区域、近似精度、近似质量和依赖关系等相关概念。 相似文献
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本文给出了汽车故障诊断专家系统ABDEST的设计方法,介绍了基于实例的推理的方法,以及CBR在故障诊断中的应用和实现技术。 相似文献
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利用Rough Set方法分析时间序列,已经取得了成果。时态信息系统(TIS)是时间序列的形式化表示。将时态信息系统转化为传统的信息系统(IS),是将Rough Set方法应用于时间序列挖掘的基础。目前,已有的将TLS转换为IS的方法,依赖于固定的时间间隔,具有一定的局限性。本文在已有算法的基础上,提出了两种改进方法,并结合Rough Set理论,使之适用于一般的时间序列的挖掘。 相似文献
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基于Rough集的规则学习研究 总被引:8,自引:1,他引:8
Rough Sets方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具,本文在对Rough Sets理论进行深入研究的基础上,提出了一种基于Rough Sets的自增量学习算法,该算法利用简化的差异矩阵和置信度,能较好地进行确定性规则和非确定性规则的学习。 相似文献
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神经网络在测井资料岩性识别中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将神经网络用于石油测井资料岩性识别.在对主要分层曲线做分层直方化处理、聚类并层处理、归一化处理之后,利用FTART2神经网络对测井数据进行学习,从而预测未知地层的岩性.实验结果表明,PTART2在实用效果上明显优于该领域目前常用的D-BP算法. 相似文献