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粗糙集理论作为智能信息处理技术的一个新成果,是对不完整数据进行分析的新方法。毫无疑问,它是除模糊集理论外的又一种最具挑战性的领域,也是现今计算机应用中一个新的,非常重要且发展迅速的研究和应用领域。粗糙集是知识发现、数据约简、决策支持、分类、模式识别和控制等领域中新的,有效数学方法。首先对粗糙集基本概念和理论进行了介绍,给出了基于粗糙集的知识推理方法。然后以一个实际例子讨论如何利用粗集理论从现有学生综合素质数据库中进行知识约简,获取新决策规则,并使之用于对学生的操行评定。 相似文献
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文本分类在数据库和搜索引擎的应用较为广泛,SVM是文本分类算法中的重要算法,适用于多种分类问题,能够解决传统算法中的弊端.本文对支持向量机和支持向量机算法做出具体的介绍,对该算法在文本分类中的应用具体指标进行探讨,旨在为我国的文本分类方式的进步和发展提供理论帮助. 相似文献
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唐鹏飞 《智能计算机与应用》2021,11(10):20-25
集值决策表拓展了经典决策表,但其现有属性约简算法中属性重要度度量方式单一.针对集值决策表,采用近似条件熵提出属性约简及其启发式约简算法.将近似精度与条件信息熵进行信息融合,定义近似条件熵,证明粒化单调性等性质;提出基于近似条件熵的属性约简,设计启发式约简算法;采用集值决策表实例与数据实验进行有效验证.实验结果表明:与现... 相似文献
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《电子技术与软件工程》2017,(12)
现如今对文本情感分类的方法多种多样,将语义理解与统计学方法相结合的机器学习算法是目前比较可取的方法之一。这种算法的步骤是,首先对文本中的情感词汇进行汇总,作为特征应用,通过统计学方法衡量出这些特征的初始权重,然后通过对文本语义结构进行分析修改特征权重,最后应用以Bayesian作为基本分类算法的Boosting算法对文本最终进行分类。实验结果表明,基于语义理解的Bayesian分类算法的分类准确率远远的高于基于统计学的Bayesian分类算法,这种算法的分类准确率最高可以达到百分之九十。 相似文献
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一种基于粗糙集增量式规则学习的问题分类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
该文提出一种基于粗糙集增量式规则自动学习来实现问题分类的方法,通过深入提取问句特征并采用决策表形式构建训练语料,利用机器学习的方法自动获取分类规则。与其他方法相比优势在于,用于分类的规则自动生成,并采用粗糙集理论的简约方法获得优化的最小规则集;首次在问题分类中引入增量式学习理念,不但提高了分类精度,而且避免了繁琐的重新训练过程,大大提高了学习速度,并且提高了分类的可扩展性和适应性。对比实验表明,该方法分类精度高,适应性好。在国际TREC2005Q/A实际评测中表现良好。 相似文献
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基于粗集与遗传算法相结合的文本模糊聚类方法 总被引:1,自引:0,他引:1
该文将粗集与遗传算法相结合的方法成功应用于文本模糊聚类.在聚类过程中,将权重参数的设定也通过编码由遗传算法确定,从而使得权重参数的设定具有科学性和可操作性,避免了在类似算法中确定权重时的主观性和不可靠性.最后的实例说明了算法的可行性. 相似文献
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An Incremental Rule Acquisition Algorithm Based on Rough Set 总被引:3,自引:0,他引:3
YU Hong~ YANG Da-chun~.Institute of Computer Science & Technology Chongqing University of Posts & Telecommunications Chongqing P.R.China .Chongqing R&D Institute of ZTE Corp. Chongqing P.R.China 《中国邮电高校学报(英文版)》2005,12(1)
1 Introduction Rough set theory introduced by Pawlak (1982)[1] is avalid mathematical theory developed in recent years, whichhas the ability to deal with imprecise, uncertain, and vagueinformation. It has been used successfully in such field asmedicine, pharmacology, market analysis, engineering,pattern recognition, data mining etc. Pawlak showed that theproblems of machine learning could be explained, analyzedand disposed within the framework of rough set theory[2]. Inhis paper[2], t… 相似文献
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基于粗糙集的过程控制规则挖掘算法及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
在现代工业生产过程中,如何从实际生产过程中提取出有用的规则,用于调整控制生产是过程控制中一个难题。文章提出了一种基于粗糙集的过程控制规则挖掘算法,可以较大的降低计算复杂度,并将算法用于实际烟草制丝生产线的关联规则提取.得到了可用于实际生产过程控制的规则。 相似文献
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基于近似域划分的可变离散精度粗逻辑网络及其遥感图像分类应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决粗逻辑神经网络精度与网络规模复杂性和推广泛化能力之间的矛盾,该文提出了一种具有可变离散精度的粗逻辑神经网络设计方法.该方法通过近似域划分,将论域空间划分为确定性区域和可能性区域,由于可能性区域信息粒度过大是造成误分类的重要原因,只需对可能性区域离散区间进一步细化,即可达到提高粗逻辑网络的精度,同时抑制网络规模增长过快的目的.在长白山地区的遥感图像分类实验中,常规方法在离散等级为7时有最好性能,而该文方法以较小的网络代价和训练时间获得了逼近的分类结果. 相似文献
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基于粗集和多Agent技术的分布式数据挖掘 总被引:4,自引:1,他引:3
在分布式数据库基础上,对各个站点的数据库使用粗集的方法进行挖掘,产生各个站点的规则,将这些规则库组合起来,产生一个全局的规则库,从而可以为管理者提供决策的依据.但是,产生的全局库中往往会有不一致的规则出现,一方面,是由于数据库本身的不一致等原因,导致了规则的不一致;而另一方面,则由于各个站点都追求规则的简洁性,使得直接从全局数据提取的规则不矛盾,在分布式环境下却得到矛盾的规则.对于第一种情况,可以通过现有的增加规则的可信度等方法加以避免;而对于第二种情况,本文提出了三种算法来解决了这个问题,并对这三种算法的效率、得到的一致规则的长度等问题进行详细的分析,说明了算法3是一种高效实用的算法.另外,本文对局部站点的核和全局站点的核的关系进行了研究,并证明了一个定理. 相似文献
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基于粗集理论的信息熵属性约简算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文针对粗集属性约简存在的问题,提出了一种信息熵的属性约简算法,算法中引入了信息熵的概念代替粗集约简γ准则作为属性选择的标准,克服了粗集约简γ准则对数据噪声的敏感性和不能表达属性间概率因果关系的缺点,本文通过两个实例表明,当属性间存在确定性关系性算法能够象粗集约简γ准则一样找到表达这些关系的属性集,当属性间是概率因果关系,或确定性关系被数据噪声所掩盖,因而粗集约简γ准则无法使用时,算法能够找到具有确定性关系的属性集,或是具有最小不确定性概率因果关系的属性集。 相似文献