数据约简相关论文
在数据分析、模式识别、机器学习等领域中,主成分分析是经典的特征提取算法之一。不论是一维主成分分析还是二维主成分分析,它们都......
随着列车运行控制系统技术的发展,以全球卫星导航系统（Global Navigation Satellites System,GNSS）实现“车载中心化”的列车定位需......
提出一种基于改进极限学习机(Online sequence extreme learning machine,OSELM)的新能源电站数据采集与监控(Supervisory control......
Z. Pawlak提出的经典粗糙集理论是基于由属性诱导的不可分辨关系来进行数据分析的,数据模型中只包含符号型属性。而当前实际的信息......
随着网络和多媒体技术的飞速发展,现代远程教育作为一个新的教育模式正在对传统的教学模式产生深刻的变革。在这种新的教学模式中，......
传感器节点能源受限是传感器网络应用中一个亟待解决的关键问题。研究表明，传感器节点的能量主要消耗在无线通信过程中，传感器网络中......
当今社会已经进入了网络信息化时代，计算机与网络信息技术的快速发展使得各个相关领域的数据和信息急剧增加，并且由于人类的参与使数......
数据挖掘，简单地说，就是从庞大的观察数据集中提炼并分析出不能轻易察觉或断言的关系，最后给出一个有用的并且可以理解的结论。粗糙集......
建筑能耗与工业能耗和交通能耗并称为社会三大能耗,已经成为制约我国经济长期快速增长的沉重负担。对既有建筑进行能耗预测,可以分......
教学预警作为高校教学的中确保教学质量的一个重要措施，在如今高校大批量培育人才的背景下显得尤为重要。传统的教学预警依靠excel......
异常值检测算法是数据挖掘领域的研究热点.传统局部异常值检测算法中,基于密度的方法挖掘局部异常值的性能较好,但是其在衡量数据......
灵活调峰状态下,火电机组回热系统各加热器的水位存在调节偏差过大的问题.提出了基于压缩最近邻和遗传算法的前馈控制逻辑,并将其......
支持向量机(SVM)是一种新的数掘建模方法。它以统计学习理论为基础，采用结构风险最小化准则，在最小化样本拟合误差的同时控制学习函......
近年来，随着数据库技术的迅速发展以及数据库管理系统的广泛应用，企业的数据库中积累的数据越来越多。然而激增的数据背后隐藏着许多......
数据挖掘是当前知识发现领域中的一个研究热点，本论文的主旨是研究如何通过基于粗集的值约简实现数据挖掘。值约简事实上是在求得属......
图形处理器(GPU)作为数据并行协处理器越来越受到应用程序开发人员的欢迎。此外,图形处理器通用程序设计的研究发展非常快速,最基......
路径规划作为移动机器人研究领域的一项关键技术,是移动机器人安全移动,顺利完成各项任务的前提保证。本文针对移动机器人静态全局......
实现江河水资源的科学利用和发展,需要对流域各类水文监测站点采集的数据进行深入的分析,以了解流域的内在规律和各种特征之间的内......
为了适应无线传感器网络资源受限的特点,提出一种多传感器数据融合算法,算法在传感层和网络层之间增加数据融合层,将采集的数据分......
粗糙集理论作为一种新的软计算方法已经在许多领域得到了广泛的应用.文章主要介绍粗糙集的一些基本概念、基本特征,讨论了如何根据......
针对一般的神经网络PID控制器难于得到系统预测输出值的缺陷,提出一种改进型的粗糙集神经网络PID控制器,阐述了其设计原理;对串级......
通过分析Pawlak粗糙集模型在数据挖掘中应用的局限性,提出了一种基于变精度粗糙集模型的数据挖掘方法.在数据挖掘中采用变精度粗糙......
时间序列分析中常常遇到的一个问题是如何有效地过滤噪音和约简数据.本文通过修改传统的离散的傅立叶变换来过滤噪音和进行数据的......
采用不一致性或含有冗余特征的样本数据集往往会降低分类的质量和效率.提出了一种将分类数据集一致化,并在此基础上选择最小特征变......
本文根据大数据处理形式的不同,总结了大数据处理系统的约简理论与方法 ;简要综述了大数据的分析技术,分析了大数据优化的关键环节......
对决策表数据的性质、数据之间的关系进行了讨论,并由此对决策表进行了分类.讨论了不协调决策表的数据约简,并证明其不影响属性约......
用一种新的增加属性值的方法进行数据约简,并把这种方法用于机器学习和机器研究,提出了完全分明、分明度等新概念 ,使数据约简和机......
模糊核聚类算法是一种结合无监督聚类和模糊集合概念的图像分割技术,已广泛应用于图像分割领域,但其算法对初值敏感,很大程度上依......
针对具有空间分布特性的时空数据,首先考虑数据的空间相关性对数据进行空间系统抽样,形成灾害数据空间分布样本;然后考虑样本数据......
本文提出了一种基于粗糙集（Rough Set）理论的网络入侵检测模型,通过运用粗糙集理论结合遗传算法对网络连接数据提取检测规则集。仿真......
数据约简是包括数据压缩、数据调整和特征提取在内的数据挖掘技术中的重要课题,但已有的数据约简方法主要聚焦在特征或者维度的约......
在探讨交叉覆盖神经网络的基础上,提出了一种基于粗糙集理论和交叉覆盖神经网络的集成算法.首先应用粗糙集对原始数据进行约简处理......
传统方法在对公共网络入侵数据检测时存在冗余度高、维数大、精确度差等问题。为了提高公共网络安全防护的实时性和有效性，提出一种......
针对企业资源优化问题,首先采用了聚类分析的方法对原始数据进行约简,并且去除可疑信息,从而使得数据具有一致性,然后应用粗糙集理......
将粗糙集合与格机相关理论有机地结合在一起, 利用格机与粗集机制进行数据约简. 设计了一个用于数据挖掘的原型系统, 利用该原型系......
孤立点检测是一项有价值的、重要的知识发现任务.在对大规模数据集中的孤立点数据进行检测时,样本数据集的选择技术至关重要.本文......
本文重点讨论入侵检测中的数据预处理问题。针对数据预处理的主要内容，给出了聚类要素的格式化处理方法，并将数据约简和规则提取结合......
探讨了联机数据挖掘中海量数据的预处理问题.提出了基于立方体的数据预处理算法.该算法可对数据进行有效的收集,并可有效地约简数......
提出一种基于粗糙集的神经网络 PID控制器。该控制器利用粗糙集的数据约简方法 ,约简 BP网络样本的冗余属性和属性值并保留重要数......
Rough集是由Z.Pawlak于1982年提出的,它是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具.它能有效地分析不确定,不精确,不一致等各种不......
由于大型数据库中数据的高维、巨量，使得数据约简在数据库知识发现中起着越来越重要的作用.现有的数据约简方法有3类：穷举选择法、启......
对航材故障进行分析及数据挖掘,找出造成航材故障的因素。通过运用粗糙集理论对采集到的数据进行属性分析,对不必要的数据进行属性......
讨论了被定义在邻域值决策表上的Rough逻辑及其公式的真值,它在数据约简中的应用比Pawlak定义的决策表上的决策逻辑更加广泛.目前......
在粗糙集理论中,数据约简是一个非常重要的研究课题,它包括属性约简与属性值约简。现己证明寻找一个信息系统的最优约简是NP-难题......
该文设计了一个可用于医疗知识发现的KDD系统原型,并利用数据预处理技术和数据挖掘技术实现了对医疗数据库BCD的数据挖掘过程.......
基于二进制可辨矩阵的数据约简方法具有直观性和可操作性的特点,因而在实际应用中受到开发人员的青睐。但已有的此类方法通常是在......
本文介绍了粗糙集的概念和数据约简的相关定义，并利用数据约简理论对笔者所在城市的楼盘价格进行了研究。最后得出了楼盘价格与其相......
一个国家的竞争力不一定在于整个国民经济,而主要看该国有无一些独具特色的产业或产业群.本文从产业的效益、发展、均衡三维视觉构......
