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提出一种面向概念漂移集成分类的基分类器三支过滤方法.首先基于信息熵理论计算出基分类器的不确定性值,并融合其准确性作为基分类器的质量度量,然后通过预设阈值 α、β 对基分类器进行三支过滤.其过滤策略为:删除质量权值小于等于阈值 β 的基分类器;保留质量权值大于等于阈值 α 的基分类器;对于质量权值大于 β小于 α的基分类... 相似文献
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反垃圾邮件及粗糙朴素贝叶斯邮件分类器 总被引：1，自引：1，他引：0
垃圾邮件的广泛传播严重的影响的电子邮件的正常使用,对当前主要的反垃圾邮件过滤技术进行了分类和研究,并且提出了基于ROUGHSET优化的朴素贝叶斯分类邮件过滤算法。基于上述理论的反垃圾邮件过滤实验证明了算法的有效性。 相似文献
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本科生入学后均有具体专业的二次选择的机会.建立一套面向大学二年级本科生院内具体专业方向的二次选择的科学辅助评价系统软件,辅助他们较科学地选择正确的专业方向,具有重要的实际意义.该系统广泛研究当代相关的评测理论并且结合本专业特点,建立了一套面向计算机专业大学生的评价体系.针对上述评价体系信息系统,提出了将信息粒度思想与关联规则算法相结合的粒结构关联度算法.基于上述理论研究,研发和实现了一套二次专业方向辅助选择系统.实际应用表明,该系统具有新颖性、可用性和较好的应用价值. 相似文献
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在多粒度时间序列研究中不确定性问题是时间序列数据挖掘研究中的重要课题.时间序列时序粒度本身的不稳定是一种广泛存在现象,也是时间序列数据挖掘困难的一个重要原因,然而这种情况却较少文献进行过讨论.对于这个问题首先建立了多粒度时间序列的基础数据模型及相关时序粒度的定义.其次对时间粒度不确定性现象的不同成因进行了讨论,并建立相应的不确定性时间序列数据模型.最后基于上述理论和粒计算的思想,多粒度时间序列的最优粒度获取和不确定性粒度时序粒度的基本稳定策略分别进行了研究和讨论.由于聚类分析是时间序列数据挖掘中的最重要的理论研究和应用基础之一,不确定性多粒度时间序列数据的聚类成为一个典型的时间序列数据挖掘难题.一个引入稳定粒度策略的聚类算法框架被提出来解决这类不确定性时间序列数据的聚类问题.最后一个典型的具有不稳定粒度时间序列特点的重症监护病房生理指标数据集和病人存活率预测实验被应用于验证上述理论.实验结果表明在时间序列数据挖掘中选择不同的时间属性粒度对于数据挖掘的效果符合粒计算的计算规律,同时选择了粒度稳定性处理策略聚类算法的实验能够获得更好的预测效果. 相似文献
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面部表情自动识别技术已在人工智能领域受到广泛使用。然而，由于姿态变化和遮挡，人脸表情识别中的一个关键挑战是提取细粒度特征的方法。文章提出一种基于注意机制的多粒度匹配模型，特别地，在多粒度匹配模块中部署了多粒度模块和关注度估计模块。通过多粒度模块将细节图像划分为多个细粒度局部区域，并计算局部特征的关注度权重来构造全局特征。图像细节处理模块用于获取原始图像的细节特征。在CK+和Fer2013上进行了大量实验，结果证明了本文方法的有效性。 相似文献
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对于经典Rough集理论中某一类决策或模式识别问题，其样本空间或决策表中客观存在的任何两个样本实例体现的决策规则不可能完全相同。本文对此进行了讨论并提出了RS邻域拓展的全局补偿RS方法。基于上述方法对脱机手写识别英文字母的模板匹配算法进行了优化，说明了其有效性。 相似文献
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介绍了基于粒计算的二进制信息粒矩阵,给出了粒计算粒度的概念、粒的关联度运算、关联粒度矩阵和条件属性重要度等几个基于二进制信息粒计算的基本定义,并基于上述定义提出一种新的基于粒计算的决策树分支和剪枝算法在气象预报中的应用,实例结果证明了所提出的算法是有效和可行的. 相似文献
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雷暴天气造成众多人员伤亡及巨大经济损失,给人类社会带来极大危害,目前对高分辨率短时临近的雷暴天气的预报研究比较少。决策树有描述简单、分类速度快、易于理解、精度较高等优点,特别适合大规模的数据处理。根据气象数据的超高维而实际样本数又是有限的,并且很多属性是线性相关的特点,本文提出运用粗糙集进行属性约简,降低问题的复杂度,然后用决策树对约简后的样本进行模式识别。本文基于江西省的雷电活动设计出高分辨率雷电临近预报方案。通过实验表明本文所提出的预报模型比原有的SVM预报模型有更高的预报准确度。 相似文献
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