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1.
近些年来,许多处理近似问题的方法陆续被提出,其中利用Rough集理论计算两个集合的并和交的Rough隶属函数方法是被用较多的一种方法,但毕竟该方法精度较差。为此,介绍了一种精度较高的计算两个集合的并和交的Rough隶属函数方法,它克服了前者利用Rough集理论计算Rough隶属函数的复杂性,而迎来了简单和高精度的特点。 相似文献
2.
大数据背景下,数据量呈指数级增长,三支决策在处理代价敏感问题时动态机制和稳定性不足.针对这个问题,结合F-粗糙集处理动态数据方面的优势,在代价敏感决策表簇中提出基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简.首先,从平均决策代价和平均测试代价的角度,定义基于F-粗糙集和三支决策的并行约简;其次,设计基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简算法.与基于分类的最小代价约简和基于类特定的最小代价约简比较,实验结果显示,基于F-粗糙集和三支决策的平均代价敏感并行约简可以更好地权衡误分类代价(决策代价)和测试代价,提高分类准确率.研究结果为研究动态决策和代价敏感提供一种新的研究方法和思路. 相似文献
3.
通过对Rough集中的不分明关系的研究,提出了不分明关系的上、下近似相等和上、下近似距离等新概念,并对它们的性质作了初步的研究。 相似文献
4.
概念漂移是数据流挖掘的一个研究热点与难点,判断认知收敛是研究盲区.粗糙集已被应用于概念漂移探测,但存在适应性问题,缺少增量式概念漂移的相关研究.针对上述问题,运用粗糙集理论,从单条决策规则和整体决策系统的角度出发,引入决策优势函数与漂移度,对增量式概念漂移的适应与认知收敛问题作了较为深入的研究,提出一种基于决策支持度阈... 相似文献
5.
将并行约简理论和信息论相结合,提出了信息论意义下的并行约简概念(原并行约简理论是代数意义下的并行约简),并利用互信息的概念提出了基于互信息的并行约简算法.信息论意义下的并行约简的优点在于:处理不一致数据时可以保留比代数意义下的并行约简更多的分类信息.最后从理论上探讨了信息论并行约简和代数并行约简的一致性和差异性,将两者进行了有机统一. 相似文献
6.
目的 探讨精神分裂症病人的求医过程及影响因素.方法 采用自制调查表,对300例首次住院的精神分裂症病人及监护人进行调查.结果 精神分裂症病人从发病到首次到精神科就诊,农村平均延误(4.8±6.32)月,城市平均延误(2.1±6.12)月,两者间差异有显著性(P<0.01);在首诊方式上,农村以选择非精神科中西医和宗教迷信为主,分别占45.16%和24.73%;农村和城镇分别有68.24%和70%的病人未按要求住院.结论 加强精神卫生科普知识宣传和非精神科医师的精神医学知识教育,对提高病人的精神科就诊率,避免延误病情有重要意义. 相似文献
7.
模糊粗糙集的知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一,从增量式的数据、海量数据或动态数据中挖掘出人们感兴趣的知识,是数据挖掘研究的一个重点,也是一个难点.首先,给出模糊粗糙集的属性重要度的定义及属性约简的定义;其次,从F-粗糙集及并行约简出发,并结合模糊粗糙集的属性重要度,提出了F-模糊粗糙集及其约简,为增量式或动态模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法;最后,通过实例验证了F-模糊粗糙集及其约简的可行性. 相似文献
8.
F-粗糙集是一种针对信息表簇或决策表簇的新的粗糙集模型.利用F-粗糙集模型中上、下近似的思想,定义了不确定性概念漂移的一些度量,包括概念的上、下近似漂移量和概念的上、下近似耦合度等,并初步探讨了它们的性质. 相似文献
9.
根据Rough集的思想提出了一种新的基于可达关系的Rough集模型,这种Rough集模型的思想是基于信息粒和可达关系的,比经典的Rough集更一般.除了Rough集原来的应用外,这种Rough集模型还可望有更广泛的应用.基于可达关系的Rough集思想将Rough集思想推广到一般的方法论. 相似文献
10.
目的探讨精神分裂症病人的求医过程及影响因素。方法采用自制调查表,对300例首次住院的精神分裂症病人及监护人进行调查。结果精神分裂症病人从发病到首次到精神科就诊,农村平均延误(4.8±6.32)月,城市平均延误(2.1±6.12)月,两者间差异有显著性(P〈0.01);在首诊方式上,农村以选择非精神科中西医和宗教迷信为主,分别占45.16%和24.73%;农村和城镇分别有68.24%和70%的病人未按要求住院。结论加强精神卫生科普知识宣传和非精神科医师的精神医学知识教育,对提高病人的精神科就诊率,避免延误病情有重要意义。 相似文献