检索结果-南通市图书馆

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

基于邻域关系的咖啡馆选址取向关系分析

中外建筑 2022年第11期 44-47页

作者：彭义上海应用技术大学艺术与设计学院

运用基于邻域取向关系分析方法,以上海市杨浦区、广州市天河区、长沙市岳麓区咖啡馆的选址为出发点,分别以步行30 min和50 min的服务半径为界定标准,将其所属选址取向划分为完全区位、重叠区位、过渡区位和不完全区位4种类型。通过数据... 详细信息

运用基于邻域取向关系分析方法,以上海市杨浦区、广州市天河区、长沙市岳麓区咖啡馆的选址为出发点,分别以步行30 min和50 min的服务半径为界定标准,将其所属选址取向划分为完全区位、重叠区位、过渡区位和不完全区位4种类型。通过数据收集、测量、分类和计算,揭示咖啡馆在不同城市区域中的选址取向与辖区范围内高等院校、风景区和城市公园之间的相关性特征,得到以下结论:咖啡馆在城市中的分布特征是聚集性与分散化同时存在;咖啡馆的选址取向,与高等院校的相关性总体高于风景区和城市公园。

关键词：邻域关系选址取向咖啡馆高等院校风景区与城市公园

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于邻域关系模糊粗糙集的医学图像分类研究

计算机工程与科学 2016年第4期38卷 739-746页

作者：胡学伟蒋芸邹丽李志磊沈健西北师范大学计算机科学与工程学院甘肃兰州730070

对医学图像进行分类时,特征选择是影响分类准确率的非常重要的因素。针对医学图像的特殊性,以及目前提出的特征选择算法在应用于医学图像分类时效果不够理想等问题,提出一种基于邻域关系的模糊粗糙集模型,基于该模型给出特征选择算法,... 详细信息

对医学图像进行分类时,特征选择是影响分类准确率的非常重要的因素。针对医学图像的特殊性,以及目前提出的特征选择算法在应用于医学图像分类时效果不够理想等问题,提出一种基于邻域关系的模糊粗糙集模型,基于该模型给出特征选择算法,并将其应用于乳腺X光图像。实验结果表明,同已有的算法相比,该方法能有效选择特征,分类精度有较大的提升。

关键词：医学图像分类特征选择邻域关系

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

集值决策表基于邻域关系的属性约简

模糊系统与数学 2010年第6期24卷 133-140页

作者：陈子春刘鹏惠裴峥西华大学数学与计算机学院四川成都610039 西南交通大学数学学院四川成都610013

集值信息系统是完备信息系统的广义形式,它当中的一些对象在某些属性下的取值可能不止一个,反映的是信息的不确定性。本文在集值信息系统上引入对象的邻域关系,并以每个对象的邻域作为基本集,建立了集值信息系统的粗糙集方法。为了简化... 详细信息

集值信息系统是完备信息系统的广义形式,它当中的一些对象在某些属性下的取值可能不止一个,反映的是信息的不确定性。本文在集值信息系统上引入对象的邻域关系,并以每个对象的邻域作为基本集,建立了集值信息系统的粗糙集方法。为了简化的知识表示,我们进一步讨论了邻域协调集值决策表的正域约简与邻域不协调集值决策表的近似分布约简,给出了正域约简与近似分布约简的等价刻画条件,并借助区分函数给出了计算正域约简与近似分布约简的方法。

关键词：集值信息系统邻域关系集值决策表正域约简近似分布约简区分函数

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于邻域关系模糊粗糙集的分类新方法

计算机应用 2015年第11期35卷 3116-3121页

作者：胡学伟蒋芸李志磊沈健华锋亮西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070

针对目前模糊等价关系所诱导的模糊粗糙集模型不能准确地反映模糊概念范畴中数值属性描述的决策问题,提出一种基于邻域关系的模糊粗糙集模型NR-FRS,给出了该粗糙集模型的相关定义,在讨论模型性质的基础上进行模糊化邻域近似空间上的推理... 详细信息

针对目前模糊等价关系所诱导的模糊粗糙集模型不能准确地反映模糊概念范畴中数值属性描述的决策问题,提出一种基于邻域关系的模糊粗糙集模型NR-FRS,给出了该粗糙集模型的相关定义,在讨论模型性质的基础上进行模糊化邻域近似空间上的推理,并分析特征子空间下的属性依赖性;最后在NR-FRS的基础上提出特征选择算法,构建使得模糊正域增益优于具体阈值的特征子集,进而剔除冗余特征,保留分类能力强的属性。采用UCI标准数据集进行分类实验,使用径向基核函数(RBF)支持向量机作为分类器。实验结果表明,同基于邻域粗糙集的快速前向特征选择方法以及核主成分分析方法(KPCA)相比,NR-FRS模型特征选择算法所得特征子集中特征数量依据参数变化更加平缓、稳定。同时平均分类准确率提升最好可以达到5.2%,且随特征选择参数呈现更加平稳的变化。

关键词：粒化和逼近特征选择邻域关系属性依赖性

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于邻域关系和模糊决策的特征选择方法

南京大学学报（自然科学版） 2018年第4期54卷 733-741页

作者：温欣李德玉王素格山西大学计算机与信息技术学院太原030006 计算智能与中文信息处理教育部重点实验室山西大学太原030006

数据特征空间的高维性使得学习过程耗费了相对较多的时间,而且可能影响分类性能.邻域粗糙集模型可以用来解决特征选择问题,但该模型未能描述现实存在的样本的模糊性,可能导致信息的丢失.因此,建立了一种新的单标记特征选择模型,采用两... 详细信息

数据特征空间的高维性使得学习过程耗费了相对较多的时间,而且可能影响分类性能.邻域粗糙集模型可以用来解决特征选择问题,但该模型未能描述现实存在的样本的模糊性,可能导致信息的丢失.因此,建立了一种新的单标记特征选择模型,采用两种不同的隶属度计算方法获得样本对等价类的模糊隶属度,将每个等价类中最小隶属度值作为隶属度阈值.然后利用邻域样本隶属度与阈值的关系重新定义邻域粗糙上、下近似,进而通过衡量决策属性对特征子集依赖度的大小进行特征选择.在七个公开的UCI数据集上进行了实验,实验结果表明,与已有的几种特征选择方法相对比,分类准确度得到了进一步提高,选择的特征数目明显减少.

关键词：特征选择邻域关系模糊隶属度隶属度阈值

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

共现邻域关系下的属性约简研究

南京大学学报（自然科学版） 2021年第1期57卷 150-159页

作者：毛振宇窦慧莉宋晶晶姜泽华王平心江苏科技大学计算机学院镇江212003 江苏科技大学理学院镇江212003 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室漳州363000

在邻域粗糙集的研究中,往往借助给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化,需要注意的是,若给定的半径较大,则不同类别的样本将落入同一邻域中,易引起邻域中信息的不精确或不一致.为改善这一问题,已有学者给出了伪标记邻... 详细信息

在邻域粗糙集的研究中,往往借助给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化,需要注意的是,若给定的半径较大,则不同类别的样本将落入同一邻域中,易引起邻域中信息的不精确或不一致.为改善这一问题,已有学者给出了伪标记邻域的策略,然而无论是传统邻域还是伪标记邻域,都仅仅使用样本间的距离来度量样本之间的相似性,忽略了邻域信息粒内部不同样本所对应的邻域之间的结构关系.鉴于此,通过引入邻域距离度量,提出一种共现邻域的信息粒化机制,并构造了新型的共现邻域以及伪标记共现邻域粗糙集模型,在此基础上使用前向贪心搜索策略实现了所构造的两种模型下的约简求解.实验结果表明,与传统邻域关系以及伪标记邻域关系所求得的约简相比,利用共现邻域方法求得的约简能够在不降低分类器准确率的前提下产生更高的约简率.

关键词：粗糙集信息粒化邻域关系伪标记共现邻域

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于邻域关系的知识粒度增量式属性约简算法

微电子学与计算机 2020年第10期37卷 1-6页

作者：陈曦刘晶华中科技大学管理学院湖北武汉430074 武汉铁路职业技术学院湖北武汉430200

为了在邻域型信息系统下进行增量式属性约简的研究,采用邻域知识粒度构造出一种邻域型信息系统的增量式属性约简算法.首先将信息系统的知识粒度在邻域型信息系统下进行推广,提出了邻域知识粒度;然后针对属性增加的情形,研究了邻域知识... 详细信息

为了在邻域型信息系统下进行增量式属性约简的研究,采用邻域知识粒度构造出一种邻域型信息系统的增量式属性约简算法.首先将信息系统的知识粒度在邻域型信息系统下进行推广,提出了邻域知识粒度;然后针对属性增加的情形,研究了邻域知识粒度的增量式更新机制;最后基于这种机制设计出了相应的增量式属性约简算法.实验分析表明所提出的增量式算法具有较高的动态属性约简性能.

关键词：粗糙集增量式学习邻域关系知识粒度属性约简

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基因表达数据在邻域关系中的特征选择

智能系统学报 2014年第2期9卷 210-213页

作者：陈玉明吴克寿李向军厦门理工学院计算机科学与技术系福建厦门361024 南昌大学计算机科学与技术系江西南昌330031

基因特征选择是基因表达数据分析中的一种重要方法。粗糙集是一种处理不确定性、不一致性、不精确性数据的有效分类工具,其特点是保持基因表达数据集的分类能力不变,进行基因特征选择。为了避免传统粗糙集特征选择方法所必需的离散化过... 详细信息

基因特征选择是基因表达数据分析中的一种重要方法。粗糙集是一种处理不确定性、不一致性、不精确性数据的有效分类工具,其特点是保持基因表达数据集的分类能力不变,进行基因特征选择。为了避免传统粗糙集特征选择方法所必需的离散化过程带来的信息损失,将邻域粗糙集特征选择方法应用于基因的特征选取,提出了基于邻域粗糙集的基因选择方法。该方法从所有特征出发,根据特征重要度逐步删除冗余的特征,最后得到关键特征组进行分类研究。在2个标准的基因表达数据集上进行特征选取,并进行了分类实验,实验结果表明该方法是有效可行的。

关键词：粗糙集邻域关系基因表达数据特征选择分类

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于邻域关系的决策表约简

山东大学学报（工学版） 2012年第2期42卷 7-10页

作者：吴克寿陈玉明曾志强厦门理工学院计算机科学与技术系福建厦门361024

针对经典粗糙集理论难以处理连续型数据的特点,提出基于邻域关系的决策表约简方法。该方法在连续型数据的决策表中引入邻域关系,通过邻域关系进行信息粒化,避免离散化过程带来的信息损失。通过定义邻域正域和邻域约简概念,分析邻域正域... 详细信息

针对经典粗糙集理论难以处理连续型数据的特点,提出基于邻域关系的决策表约简方法。该方法在连续型数据的决策表中引入邻域关系,通过邻域关系进行信息粒化,避免离散化过程带来的信息损失。通过定义邻域正域和邻域约简概念,分析邻域正域的单调性原理,提出基于邻域关系的属性重要度概念,进一步设计了两种启发式约简算法。理论分析与实例表明该方法是有效可行的。

关键词：粗糙集邻域关系约简决策表启发式算法