属性重要度相关论文
基于粗糙集理论的模型筛选与组合预测方法对于舰船维修费用的预测具有较强的应用价值，然而在连续属性离散化方面却存在部分问题。针......
针对实际决策系统中存在大量数据缺失、无类别标记，数据随时间动态变化的情形，提出属性与样本同时变化的增量式属性约简算法。将弱标......
在众多不同领域中,数据缺失普遍存在,这可能会影响数据挖掘工作的进展,甚至造成不同的结果。因此,缺失数据的填补是训练数据存在缺......
粗糙集理论模型是数据挖掘的有力工具,被广泛应用到机器学习、过程控制、知识获取、模式识别等领域,粗糙集理论可以运用属性约简发......
部队的经常性思想政治工作是部队思想建设的基础，是最普遍、最经常的工作。但由于新干部在工作中缺乏经验，采取的方法欠科学，直接影响......
随着计算机和Internet技术的迅猛发展和广泛应用,人们在受益于信息革命所带来的巨大利益的同时,也不得不面对信息安全的严峻挑战。......
特征选择已经成为数据挖掘、机器学习、模式识别等领域的研究热点。特征选择用更稳定的特征集合以适当的精度表示原始特征集合。特......
入侵检测是对入侵攻击行为的检测,它通过收集和分析网络行为、安全日志、审计数据、其它网络上可以获得的信息以及计算机系统中若......
医生对病人的诊断过程是利用临床医学知识加上多年的经验积累，并通过询问病情、化验、B-超、核磁共振等医疗手段获取相应数据后，判断......
当今的时代是信息爆炸的互联网时代,互联网已经深入普及到千家万户中,人们的交流方式呈现出了多元化和多样性,除了面对面、电话、......
基于信息熵的属性约简算法是粗糙集理论与信息论有机结合的产物,其中有三种典型的代表算法——基于互信息的知识约简算法(Mutual I......
序贯三支决策作为当前粒计算领域兴起的一个研究热点,因其能够提供一个灵活的机制,实现了渐进计算的思想,已被广泛应用于图像处理......
随着互联网技术的不断发展和物联网技术的崛起,在交通、医疗、教育,商业等领域,人们面对的数据越来越复杂。这些数据不仅量大而且......
学位
粗糙集理论是一种数据信息的处理工具,能帮助我们从海量数据中高效的挖掘、获取出我们所需要的信息,在许多领域都得到广泛应用。但......
恶意软件是在计算机系统上执行恶意任务的程序。随着互联网技术的发展,恶意软件攻击的频率呈指数级增长,恶意攻击已成为威胁互联网......
学位
测风数据能够真实客观地反映该区域内风能情况,数据质量对计算风电场理论出力有重要意义。文章根据异常风速数据产生的原因及特点,......
粗集理论是概率论、模糊集理论、证据理论之后的一个新的处理含糊和不确定性数据的数学工具，它不需要任何附加信息或是先验知识......
MC(Mass Customization，大规模定制)的核心思想就是以批量生产的效率和成本满足市场对产品的个性化需求。合理的产品族布局是MC的基......
黑龙江省位于中国东北部,东北三省之一,地形主要以平原为主,有少量丘陵,是个农业大省,但是常年遭受干旱的侵袭,其中黑龙江省西部地......
本文从生态护坡的岩土工程学视角出发，围绕岩质高陡边坡的本质特征，应用FLAC3D数值模拟和粗糙集理论，对锚杆—土工网垫喷播植草生态护......
为了从多粒度、多层次的角度有效处理名义型属性和数值型属性并存的混合数据,首先基于不同的属性集序列和不同的邻域半径构建双重......
粗糙集模型是由数学家Pawlak首先提出的一种用于处理模糊和不确定性知识的新型数学工具，已经在机器学习、知识获取、决策分析、专家......
数据挖掘和知识发现是人工智能最重要的研究方向,而复杂环境下信息的不确定性和不一致性是知识发现面临的主要困难。粗糙集理论是......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
本文分析了免疫入侵检测器在实值空间下存在的问题,提出一种基于粗糙集的免疫入侵检测器优化算法(IIDOA-R&A):利用粗糙集约简理论......
通过研究科技成果转化投入与产出、科技成果转化过程、科技成果转化环境、科技成果转化效果四个部分与科技成果转化系统中子系统的......
研究了Rough集理论中的属性约简和值约简问题,将分辨矩阵引入值约简中,从属性依赖度的角度重新定义了属性重要度,提出了基于分辨矩......
深入研究粗糙集表征的属性重要度,针对现有粗糙集理论的属性权重确立方法的不足,结合属性集中各个条件属性的重要度及其确定的条件......
在分析目前已有基于Rough Set的属性约简算法后,给出了一个新的度量属性重要性的计算公式,分析了该计算公式的性质,然后给出了一个......
将信息熵理论与直觉模糊粗糙集结合起来,提出一种基于互信息的直觉模糊粗糙集属性约简新算法.给出了在直觉模糊环境下,基于互信息......
阐述了粗糙集和信息熵的概念,在此基础上给出了基于信息熵的属性重要性度量公式,并证明了属性集中绝对必要元素与属性重要度之间的......
确定客观的符合学科特点的网络课程评价体系对于网络课程的发展有着重要的意义。以往对于网络课程评价体系中各个影响因素的权重的......
从论域的角度出发,提出了一种变域论域知识的简算法。该算法需要多次计算属性重要度，在计算过程中，不但论域逐步减少，有助于减少计算......
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......
在现实应用中许多数据往往是动态变化的，静态的属性约简算法处理此类数据需消耗大量的计算时间和存储空间。针对集值决策信息系统中......
文章提出了一种基于属性重要度的多变量决策树的构造算法。基本思想是将等价关系相对泛化的概念用于多变量检验的构造,在单变量结......
船舶定线制事故多发航段为多种原因综合造成且具有不确定性。为判别事故发生的主要成因,进而有针对性地制定治理措施,预防和减少事......
核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法。以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法......
规则推理(RBR)和实例推理(CBR)是使用已有经验来解决问题的两种不同的方法,结合这两种技术并将其用于刀具选择,有利于模具加工的智......
随着计算机技术的发展，急剧产生海量的数据。如何从这些数据中提取有用的信息是一个重要的问题。一种新的数据分析方法——粗糙集理......
通过实例证明了现有的两种属性重要度定义的不完备性，提出了一种加权求和的属性重要度定义，在此基础上构造了属性约简的启发式算法。......
对供应链信息共享度进行评价可以找出供应链信息流的瓶颈。针对传统评价方法存在的指标冗余和权重主观性的问题,采用粗糙集的差别......
针对高维复杂的符号数据集在聚类中的聚类效果差和计算耗时过大的问题,首先提出了一种基于邻域距离的无监督特征选择算法,然后在选......
对传统的粗糙集理论进行了扩展，提出了一种改进的粗糙集归纳学习方法。一方面，针对连续属性离散化，利用模糊集理论对连续属性进行模糊......
粗糙集理论作为一种处理不精确和不一致数据的数学工具被广泛应用于特征子集选择和属性约简中。在大多数现存的算法中，属性依赖度被......
经典粗糙集的一些核心概念的定义基础是划分。目前，粗糙集的属性约简算法大部分都是基于以这种方式定义的相关核心概念。理论分析和......
