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基于加权正域的特征选择算法

计算机科学与探索 2015年第3期9卷 368-375页

作者：王晨曦林耀进刘景华林梦雷漳州职业技术学院计算机工程系福建漳州363000 闽南师范大学计算机学院福建漳州363000

基于邻域粗糙集的特征选择算法无法评价特征与样本之间的相互关系,为此,通过融合基于大间隔获得样本对特征的评价准则,提出了基于加权正域的特征选择算法。该算法有效地实现了特征对样本的区分能力与样本对特征的贡献程度的综合利用。在... 详细信息

基于邻域粗糙集的特征选择算法无法评价特征与样本之间的相互关系,为此,通过融合基于大间隔获得样本对特征的评价准则,提出了基于加权正域的特征选择算法。该算法有效地实现了特征对样本的区分能力与样本对特征的贡献程度的综合利用。在UCI数据集和5个高维小样本数据集上的实验结果表明,相比传统的单准则评价的特征选择方法,该方法不仅能有效地提高特征选择的分类性能,而且更加有利于处理高维小样本数据集。

关键词：特征选择正域大间隔邻域粗糙集

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区间值决策表的正域增量式属性约简算法

计算机应用 2019年第8期39卷 2288-2296页

作者：鲍迪张楠童向荣岳晓冬数据科学与智能技术山东省高校重点实验室(烟台大学) 山东烟台264005 烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005 上海大学计算机工程与科学学院上海200444

实际应用中存在大量动态增加的区间型数据,若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简,则需要对更新后的区间值数据集的正域约简进行重新计算,导致属性约简的计算效率大大降低。针对上述问题,提出区间值决策表的正域增量属性约简方法... 详细信息

实际应用中存在大量动态增加的区间型数据,若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简,则需要对更新后的区间值数据集的正域约简进行重新计算,导致属性约简的计算效率大大降低。针对上述问题,提出区间值决策表的正域增量属性约简方法。首先,给出区间值决策表正域约简的相关概念;然后,讨论并证明单增量和组增量的正域更新机制,提出区间值决策表的正域单增量和组增量属性约简算法;最后,通过8组UCI数据集进行实验。当8组数据集的数据量由60%增加至100%时,传统非增量属性约简算法在8组数据集中的约简耗时分别为36.59s、72.35s、69.83s、154.29s、80.66s、1498.11s、4124.14s和809.65s,单增量属性约简算法的约简耗时分别为19.05s、46.54s、26.98s、26.12s、34.02s、1270.87s、1598.78s和408.65s,组增量属性约简算法的约简耗时分别为6.39s、15.66s、3.44s、15.06s、8.02s、167.12s、180.88s和61.04s。实验结果表明,提出的区间值决策表的正域增量式属性约简算法具有高效性。

关键词：粗糙集区间值决策表相容关系正域增量式属性约简

变精度上近似与程度下近似粗糙集模型的正域及其算法

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计算机科学 2012年第1期39卷 248-251页

作者：张贤勇熊方莫智文程伟四川师范大学数学与软件科学学院成都610068 四川天一学院信息工程系成都610100 电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

针对变精度近似与程度近似的结合问题及正域的核心地位,组建了变精度上近似与程度下近似粗糙集模型,并定义了其中的正域概念。研究了模型正域与精度量化指标和程度量化指标关联的内涵及意义,得到了模型正域的精确刻画与性质。为了计算... 详细信息

针对变精度近似与程度近似的结合问题及正域的核心地位,组建了变精度上近似与程度下近似粗糙集模型,并定义了其中的正域概念。研究了模型正域与精度量化指标和程度量化指标关联的内涵及意义,得到了模型正域的精确刻画与性质。为了计算模型正域,提出了自然算法与原子算法,并进行了算法分析与算法比较,得到了自然算法与原子算法具有相同的时间复杂性,而原子算法却具有更优的空间复杂性的结论。最后用一个医疗实例对模型正域及其算法进行了分析与说明。变精度上近似与程度下近似粗糙集模型的正域,从膨胀的优势方向完全扩展了经典粗糙集模型的正域,对与精度参数和程度参数相关的必然性知识发现具有意义。

关键词：人工智能粗糙集理论粗糙集模型变精度近似程度近似正域

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以互补条件熵为启发信息的正域属性约简

计算机工程与应用 2013年第11期49卷 96-100页

作者：魏巍陈红星王锋山西大学计算机与信息技术学院计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006

属性约简是一种特殊的特征选择方法,是粗糙集理论中的核心内容之一。正域约简是一类常见的启发式的约简方法,它通常采用前向贪婪搜索策略产生候选的属性子集,以相对正域作为启发信息和停止条件。根据互补条件熵的随划分的变化规律,分四... 详细信息

属性约简是一种特殊的特征选择方法,是粗糙集理论中的核心内容之一。正域约简是一类常见的启发式的约简方法,它通常采用前向贪婪搜索策略产生候选的属性子集,以相对正域作为启发信息和停止条件。根据互补条件熵的随划分的变化规律,分四种情况分析了约简过程中某个属性加入属性子集后,相对正域和互补条件熵的变化,并在此基础上提出了一种以互补熵为启发信息的正域属性约简方法。实验分析表明,新方法与传统的正域约简算法相比,可以得到属性数量更少且决策性能非常接近的约简,同时可以有效地提高约简计算效率。

关键词：粗糙集属性约简互补熵正域

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基于粗糙集正域的手写字母识别算法

计算机工程与应用 2014年第23期50卷 118-121页

作者：唐朝辉陈玉明吴克寿厦门理工学院计算机科学与技术系福建厦门361024

针对手写字母识别的特点,结合粗糙集相关理论,提出了一种新的手写字母识别算法。通过对采集的样本进行正态分布假设验证,保证样本的可靠性;利用粗糙集上近似、下近似以及正域概念,对手写样本决策系统进行特征选择以简化决策系统,并进一... 详细信息

针对手写字母识别的特点,结合粗糙集相关理论,提出了一种新的手写字母识别算法。通过对采集的样本进行正态分布假设验证,保证样本的可靠性;利用粗糙集上近似、下近似以及正域概念,对手写样本决策系统进行特征选择以简化决策系统,并进一步提炼手写分类规则。实验结果表明,新算法具有较高的识别准确率,是有效可行的。

关键词：粗糙集正域手写识别特性选择监督学习

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可变精度邻域区间值决策表的属性约简

西北大学学报（自然科学版） 2022年第5期52卷 737-744页

作者：徐伟华李思琪西南大学人工智能学院重庆400715

区间值决策表可以通过区间刻画对象相对于条件属性的取值,其在现实生活中运用非常广泛,该文在此基础上提出一种启发式约简算法。首先,为了提高信息系统的可辨识性,在区间值决策系统上引入可变精度阈值α与邻域阈值δ;随后,重新定义了决... 详细信息

区间值决策表可以通过区间刻画对象相对于条件属性的取值,其在现实生活中运用非常广泛,该文在此基础上提出一种启发式约简算法。首先,为了提高信息系统的可辨识性,在区间值决策系统上引入可变精度阈值α与邻域阈值δ;随后,重新定义了决策表的上近似、下近似与正域;最后,定义属性质量度,以判定是否将条件纳入约简集合。为了更好地理解该算法的执行过程,该文进行了案例分析,并在4个数据集上完成了实验。实验结果表明,该算法具有良好的可行性,且其在准确率上优于另2种算法。

关键词：区间值决策表可变精度邻域决策表属性约简正域属性质量度

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一种基于正域的三支近似约简

计算机科学 2022年第4期49卷 168-173页

作者：王志成高灿邢金明深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳大学智能信息处理重点实验室广东深圳518060

属性约简是三支决策理论的重要研究内容之一。然而,现有基于三支决策的属性约简方法过于严格,限制了其属性约简的效率。文中提出了一种基于正域的三支近似属性约简方法。具体地,属性约简被视为根据条件属性与决策属性的相关性,将所有属... 详细信息

属性约简是三支决策理论的重要研究内容之一。然而,现有基于三支决策的属性约简方法过于严格,限制了其属性约简的效率。文中提出了一种基于正域的三支近似属性约简方法。具体地,属性约简被视为根据条件属性与决策属性的相关性,将所有属性划分为正域、负域或边界域3类的过程。首先通过保留正域度量来去除负域属性,然后通过放松正域度量来迭代地排除一些边界属性,最后将剩余属性构成一个近似约简。UCI数据实验结果显示,与其他代表性的方法相比,所提方法能在保持甚至提升性能的同时获得更小的属性约简,说明了所提方法的有效性。

关键词：粗糙集三支决策属性约简正域近似约简

“正域新航”从中山纪念堂提速——省十届人大代表崔真基热心社会公益二、三事

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人民之声 2003年第1期 36-37+44页

作者：鲁文

2002年9月16日晚,灯光灿烂的广州中山纪念堂又如常地举办歌舞晚会。但细心的人发现,在纪念堂的出入口后台等地方似乎多了些警察和警车。原来,这里正举行着一场非同寻常的名为"新生的呼唤"的歌舞晚会,参加演出的都是正在监狱服刑的囚犯... 详细信息

2002年9月16日晚,灯光灿烂的广州中山纪念堂又如常地举办歌舞晚会。但细心的人发现,在纪念堂的出入口后台等地方似乎多了些警察和警车。原来,这里正举行着一场非同寻常的名为"新生的呼唤"的歌舞晚会,参加演出的都是正在监狱服刑的囚犯。服刑人员在中山纪念堂举行这么大型的文艺演出,在全国还是第一次。司法部发来了贺电,中央综治委协调室

关键词：人大代表新航公益政府正域人民之声服刑人员社会公益事业社会服务中山

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基于吸收度的三支决策社团划分算法

江西师范大学学报（自然科学版） 2022年第3期46卷 314-321,330页

作者：万仁霞张宇红苗夺谦北方民族大学数学与信息科学学院宁夏银川750021 同济大学计算机科学与技术系上海201804

该文针对社团划分存在的重叠区域问题引入三支决策思想,提出了一种基于吸收度的社团划分算法(3WD-PPOC).3WD-PPOC首先根据网络结构的重要度矩阵进行社团的初始划分,再利用F吸收度来构建社团间的重叠区,即社团边界域,并得到各社团的正域... 详细信息

该文针对社团划分存在的重叠区域问题引入三支决策思想,提出了一种基于吸收度的社团划分算法(3WD-PPOC).3WD-PPOC首先根据网络结构的重要度矩阵进行社团的初始划分,再利用F吸收度来构建社团间的重叠区,即社团边界域,并得到各社团的正域,最后通过P吸收度来完成对在社团边界域中节点的再次划分和社团正域的更新.对比同类算法,3WD-PPOC具有较低的时间复杂度.实验结果进一步表明:3WD-PPOC能够有效地进行社团划分,相比其他社团划分算法,3WD-PPOC表现出更好的社团划分质量,划分后的各社团结构更紧密.该算法对社团重叠节点的划分具有较好的稳定性.

关键词：社团划分三支决策吸收度重要度矩阵正域边界域