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网络舆情危机评价指标的一种约简方法 认领
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作者 朱光婷 潘晓琳 《重庆科技学院学报:自然科学版》 CAS 2021年第1期91-95,共5页
针对连续属性的网络舆情数据存在冗余和不确定的问题,提出了一种改进的粗糙集方法来对网络舆情危机指标进行定量筛选。首先根据现有指标体系建立评价指标初始信息表,对连续属性采用布尔推理离散化的高效实现算法进行数据预处理,降低复杂... 针对连续属性的网络舆情数据存在冗余和不确定的问题,提出了一种改进的粗糙集方法来对网络舆情危机指标进行定量筛选。首先根据现有指标体系建立评价指标初始信息表,对连续属性采用布尔推理离散化的高效实现算法进行数据预处理,降低复杂度;然后基于粗糙集可识别矩阵计算属性重要度,从而删除冗余指标。实证分析结果表明,采用此方法可保证候选断点的最优组合,使得粗糙集约简的信息表数据更加准确;按可识别矩阵计算属性重要度并对属性进行约简,删除缺乏实际意义的指标,降低了计算的复杂度。 展开更多
关键词 网络舆情危机 评价指标 属性约简 粗糙集 RSBRA KW检验
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不完备邻域决策粗糙集的最小化代价属性约简算法 认领
2
作者 姚晟 李初宴 吴照玉 《计算机应用研究》 北大核心 2021年第1期65-68,共4页
目前的决策粗糙集研究主要集中在完备离散型信息系统,很少有对不完备连续型数据进行研究,考虑这一问题,提出一种不完备邻域决策粗糙集模型。首先在不完备连续型数据中引入了不完备邻域关系,然后利用该二元关系对传统的决策粗糙集进行重... 目前的决策粗糙集研究主要集中在完备离散型信息系统,很少有对不完备连续型数据进行研究,考虑这一问题,提出一种不完备邻域决策粗糙集模型。首先在不完备连续型数据中引入了不完备邻域关系,然后利用该二元关系对传统的决策粗糙集进行重构,一种称之为不完备邻域决策粗糙集的模型被提出,同时基于决策代价原则,进一步地提出了最小化决策代价的属性约简算法。最后通过实验表明了所提出的算法具有更高的属性约简性能。 展开更多
关键词 粗糙集 不完备邻域关系 最小决策代价 属性约简
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粗糙集属性依赖度强化的应急数据挖掘模型 认领
3
作者 高天宇 王庆荣 杨磊 《计算机工程与应用》 北大核心 2021年第3期87-93,共7页
在粗糙集的核心方法属性约简理论中,针对次要属性过多时属性依赖度一致引发的约简困难现象,以粗糙集属性依赖度强化为基本方法构建数据挖掘模型。模型中,计算各属性在组合中的依赖度,将组合中的依赖度合并于各属性从而强化属性依赖度。... 在粗糙集的核心方法属性约简理论中,针对次要属性过多时属性依赖度一致引发的约简困难现象,以粗糙集属性依赖度强化为基本方法构建数据挖掘模型。模型中,计算各属性在组合中的依赖度,将组合中的依赖度合并于各属性从而强化属性依赖度。为合理化计算过程,给出一种离散化方法并构建探索模型进行实验,缩小离散量范围与属性组合范围。最后所得依赖度作为属性重要性,挖掘重要属性。实验证明,在部分地区5级以上震后经济损失影响因素分析中,比较传统属性约简,该模型可更有效地分析属性之间的重要性,解决了约简困难的问题,使用测试数据时该模型与传统方法的结果有86%的一致性。 展开更多
关键词 数据挖掘 粗糙集 属性约简 强化属性依赖度 粒度 经济损失
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区间粗糙数信息系统的覆盖分类冗余度与属性约简 认领
4
作者 吕跃进 程林海 +1 位作者 张玉 何莹莹 《控制与决策》 EI 北大核心 2021年第3期677-685,共9页
属性约简是知识获取的重要内容,目前针对区间粗糙数信息系统属性约简的研究十分匮乏.考虑到现有研究中论域的分类结果存在冗余,且尚未有研究对分类冗余进行度量,在区间粗糙数信息系统中提出覆盖分类冗余度的概念,并且在提出相似类和β-... 属性约简是知识获取的重要内容,目前针对区间粗糙数信息系统属性约简的研究十分匮乏.考虑到现有研究中论域的分类结果存在冗余,且尚未有研究对分类冗余进行度量,在区间粗糙数信息系统中提出覆盖分类冗余度的概念,并且在提出相似类和β-极大相容类的概念之后,提出β-等价类的概念,使得以β-等价类对论域进行分类所得的结果为论域的一个划分,将覆盖分类冗余度降低为0.在此基础上,对区间粗糙数信息系统提出一种保持β-等价类不变的属性约简定义,同时根据β-等价类的特点,给出仅以β-等价类中某个元素作为区分对象建立区分矩阵的属性约简方法.实例分析验证了所提出方法的有效性. 展开更多
关键词 区间粗糙数信息系统 属性约简 β-极大相容类 β-等价类 覆盖分类冗余度 区分矩阵
基于MapReduce框架的电力大数据增量式属性约简方法可行性分析 认领
5
作者 郑筠 《电子设计工程》 2021年第3期66-69,共4页
对于大数据时代中电网数据量大、速度快、类型多的特点,传统属性约简方法已经无法满足大数据预处理需求,以此提出基于MapReduce框架的电力大数据属性约简方法。利用某光伏发电系统对属性约简的求和算法进行分析,以传统算法改进属性约简... 对于大数据时代中电网数据量大、速度快、类型多的特点,传统属性约简方法已经无法满足大数据预处理需求,以此提出基于MapReduce框架的电力大数据属性约简方法。利用某光伏发电系统对属性约简的求和算法进行分析,以传统算法改进属性约简算法,从而有效解决大数据环境下计算过程中的效率问题。改进的大数据属性约简算法是以实际需求开展,对复杂任务进行有效处理,结合实际需求解决问题,最后对方法进行实验分析。通过实验结果表示,文中分析算法具有良好的处理能力与可行性,并且能够提高属性约简效率。 展开更多
关键词 MapRedue框架 大数据 属性约简 求和算法
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形式背景中概念及约简的动态更新方法 认领
6
作者 曾惠坤 米据生 李仲玲 《计算机科学》 北大核心 2021年第1期131-135,共5页
概念格作为一种知识结构被广泛应用于现实生活中的许多方面,当数据为动态时,形式概念的更新是不可避免的,概念的更新既是知识的补充也是信息的融合。文中主要研究了在形式背景中添加单个属性或多个属性时概念的更新方法,讨论了属性约简... 概念格作为一种知识结构被广泛应用于现实生活中的许多方面,当数据为动态时,形式概念的更新是不可避免的,概念的更新既是知识的补充也是信息的融合。文中主要研究了在形式背景中添加单个属性或多个属性时概念的更新方法,讨论了属性约简和图的极小顶点覆盖在增添属性之后的变化情况;探讨了将动态添加属性放入决策形式背景中时,非冗余规则的提取和优化问题;在保持规则前件不变的条件下,研究了动态增加决策属性时,非冗余规则是如何变化的。 展开更多
关键词 概念更新 属性约简 规则提取
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基于粒化单调的不完备混合型数据增量式属性约简算法 认领
7
作者 张雨新 孙达明 李飞 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第3期279-286,共8页
增量式属性约简是一种针对动态数据集的新型属性约简方法。然而目前的增量式属性约简很少有对不完备混合型的信息系统进行研究。针对这类问题提出一种属性增加时的增量式属性约简算法。在不完备混合型信息系统下引入邻域容差关系。基于... 增量式属性约简是一种针对动态数据集的新型属性约简方法。然而目前的增量式属性约简很少有对不完备混合型的信息系统进行研究。针对这类问题提出一种属性增加时的增量式属性约简算法。在不完备混合型信息系统下引入邻域容差关系。基于邻域容差关系的粒化单调性,提出信息系统属性增加时邻域容差条件熵的增量式更新方法,并提出了不完备混合型信息系统下的邻域容差条件熵增量式属性约简算法。实验分析表明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙集 粒计算 属性约简 动态数据集 增量式学习
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基于0-1规划的最小属性约简算法 认领
8
作者 詹婉荣 于海 《洛阳师范学院学报》 2021年第2期1-4,共4页
为了得到信息系统的最小属性约简,提出了基于0-1规划的最小属性约简算法.首先,由区分矩阵定义了极小区分集的概念.其次,将信息系统的最小属性约简问题转化为0-1规划,从而给出了基于0-1规划的最小属性约简算法.再次,通过一个具体实例对... 为了得到信息系统的最小属性约简,提出了基于0-1规划的最小属性约简算法.首先,由区分矩阵定义了极小区分集的概念.其次,将信息系统的最小属性约简问题转化为0-1规划,从而给出了基于0-1规划的最小属性约简算法.再次,通过一个具体实例对该算法进行了说明. 展开更多
关键词 粗糙集 信息系统 属性约简 区分矩阵 0-1规划
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模糊层次商空间的快速属性约简算法 认领
9
作者 代琪 李敏 +1 位作者 刘洋 李丽红 《计算机工程与应用》 北大核心 2021年第4期55-60,共6页
针对传统属性约简算法利用等价关系计算过程繁琐,样本集较大时运行时间长的问题,提出一种利用模糊欧氏距离的快速属性约简算法。定义模糊欧氏距离计算属性间距离;应用层次商空间结构构建约简粒层空间;以粒层空间聚类结果作为约简基础,... 针对传统属性约简算法利用等价关系计算过程繁琐,样本集较大时运行时间长的问题,提出一种利用模糊欧氏距离的快速属性约简算法。定义模糊欧氏距离计算属性间距离;应用层次商空间结构构建约简粒层空间;以粒层空间聚类结果作为约简基础,实现样本集属性约简。仿真结果表明,该算法约简速度不受样本集样本数量限制,运算速度较快,能够在不删除样本的情况下实现数据的快速约简,约简后对数据集分类精度影响小,部分数据集分类精度有所提升,为大规模数据集约简提供了新的研究思路。 展开更多
关键词 层次商空间 模糊欧氏距离 属性约简
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序决策系统下近似约简的启发式算法 认领
10
作者 孙祖文 唐玉凯 《计算机科学与应用》 2021年第1期113-120,共8页
随着网络的进步,社会中产生了大量的高维数据,但很多统计方法难以直接应用到高维数据上。如何获得去噪简化且保存关键信息的低维度数据是一项急需解决的问题。粗糙集理论提供了一种数据降维的方法,被称为属性约简。属性约简的目标是保... 随着网络的进步,社会中产生了大量的高维数据,但很多统计方法难以直接应用到高维数据上。如何获得去噪简化且保存关键信息的低维度数据是一项急需解决的问题。粗糙集理论提供了一种数据降维的方法,被称为属性约简。属性约简的目标是保证原数据集的一种分类特征不变,获得其最小的属性子集。目前,基于不同的分类特征,已提出了许多不同的属性约简算法,如下近似保持、分布保持等。在序决策系统中,传统的下近似约简算法是基于差别矩阵的,计算复杂度高。为了解决这一问题,本文使用依赖度,设计了一个后向贪婪的启发式算法来计算下近似约简。实验使用6组UCI数据集。实验结果表明本文设计的算法可以得到正确的下近似约简,并在时间效率上优于传统的差别矩阵算法。 展开更多
关键词 属性约简 启发式算法 粗糙集 序决策系统
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深度AWB结合改进DIT的高效大数据分类 认领
11
作者 龚健虎 张跃进 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第2期468-474,共7页
针对传统数据分类属性模型中存在的较为复杂且大数据分类效率低等问题,基于云计算环境,提出利用深度属性加权贝叶斯(deep attribute weighting Bayesian,AWB)算法结合改进差别信息树(differential information tree,DIT)的大数据高效分... 针对传统数据分类属性模型中存在的较为复杂且大数据分类效率低等问题,基于云计算环境,提出利用深度属性加权贝叶斯(deep attribute weighting Bayesian,AWB)算法结合改进差别信息树(differential information tree,DIT)的大数据高效分类方法。利用AWB算法构建大数据训练集的模糊知识库,提高大数据分类精度;采用改进DIT进行模糊粗糙集属性约简,以并行方式利用映射函数对信息进行分区,将洗牌算法融入模糊分类器的设计中,提高大数据分类效率;利用CloudSim仿真器在大型网络数据集对所提方法的性能进行实验论证。实验结果表明,所提方法提高了分类准确度,降低了计算时间,提高了计算效率。 展开更多
关键词 云计算 大数据 深度属性加权贝叶斯 改进差别信息树 模糊分类 属性约简 洗牌算法
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利用多粒度粗糙集属性约简和TOPSIS的IPv6负载均衡机制 认领
12
作者 罗宏等 蓝耿 +2 位作者 聂良刚 粟光旺 伍一坤 《计算机应用研究》 北大核心 2021年第2期534-538,543,共6页
针对代理移动IPv6(PMIPv6)协议领域研究中,移动节点(MN)与PMIPv6网络内的特定移动接入网关(MAG)相关联会增加MAG负载概率的问题,基于集群的代理移动IPv6(CSPMIPv6)协议,提出利用多粒度粗糙集属性约简的负载均衡方法。首先,基于多粒度粗... 针对代理移动IPv6(PMIPv6)协议领域研究中,移动节点(MN)与PMIPv6网络内的特定移动接入网关(MAG)相关联会增加MAG负载概率的问题,基于集群的代理移动IPv6(CSPMIPv6)协议,提出利用多粒度粗糙集属性约简的负载均衡方法。首先,基于多粒度粗糙集属性约简的方法,在考虑不同属性子序列对划分结果影响的情况下,更改其连接的切换移动节点(handover mobile node,HMN)选择MAG。然后,改进了理想解相似程度排序方法(TOPSIS),以确定目标MAG。最后,通过实验验证了CSPMIPv6中的信令已得到增强,从而验证了所提出的负载平衡机制。所提出的机制与基于组的PMIPv6切换控制方案(GB-PMIPv6)和基于票证的绑定更新(TBU)协议相比,能够更好地适应内部切换以及负载率增加时的信号变化情况,减小故障率。对比表现较好的GB-PMIPv6机制,新机制的平均排队延迟、切换延迟、端到端延迟和数据包丢失分别可减少9.09%、19.78%、10.20%、6.43%,传输速率可提高8.89%,显著提高了系统性能。 展开更多
关键词 负载均衡 代理移动IPv6协议 移动接入网关 理想解相似程度排序方法 多粒度粗糙集 属性约简 排队延迟
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粗糙集理论在关键功能零件识别中的应用 认领
13
作者 郝丽 莫蓉 +1 位作者 魏斌斌 秦现生 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2021年第2期61-70,共10页
关键功能零件的识别可以提高装配体模型检索的效率并提高重用水平,同时为自主设计提供关键参考信息.为降低人为因素的影响和评价的主观性,本文提出了一种基于粗糙集理论的关键子装配功能零件的自动识别方法,利用装配体模型自身数据对功... 关键功能零件的识别可以提高装配体模型检索的效率并提高重用水平,同时为自主设计提供关键参考信息.为降低人为因素的影响和评价的主观性,本文提出了一种基于粗糙集理论的关键子装配功能零件的自动识别方法,利用装配体模型自身数据对功能零件的排序过程进行驱动.分析、讨论复杂装配体中零件类型与零件之间的装配连接关系,构建了基于复杂网络的装配体模型;提取各零件节点的拓扑结构层和零件属性层数据及零件类型作为条件属性和决策属性;使用基于动态层次聚类的算法对零件决策信息表进行离散化处理,并利用基于属性重要度的启发式约简算法进行知识挖掘,消除冗余条件属性,获得属性约简集及其相应的属性权重;通过综合评价形成了具有关键功能的子装配零件重要度排序.以蜗轮蜗杆减速器模型为例验证本文算法,结果表明:最终的排序结果与专家打分法的结果一致,而本文方法的整个识别过程依靠装配体模型数据自身驱动,降低了主观因素影响,更具有客观性和普适性. 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 复杂网络 装配体模型 关键功能零件
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文章速递集覆盖问题的粗糙集属性约简方法 认领
14
作者 许晴媛 李进金 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2021年第1期80-91,共12页
集覆盖问题和粗糙集属性约简问题都是当前的研究热点,两者均有广泛的应用背景。目前,集覆盖理论与粗糙集理论的交叉研究还处于起步阶段。文章的工作主要是把集覆盖问题转化成测试代价敏感粗糙集属性约简问题,使得可应用粗糙集理论来研... 集覆盖问题和粗糙集属性约简问题都是当前的研究热点,两者均有广泛的应用背景。目前,集覆盖理论与粗糙集理论的交叉研究还处于起步阶段。文章的工作主要是把集覆盖问题转化成测试代价敏感粗糙集属性约简问题,使得可应用粗糙集理论来研究集覆盖问题,目的在于丰富集覆盖理论与粗糙集理论的交叉研究。首先构造集覆盖的分辨矩阵,然后在该分辨矩阵上构造集覆盖对应的测试代价敏感信息系统模型,发现求解集合覆盖问题等价于求解对应测试代价敏感信息系统的最小测试代价约简。接着给出了基于正域正向近似加速器最小集覆盖问题的粗糙集解法。最后通过实例验证了该算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 集覆盖 粗糙集 属性约简 测试代价敏感 正向近似
文章速递基于完备信息表的IS-概念格构建 认领
15
作者 王莹莹 米据生 +1 位作者 刘营营 靳晨霞 《模糊系统与数学》 CSCD 北大核心 2021年第1期92-100,共9页
本文借鉴在形式背景上构造概念格的方法,利用对象子集的极大描述公式,直接构造完备信息表上的概念格,称为IS-概念格。首先在完备信息表中通过公式和对象子集构造出信息表上的概念,再通过这些概念之间的泛化和特化关系,得到完备信息表上... 本文借鉴在形式背景上构造概念格的方法,利用对象子集的极大描述公式,直接构造完备信息表上的概念格,称为IS-概念格。首先在完备信息表中通过公式和对象子集构造出信息表上的概念,再通过这些概念之间的泛化和特化关系,得到完备信息表上的IS-概念格。为了避免属性冗余,给出了在完备信息表上保持IS-概念格格结构不变的属性约简方法。 展开更多
关键词 完备信息表 概念格 属性约简
邻域近似条件熵的特定类属性约简及启发算法 认领
16
作者 牟恩 张贤勇 +1 位作者 姚岳松 邓切 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第24期175-180,共6页
针对属性约简的推广,采用邻域近似条件熵,建立邻域粗糙集的特定类属性约简及其启发算法。粒化分解决策分类的高层邻域近似条件熵,提取定义特定类的中层邻域近似条件熵并得到上下界与粒化非单调性;提出基于邻域近似条件熵的特定类属性约... 针对属性约简的推广,采用邻域近似条件熵,建立邻域粗糙集的特定类属性约简及其启发算法。粒化分解决策分类的高层邻域近似条件熵,提取定义特定类的中层邻域近似条件熵并得到上下界与粒化非单调性;提出基于邻域近似条件熵的特定类属性约简,设计启发式约简算法;采用决策表实例与数据集实验进行有效验证。所得结果有利于特定类模式识别的不确定性度量与优化应用。 展开更多
关键词 属性约简 特定类属性约简 启发式约简算法 邻域粗糙集 邻域近似条件熵 粒计算
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不完备信息系统属性约简算法研究 认领 被引量:1
17
作者 刘巧云 《计算机时代》 2020年第7期83-85,共3页
基于经典粗糙集,从不完备信息系统和相容类的相关概念出发,给出了不完备信息系统中相容类的算法和属性约简算法。此算法将继续被研究以期降低其时间复杂度。
关键词 不完备信息系统 粗糙集 属性约简 相容类
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区间值决策系统的特定类β分布约简 认领
18
作者 韩双志 张楠 张中喜 《山东大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2020年第11期66-77,共12页
属性约简是粗糙集理论的重要研究方向之一,区间值决策系统的β分布约简保持约简前后对应的β分布不变。在实际需求中,属性约简通常只需要关注某一决策类而非所有的决策类,本文在区间值决策系统中的β分布约简基础上提出了基于特定类的... 属性约简是粗糙集理论的重要研究方向之一,区间值决策系统的β分布约简保持约简前后对应的β分布不变。在实际需求中,属性约简通常只需要关注某一决策类而非所有的决策类,本文在区间值决策系统中的β分布约简基础上提出了基于特定类的β分布约简理论框架。首先,定义了特定类的β分布约简基本概念,然后构造了特定类的β分布约简差别矩阵,最后提出基于差别矩阵的特定类β分布约简算法。在实验中,采用6组UCI数据集分别在全类算法和特定类算法进行约简结果和约简效率的比较。结果表明,本算法约简结果能保持关于特定类对应的β分布约简前后不变,特定类算法的约简长度小于等于全类算法的约简长度,且算法效率高于全类算法效率。 展开更多
关键词 粗糙集 属性约简 区间值 特定类 β分布约简 差别矩阵
基于联合粒度属性约简信息损失的研究 认领
19
作者 薛欢欢 郭步 +1 位作者 隋龙飞 王群笑 《计算机科学与应用》 2020年第11期1952-1961,共10页
随着互联网技术的迅速发展,社会进入了大数据时代。数据不仅类型多种多样,结构错综复杂还具有动态变化的特点。如何从海量数据中快速获取有价值的信息是当前亟待解决的问题。粗糙集是一种处理数据不确定性的数据评价方法。属性约简是粗... 随着互联网技术的迅速发展,社会进入了大数据时代。数据不仅类型多种多样,结构错综复杂还具有动态变化的特点。如何从海量数据中快速获取有价值的信息是当前亟待解决的问题。粗糙集是一种处理数据不确定性的数据评价方法。属性约简是粗糙集理论的一个重要核心应用。本文将围绕属性约简后信息损失量进行研究,从而找寻一种属性约简算法,在约简后既能保持数据分类准确率较高且信息损失较少。本文借助知识粒度的概念和约简算法,引入联合粒度,并将其运用到属性约简过程,进一步得出基于联合粒度属性约简算法。然后运用其算法对决策表系统进行约简,得出该算法在保持分类准确率不变的情况下,其信息损失量降至较低。最后通过UCI数据集进行仿真实验探究,从而验证了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 属性约简 知识粒度 联合粒度 信息损失
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变精度极大相容块粗糙集模型及其属性约简 认领 被引量:1
20
作者 孙妍 米据生 +2 位作者 冯涛 李磊军 梁美社 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2020年第5期892-900,共9页
主要研究不完备信息系统的属性约简问题。首先基于极大相容块构造乐观和悲观两种广义变精度粗糙集模型,分析两种模型之间的关系并研究其主要性质。在此基础上,定义乐观(悲观)β-下分布约简和β-上分布约简并且给出相应的判定定理,进而... 主要研究不完备信息系统的属性约简问题。首先基于极大相容块构造乐观和悲观两种广义变精度粗糙集模型,分析两种模型之间的关系并研究其主要性质。在此基础上,定义乐观(悲观)β-下分布约简和β-上分布约简并且给出相应的判定定理,进而得到一种保持决策类上(下)近似分布不变的属性约简方法--布尔计算方法。这种构造极大相容块间的辨识矩阵的方法缩小了矩阵的规模,进而简化了计算属性约简的过程,从而能够有效地节省计算时间和存储空间。然后对含有"丢失""不关心"值和只有"不关心"值的两种不完备信息系统进行实例分析,最后从UCI数据集中选取5组不完备信息数据集来验证方法的有效性。 展开更多
关键词 极大相容块 变精度粗糙集模型 属性约简 不完备信息系统
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