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叶东毅 《福州大学学报(自然科学版)》2004,32(4):448-450
研究信息表绝对属性约简与相对属性约简之间的关系,指出一个绝对属性约简通常只是包含而不一定会是相对属性约简,同时给出相对属性约简不是绝对属性约简的一个充分条件.此外还阐述了绝对属性约简与属性依赖性之间的关系. 相似文献
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现有的离群点检测算法运用于规模较大的数据集时,其时间效率和检测效果通常不够理想.通过对离群点分布特征的分析,在计算每个数据点到其kth最近邻对象距离的同时,结合其k最近邻的分布情况,给出一种改进的离群点度量方法.基于上述思想构造的离群点检测算法DokOF能够处理混合属性数据.实验表明,该算法具有良好的适用性和有效性. 相似文献
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提出了一种基于粗糙集中知识粗糙度的构建多变量决策树的算法.基本思想是,在选择了核属性作为决策树的根节点后,将选择知识粗糙度最小的那个条件属性作为下一个分枝结点的检验属性. 相似文献
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改正了Ｆｌｅｔｃｈｅｒ［１］关于对称矩阵特征值之和的次梯度计算公式的错误，并讨论了一类次梯度集的一些几何特性。 相似文献
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叶东毅 《福州大学学报(自然科学版)》1996,(2):17-21
利用平均值的性质，给出了ＩＭＡＸ竞争网络模型的一个改进形式．理论分析和模拟结果表明改进的ＩＭＡＸ网络模型提高了检出最大值的速度．另外，改进后的网络模型还放松了原始ＩＭＡＸ网络对输入数据所做的限制． 相似文献
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在文［８］的工作基础上,利用模型逼近度和训练误差函数值相对误差函数梯度向量长度的变化率,给出前馈神经网络的一个自适应学习算法对一具体的分类问题进行计算,结果表明本文算法效果良好,改进了文［８］的算法 相似文献
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叶东毅 《福州大学学报(自然科学版)》2000,28(6):7-9
给出一种相对属性约简的算法 .该算法对于信息表中由决策属性决定的划分中的每个基本集合 ,计算它们的下逼近集并对每个条件属性在下逼近集中的取值进行检索 ,剔除可能是多余的条件属性 ,得到一个候选属性约简 .在此基础上 ,通过逐步扩展属性 ,最终得到一个属性约简 .与已有的一些算法相比 ,该算法计算量较少 相似文献
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简要介绍了一种将粗糙集理论应用于传统的聚类算法 ,从而改进了算法的效率 ,并以Iris数据集为例说明了这种思想 . 相似文献