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融合差分教学优化的粗糙集属性约简算法

计算机应用研究 2024年

作者：周婉婷郑颖春魏博涛西安科技大学理学院

针对传统粗糙集理论在属性约简中存在计算复杂度高、易陷入局部最优解等问题，结合差分教学优化算法的全局搜索能力和粗糙集在处理不精确和不确定数据方面的优势，提出融合差分教学优化的粗糙集属性约简算法(Rough Set Attribute Reduct... 详细信息

针对传统粗糙集理论在属性约简中存在计算复杂度高、易陷入局部最优解等问题，结合差分教学优化算法的全局搜索能力和粗糙集在处理不精确和不确定数据方面的优势，提出融合差分教学优化的粗糙集属性约简算法(Rough Set Attribute Reduction Algorithm Based on Differential Teaching-learning Optimization,ARDTLBO)。首先，引入自适应教学因子和差分变异策略对教学优化算法进行改进，提高算法的搜索能力和优化性能；其次，通过改进后的教学优化算法“教”和“学”两个阶段对属性约简过程进行优化，降低了数据集的维度和复杂性。最后，在UCI数据库中的8个数据集上将所提算法和其他六种算法进行对比实验。实验结果表明，该算法在约简长度、约简时间、约简率和分类精度上均取得了良好的效果，实现了对数据集的有效约简和优化，能够有效减少冗余信息并提高决策规则的准确性，为决策分析和数据挖掘等领域提供了有效支撑。

关键词：教学优化算法教学阶段学习阶段差分变异策略属性约简

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考虑碳流的园区综合能源方案研究

中国设备工程 2024年第15期 246-248页

作者：郑颖春杨晓楠吴量赵亚鹏胡文燕陶永晋姚仕林国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司江苏扬州225000 清华四川能源互联网研究院四川成都610213

工业园区作为承载能源消费增长与经济增长的重要载体,其碳排放水平直接决定了区域能源的环境友好程度。因此,本文以工业园区为研究对象,解析园区的能源禀赋和负荷需求,分析园区能源碳流,制定可持续发展的综合能源方案。本文以扬州朴席... 详细信息

工业园区作为承载能源消费增长与经济增长的重要载体,其碳排放水平直接决定了区域能源的环境友好程度。因此,本文以工业园区为研究对象,解析园区的能源禀赋和负荷需求,分析园区能源碳流,制定可持续发展的综合能源方案。本文以扬州朴席制造园区作为案例,设计了多种能源方案,并对其经济性和碳排放水平进行了深入对比分析。本文的研究不仅对园区能源规划与管理提供了实用指导,也为碳减排和可持续发展战略的制定提供了有益启示。

关键词：碳流综合能源园区

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一种改进的基于知识粒度的增量属性约简算法

小型微型计算机系统 2023年

作者：郑颖春郭玲西安科技大学理学院

不完备混合型决策系统的增量式属性约简问题是近年来研究的热点。针对属性值和属性同时发生变化的情形，给出了一种不完备的混合型决策系统的知识粒度的定义。在对基于知识粒度的增量机制完善的基础上，提出了一种改进的属性值变化且增... 详细信息

不完备混合型决策系统的增量式属性约简问题是近年来研究的热点。针对属性值和属性同时发生变化的情形，给出了一种不完备的混合型决策系统的知识粒度的定义。在对基于知识粒度的增量机制完善的基础上，提出了一种改进的属性值变化且增加属性的增量式属性约简算法。并用UCI上的8个数据集进行仿真实验验证，结果表明，所提的增量式属性约简算法相对于非增量式属性约简算法以及同类型的属性约简算法，在保证分类精度良好的前提下具有较高的约简效率。

关键词：不完备混合型决策系统属性约简知识粒度增量机制

一类不可微优化算法及在线性分类问题中的应用

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一类不可微优化算法及在线性分类问题中的应用

作者：郑颖春西安科技大学

学位级别：硕士

介绍了不可微优化理论与算法的发展历史、研究意义及应用领域,分析了现有不可微优化算法的研究现状。提出了紧凸集的外接长方体的概念,构造了一个次微分集的外接长方体,在此基础上给出了一类求解无约束不可微优化算法,它与已有的不可微... 详细信息

介绍了不可微优化理论与算法的发展历史、研究意义及应用领域,分析了现有不可微优化算法的研究现状。提出了紧凸集的外接长方体的概念,构造了一个次微分集的外接长方体,在此基础上给出了一类求解无约束不可微优化算法,它与已有的不可微优化算法不同,搜索方向的确定不需要计算次微分集及任何次梯度元,也不需要求解任何二次规划,只需计算2n个方向导数,并且给出了算法收敛性的证明。通过引进二阶方向导数的概念,证明了几个积分中值定理,并由此证明了算法在一定条件下具有线性收敛性。针对极大值函数的特点,给出了极大值函数的ε-次梯度的计算方法,从而得到了一类求解极小极大问题的算法,并且证明了该算法的收敛性。对两类函数进行数值实验,并与已有的不可微优化算法进行比较,数值结果表明,算法是可行且有效的,并具有大范围收敛的特点,和已有的不可微优化算法相比,算法具有收敛速度快、迭代次数少的优点,尤其对具有严格不可微点的函数和极小极大问题,算法具有更明显的优势。最后将线性分类问题转换为一类无约束最优化问题,并给出了一种计算次梯度元的数值方法,从而可以利用次梯度型算法求解线性分类问题。算例表明,用不可微优化算法求线性回归方程,具有简单实用的特点。

关键词：不可微优化极小极大次梯度线性分类

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基于区分对的混合型弱标记数据增量约简算法

河南科技大学学报（自然科学版） 2022年第3期43卷 92-99,M0008页

作者：金莎郑颖春西安科技大学理学院陕西西安710600

针对混合型的弱标记不完备数据,提出属性变化的增量式属性约简算法。在混合型弱标记决策系统中,基于正域概念引入改进的属性区分关系定义,给出系统中属性动态变化时区分关系的增量式更新方法,提出了混合型弱标记决策系统下的启发式增量... 详细信息

针对混合型的弱标记不完备数据,提出属性变化的增量式属性约简算法。在混合型弱标记决策系统中,基于正域概念引入改进的属性区分关系定义,给出系统中属性动态变化时区分关系的增量式更新方法,提出了混合型弱标记决策系统下的启发式增量属性约简算法。实验结果表明:在处理大规模数据时,本文提出的增量属性约简算法相较于非增量约简算法能节约81.5%的时间,相比于仅利用无标记数据得到的约简结果,分类精度平均值提高了14.42左右。

关键词：粗糙集属性约简区分对属性相对区分度增量学习

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弱标记不完备决策系统的启发式增量约简算法

模糊系统与数学 2022年第2期36卷 121-130页

作者：郑颖春金莎西安科技大学理学院陕西西安710600

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。将弱标记不完备决策系统分为有标记和无标记两个子系统,引入改进的属性区分关系定义,基于正域和容差关系概念... 详细信息

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。将弱标记不完备决策系统分为有标记和无标记两个子系统,引入改进的属性区分关系定义,基于正域和容差关系概念,分别给出子系统中属性与样本动态变化时区分关系的增量式更新定理,并提出了弱标记不完备决策系统下的属性相对区分度增量式属性约简算法。通过实验分析表明本文算法的有效性和鲁棒性。

关键词：属性约简区分关系属性相对区分度属性重要度增量机制

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