结合ODF和辨识集的特征选择

在中文文本分类中,由于中文词条总数较高,限制了中文文本分类算法的选择空间.特征选择是文本分类的一个核心研究课题.提出了一个优化的文档频(optimal document frequency,ODF),再结合粗糙集提出了一个新的基于辨识集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同优化的ODF结合起来,提出了一个综合的特征选择方法.该综合选择方法首先使用优化的ODF进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后再利用所提出的属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明该方法有较好的准确率和召回率.     

基于粒子群优化的最小属性约简算法

将最小属性约简问题转化为一个基于粒子群优化算法求解的多目标优化问题.引入基于表现型共享的适应度评价函数以提高多目标搜索算法的性能,对基本粒子群优化算法的位置更新公式进行修正使其能够有效应用于最小属性约简问题,并提出了一种用于求解该问题的二进制多目标粒子群优化算法.实验表明,本算法是有效的,并能一次运算获得多个最小属性约简.     

相容关系的改进及其属性约简

针对经典粗糙集理论处理不完备信息系统存在的局限性,作者从扩展粗糙集理论的适用范围出发,引入不完备信息系统对象的先验概率并结合量化相容关系的思想,提出了改进的相容关系模型.以该模型为基础研究了不完备信息系统的属性约简.通过严格的数学证明,给出了属性约简算法.该算法以空集为起点求取系统的约简,不需要计算核,节约了时间,减少了占用空间,简化了求解过程.通过实例验证该改进相容关系模型及其属性约简算法.     

基于类别相关性和交叉熵的特征选择方法

文本分类首先要解决的一个问题就是特征选择.简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,提出了一个类别相关性方法,把交叉熵引入粗糙集并提出了一个基于交叉熵的属性约简算法,把该属性约简算法同类别相关性方法结合起来,提出了一个综合的特征选择方法.该方法首先利用类别相关性方法进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后利用属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集.实验结果表明,此特征选择方法效果良好.     

变精度粗糙集模型与应用

介绍了Ziarko变精度粗糙集模型、β约简和广义变精度粗糙集模型;讨论了广义变精度粗糙集模型β上、下近似算子的基本性质,分析了该模型与Ziarko变精度粗糙集模型之间的关系,最后用实例分析了β约简过程.     

基于邻域粒化混合决策系统克隆选择约简算法

针对混合决策系统的属性约简问题,提出了基于邻域粗集模型的小生境克隆选择属性约简算法.采用邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间,可以直接处理数值型属性.克隆选择约简算法的提出解决了求解全部约简的NP完全问题.论述了亲和度函数的选择,引入了小生境技术,避免了抗体的早熟收敛及算法中的参数对具体优化目标的敏感性和单一收敛性,给出了算法的具体实现.对经典数据集和UC I中4组数据约简的仿真结果证明了算法的有效性和可行性.     

改进的差别矩阵属性约简方法

针对目前属性约简方法计算量过大、复杂度高的问题,在已有差别矩阵定义和求核方法的基础上,根据二元决策表所特有的性质,提出一种新的差别矩阵的定义,将一个大的差别矩阵分化成两个小矩阵。与建立一个差别矩阵的方法相比,改进的差别矩阵方法减少了矩阵中元素的比较次数。数据分析表明,该方法在改进差别矩阵定义的同时简化了计算过程,提高了运算效率。     

基于保守自适应K-最近邻算法的维数约简

针对传统的k-最近邻算法存在不能根据样本密度进行自适应选择近邻点数目的缺陷,提出一种改进型的保守自适应k-最近邻算法。该算法首先对每个样本点选择m个近邻点,m取一个比较小的正整数,以保证不存在某个样本点无近邻点;其次把每个样本点的第m+1个最小的欧式距离作为最小值,最小值的α倍作为寻找近邻点的阈值;最后应用经典MDS算法计算。swiss-roll数据集上的降维实验结果表明,降维后的数据能很好地保持原有数据的邻域特性,能有效快捷地寻找近邻点。     

基于符号有向图的属性约简算法

提出一种新的属性约简算法——基于符号有向图的属性约简算法。该算法利用符号有向图中故障只能在相容通路中传播的性质对系统中的变量进行约简,然后利用支持向量机优良的分类性能进行故障诊断。挑选过程控制界公认的Tennessee-Eastman Process仿真系统进行属性约简,并进行故障诊断仿真,证明了该算法的可行性,该方法可广泛应用于化工和冶金等大型系统的故障诊断中。     

基于基数排序及属性约简的雷电预报因子提取方法

雷电预报因子筛选是构建雷电预报模型的关键,也是提高雷电预报准确度的一个瓶颈问题。本文提出了一种基于粗糙集正域属性约简的雷电预报因子提取方法,该方法采用基数排序方法快速求解决策表的正域,引入可分辨度概念度量属性的重要性,提出了基于可分辨度的核属性与非核属性的提取方法,设计了相应的面向雷电预报因子提取的属性约简算法。真实气象数据集测试结果表明,该方法能有效提取最小集合的雷电预报因子,并较以往方法具有更好的性能。