基于粗糙模糊度属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学质量评价指标的科学性及合理性是对教师的教学质量进行客观公正评价的重要前提,本文利用粗糙模糊度属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简.所得结果对教师提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

基于粗糙模糊度属性约简的教学质量评价

教师教学质量评价对提高教学质量具有积极意义和重要作用.教师教学质量评价指标的科学性及合理性是对教师的教学质量进行客观公正评价的重要前提,本文利用粗糙模糊度属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简.所得结果对教师提高教学水平和教学质量,简化教学测评具有一定的指导意义.     

基于直觉梯形模糊偏好相似度的多属性决策方法

在解决模糊多属性决策问题中,相似度是一种有效的方法.针对已有的相似度的不足,构造了一种新的两个矢量之间的相似度,证明其满足相似度的性质,并把它应用解决直觉梯形模糊偏好多属性决策问题.方法用语言值的直觉梯形模糊数来表示决策方案的信息,通过计算每个决策方案的期望矢量,与正理想方案和负理想方案的期望矢量的相对相似度,并由相对相似度大小来排列决策方案.最后用一案例来讨论方法的可行性,数值结果表明方法计算简单,实用性强.     

直觉模糊决策信息系统属性约简

由属性值贴近度和阈值λ可构建λ-容差关系,利用此λ-容差关系可定义直觉模糊决策信息系统属性约简的λ-可辨识矩阵,进一步可定义λ-辨识公式,最后通过λ-辨识公式的极小析取范式可以唯一确定直觉模糊决策信息系统所有的相对约简,从而可成功地解决求解直觉模糊决策信解息系统属性约简问题.     

基于单调包含度的模糊决策信息系统的知识约简

知识约简是机器学习,模式识别,信号处理等领域的主要问题之一。本文介绍了基于单调包含度的模糊决策信息系统的知识约简。证明了模糊决策信息系统的约简即是其对应信息系统的约简,从而为该种模糊决策信息系统的知识约简提供了简单直接的方法。     

基于模糊区分矩阵的增量属性约简

在实际应用中,决策系统的属性集可能随时间而变化。如何有效地更新约简成为数据挖掘中的重要任务之一。当属性集发生变化时,经典约简算法需要重新计算整个数据。而增量学习充分利用了现有的约简信息,避免了大量的重复计算,从而提高了计算效率。本文针对属性增加和减少的动态数据研究了增量属性约简方法。首先分别设计了属性增加和减少时模糊区分矩阵的更新机制;然后提出了新的属性增加的属性约简算法AIFDM和属性减少的属性约简算法ADFDM.最后,实验结果表明所提的增量算法能够有效的根据属性的增加和减少更新约简,且计算效率提升约1至4.9倍。     

基于相似关系的条件熵属性约简及其算法

不完备决策系统关联于数据分析,其属性约简具有应用意义,并已具有基于容差关系的条件熵研究.基于相似关系,研究不完备决策系统的条件熵属性约简及其算法.利用相似关系确立条件熵,提出等价于广义决策函数保持约简的条件熵保持约简,建立具有误差容忍机制的条件熵容忍约简;针对两种新建属性约简,揭示它们间的扩张关系与强弱关系,构建相应的全局算法与局部算法;最后,提供决策表实例分析,说明基于相似关系的条件熵属性约简及其算法的有效性.相关研究完善了不完备决策系统属性约简,具有理论价值与应用意义.     

基于粗糙集的突发事件属性约简方法

针对突发事件不完备信息系统中的原始数据存在大量属性冗余的问题,提出一种基于粗糙集的不完备信息系统属性约简方法,以剔除冗余属性,提高知识清晰度。首先对缺失、冗余、噪声以及连续型数据进行预处理;然后进行属性分类,将属性分为条件属性与决策属性,进而建立决策表;最后根据决策表的特征,结合有序加权平均算子的思想,提出一种基于属性重要度的启发式属性约简算法。文末,通过实例验证了方法的正确性与有效性,并利用该方法实现了火灾数据的属性约简。     

局部模糊粗糙集及其属性约简

借鉴局部粗糙集的理论,本文利用模糊集上包含度的定义提出了局部模糊粗糙集模型,分析了该模型的性质并且给出了该模型的属性约简,最后通过实例说明该属性约简算法是有效的.     

基于直觉模糊相似关系下的粗糙集属性约简

描述了直觉模糊相似关系下的粗糙集模型,并在此基础上了定义了正域,依赖度与非依赖度的概念,提出了运用直觉模糊集合理论的粗糙集属性约简算法.最后,用实例证明了该算法的可行性.     

基于Markov Blanket的模糊差别矩阵属性约简算法

模糊差别矩阵属性约简是一种广泛使用的模糊粗糙集属性约简方法。然而已有方法大多采用启发式贪婪策略,属性约简率低且约简质量差。本文结合Markov Blanket概念,提出基于模糊差别矩阵的属性约简算法。首先,为了避免约简选择过多属性的问题,提出了利用Markov Blanket性质的迭代后向删除属性约简算法,可以有效删除低频率的相对冗余属性。其次,提出了一种基于Markov Blanket的双向搜索启发式属性约简算法,通过迭代前向添加高频属性和后向删除低频率策略来提升属性约简计算效率。在UCI数据集上实验表明,相比于其他模糊差别矩阵算法,所提出的算法能得到更优的约简结果。     

基于粒关系包含度矩阵的属性约简算法研究

针对信息系统属性约简问题,通过借助粒关系包含度矩阵这一中间工具,给出一种决策表属性启发式约简算法.首先,计算决策表中条件属性与决策属性之间的粒关系包含度矩阵;然后,将粒关系包含度矩阵中隐含的信息L_B作为启发式算子对决策表进行属性约简;最后,删除冗余属性并设置终止条件,实现决策表的属性约简.通过实例验证了该算法的有效性.     

不完备直觉模糊信息系统的属性约简

利用优势关系,可对完备直觉模糊信息系统与决策信息表进行属性约简.将优势关系改进为广义优势关系,在此基础上构建了不完备直觉模糊信息系统与决策信息表的辨识矩阵,得到了求解属性约简与相对约简的具体方法.     

基于模糊粗糙集极大差别对的增量属性约简

属性约简是模糊粗糙集理论的重要研究内容,它能够删除冗余的属性,保留数据集中的关键信息.本论文旨在给出动态数据信息下的属性约简方法.基于模糊粗糙集模型中的极大样本差别对,给出了当样本发生变化时的增量属性约简算法.首先引入了增加一个样本时的约简更新机制,通过更新极大差别对,提出了相应的属性约简算法,基于此,给出了增加多个样...     

基于相似度和改进雷达图的概率犹豫模糊多属性决策方法

为了解决属性权重未知的概率犹豫模糊多属性决策问题,构建基于相似度和改进雷达图的多属性决策方法。首先基于概率犹豫模糊元的信息完全度构建概率犹豫模糊集的距离测度和灰色关联系数,然后基于灰色关联理想解法定义了概率犹豫模糊集的相似度,最后根据概率犹豫模糊集的相似度和改进雷达图构建多属性决策模型,并通过案例进行了验证分析。     

模糊粗糙集的包含度和相似度

证明了包含度和相似度的几个性质,定义了模糊粗糙集的包含度和相似度。所证性质可用于生成模糊粗糙集的包含度和相似度。     

属性约简的一种简单算法

针对粗糙集中属性约简的算法进行了研究,通过寻找相对不可约属性BiU A Bi-core(A)的几种方法,借助相对不可约属性和属性频率得到属性约简的算法,该算法简单易实现,速度快.     

基于模糊相似比较的模具报价方法的研究

为克服模具报价工作对报价人员经验的依赖性,简化报价操作,在分析了报价系统的要求和传统的模具报价进程的基础上,提出了利用模糊数学来提取模具报价领域中专家的经验,模拟专家行为,根据预测技术理论,得出模具价格的模糊相似比较法构想.在此基础上,推导其公式.以冲裁模为研究对象,阐述了工件特征集合构成、模糊相似关系和权值、贴近度计算等关键问题.从理论上为模具报价这一实际问题的解决提供了基本原则和方法.