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网页与课件制作指南

2001年

作者：刘遵仁李涛杨厚俊编

电脑办公操作系列:本书全面介绍了中文版PowerPoint 2002的使用方法、使用技巧和实际应用中经常遇到的疑难问题。通过PowerPoint2002概述、制作一个简单的演示文稿等15章内容进行讲述的。

ISBN: (纸本)7806296581

关键词：网页学科:制作学科:软件工具学科:基本知识多媒体学科:计算机辅助教学软件工具计算机辅助教学

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网页制作利器黄金强档第2版

网页制作利器黄金强档第2版

2001年

作者：刘遵仁张旭亮编

本书通过实例向读者介绍了使用FrontPage 2000中文版和Photoshop 5.0中文版相互配合、进行网页设计的方法。

关键词：主页制作应用软件

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基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法

计算机科学 2012年第10期39卷 268-271,317页

作者：刘遵仁吴耿锋上海大学计算机工程与科学学院上海200072 青岛大学信息工程学院青岛266071

根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,... 详细信息

根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的。详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响。实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集。

关键词：邻域粗糙模型决策依赖度固有维数估算极大似然估计法粒子群优化算法粒子群快速约简算法

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基于投票式属性重要度的快速属性约简算法

计算机科学 2018年第7期45卷 197-201,229页

作者：王蓉刘遵仁纪俊青岛大学数据科学与软件工程学院山东青岛26607 青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

作为经典Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效处理数值型的数据。但是,因为引入了邻域粒化的概念,所以邻域实数空间下的计算量要比经典离散空间下的计算量大得多。对于邻域粗糙集算法而言,能够有效且快速地找到数据集的属性约简是十分... 详细信息

作为经典Pawlak粗糙集的扩展,邻域粗糙集能有效处理数值型的数据。但是,因为引入了邻域粒化的概念,所以邻域实数空间下的计算量要比经典离散空间下的计算量大得多。对于邻域粗糙集算法而言,能够有效且快速地找到数据集的属性约简是十分有意义的。为此,针对现有算法中属性重要度定义的不足,首先提出了一种改进的投票式属性重要度,然后进一步提出了一种基于投票式属性重要度的快速属性约简算法。实验证明,与现有算法相比,在保证分类精度的前提下,该算法能更快速地得到属性约简。

关键词：域粗糙集属性约简投票属性重要度

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基于矩阵保留策略的邻域粗糙集属性约简算法

计算机应用研究 2019年第12期36卷 3570-3573页

作者：高阳刘遵仁纪俊青岛大学计算机科学技术学院

在基于邻域粗糙集的属性约简算法中,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。为了减少算法时间开销,通过对现有算法FHARA的正域计算进行改进,采取保留策略,利用矩阵保留度量计算值的平方,将原本n维上的计算... 详细信息

在基于邻域粗糙集的属性约简算法中,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。为了减少算法时间开销,通过对现有算法FHARA的正域计算进行改进,采取保留策略,利用矩阵保留度量计算值的平方,将原本n维上的计算改进为1维上的计算,从而缩减了每次度量计算的时间,并在此基础上提出了基于矩阵保留策略的邻域粗糙集属性约简算法,最后通过多个UCI数据集验证了该算法。与现有算法相比较,实验结果表明,对大部分数据集而言,该算法能有效且更快速地得到数据集的属性约简。

关键词：邻域粗糙集正域属性约简快速算法

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一种新的基于约简的多分类器融合算法

计算机工程与应用 2012年第34期48卷 11-16,59页

作者：刘遵仁吴耿锋上海大学计算机工程与科学学院上海200072 青岛大学信息工程学院山东青岛266071

提出了一种新的多分类器融合算法。对特征的提取以约简为基础,按照一定的策略添加若干个属性重要度和特征贡献率大的特征,构成一个融合的特征子集空间;接着借助于kNN的思想,计算测试样本的k个最邻近点的类别百分比,为了提高分类精度,引... 详细信息

提出了一种新的多分类器融合算法。对特征的提取以约简为基础,按照一定的策略添加若干个属性重要度和特征贡献率大的特征,构成一个融合的特征子集空间;接着借助于kNN的思想,计算测试样本的k个最邻近点的类别百分比,为了提高分类精度,引入了样本相似度测度测试样本与k个最邻近点的相似性,通过设置合适的类别百分比和样本相似度的阈值,最终确定测试样本的类别归属。6个UCI标准数据集的实验分析表明,算法是有效的、可行的。详细分析了不同的约简和不同的阈值对分类精度的影响。

关键词：邻域粗糙模型约简属性重要度特征贡献率融合特征子空间样本相似度

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基于k近邻属性重要度和相关系数的属性约简

计算机工程与设计 2020年第9期41卷 2488-2494页

作者：林芷欣刘遵仁纪俊青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

为提高邻域粗糙集属性约简算法的运行效率,降低属性约简算法的复杂度,提出一种基于k近邻属性重要度的约简算法。通过计算某属性下距离样本点最近的k个同类和k个异类样本点的距离得到一种属性重要度的评价指标,融入相关系数方法去除约简... 详细信息

为提高邻域粗糙集属性约简算法的运行效率,降低属性约简算法的复杂度,提出一种基于k近邻属性重要度的约简算法。通过计算某属性下距离样本点最近的k个同类和k个异类样本点的距离得到一种属性重要度的评价指标,融入相关系数方法去除约简属性的冗余信息。通过在多个UCI数据集上进行验证,实验结果表明,与现有算法相比,该算法能更快速判断出数据集中各属性的重要度,有效降低了约简算法的时间复杂度,能更快速得到约简属性,获得较高的分类精度。

关键词：邻域粗糙集属性约简 k近邻属性重要度相关系数

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基于样本类别的邻域粗糙集正域计算

计算机工程与应用 2018年第20期54卷 115-121页

作者：彭潇然刘遵仁纪俊青岛大学数据科学与软件工程学院山东青岛266071 青岛大学计算机科学技术学院山东青岛266071

对基于邻域粗糙集的属性约简算法而言,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。正域计算的速度主要由样本间度量计算的次数决定。在确保正确性的条件下,样本间度量计算的次数越少,则正域计算越快。在现有的... 详细信息

对基于邻域粗糙集的属性约简算法而言,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。正域计算的速度主要由样本间度量计算的次数决定。在确保正确性的条件下,样本间度量计算的次数越少,则正域计算越快。在现有的正域计算中,通常存在着大量同类别样本间的度量计算。针对这个现象,首先证明在邻域粗糙集的正域计算中,同类别样本间的度量计算对正域计算是无贡献的,然后据此提出了基于样本类别的正域计算。和现有的正域计算相比,实验结果表明,该正域计算有效且更快速。而且,该正域计算更适用于样本类别数较少的数据集。

关键词：粗糙集邻域粗糙集正域计算属性约简样本类别

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基于属性重要度的决策树算法

计算机科学 2017年第B11期44卷 129-132页

作者：王蓉刘遵仁纪俊青岛大学数据科学与软件工程学院青岛266071 青岛大学计算机科学技术学院青岛266071

传统的ID3决策树算法存在属性选择困难、分类效率不高、抗噪性能不强、难以适应大规模数据集等问题。针对该情况,提出一种基于属性重要度及变精度粗糙集的决策树算法,在去除噪声数据的同时保证了决策树的规模不会太庞大。利用多个UCI标... 详细信息

传统的ID3决策树算法存在属性选择困难、分类效率不高、抗噪性能不强、难以适应大规模数据集等问题。针对该情况,提出一种基于属性重要度及变精度粗糙集的决策树算法,在去除噪声数据的同时保证了决策树的规模不会太庞大。利用多个UCI标准数据集对该算法进行了验证,实验结果表明该算法在所得决策树的规模和分类精度上均优于ID3算法。

关键词：决策树属性重要度变精度粗糙集属性约简数据挖掘