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  1. 基于变精度粗糙集的多粒度最简规则获取方法

  2. 传统的决策表规则提取需先进行属性约简再进行值约简,过程中存在大量冗余计算,并且当数据包含一定不确定性时效果不佳。为此,提出一种最简规则获取方法,将属性约简与值约简过程合二为一,使用变精度粗糙集模型,从属性多粒度的角度分析,按粒度的大小将决策表转换成不同的知识空间,并利用矩阵简单直观的特点,在不同的知识空间内定义粒矩阵、粒关系矩阵等概念,通过充分挖掘隐含在β粒关系矩阵中的启发式信息Sω,确定属性约简顺序,实现对不同粒度知识空间下最简规则的快速获取;设置覆盖率α为终止条件,以概率方法加快算法收敛速度

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-28
    • 文件大小：290816
    • 提供者：weixin_38517728

  1. 基于变精度粗糙集的多粒度最简规则获取方法

  2. 传统的决策表规则提取需先进行属性约简再进行值约简,过程中存在大量冗余计算,并且当数据包含一定不确定性时效果不佳。为此,提出一种最简规则获取方法,将属性约简与值约简过程合二为一,使用变精度粗糙集模型,从属性多粒度的角度分析,按粒度的大小将决策表转换成不同的知识空间,并利用矩阵简单直观的特点,在不同的知识空间内定义粒矩阵、粒关系矩阵等.概念,通过充分挖掘隐含在β 粒关系矩阵中的启发式信息S ω,确定属性约简顺序,实现对不同粒度知识空间下最简规则的快速获取;设置覆盖率α 为终止条件,以概率方法加快算法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：95232
    • 提供者：weixin_38573171

  1. 基于最大粒的规则获取算法

  2. 粒计算是模拟人类思维和解决复杂问题的方法,它是复杂问题求解、海量数据挖掘、模糊信息处理的有效工具.文中首先分析并指出传统的规则获取方法存在的某些弊端,并从粒计算的角度分析属性约简的粒度原理,指出属性约简过程的本质是寻找决策划分空间的一个极大近似划分空间,而在极大近似划分空间上提取的规则可能不是最简规则.为此,提出一种基于最大粒的规则获取算法,该算法根据条件属性对论域形成的分层递阶的划分空间,自顶向下逐渐提取最大粒对应的规则.仿真实验表明该算法提高粗糙集的泛化能力.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-20
    • 文件大小：412672
    • 提供者：weixin_38747818

  1. 基于粒计算的最简决策规则挖掘算法

  2. 传统的规则挖掘算法通常先约简属性再约简属性值. 该方法存在冗余计算, 当样本集增大时, 复杂性急剧增加. 对此提出一种基于粒计算的最简决策规则挖掘算法. 首先, 在不同粒度空间下计算条件粒与决策粒之间的粒关系矩阵; 然后, 将粒关系矩阵中隐含的信息1、2 作为启发式算子, 按信息粒约简属性值; 最后, 去除冗余属性并设置终止条件, 实现决策规则的快速挖掘. 理论分析和实验结果表明, 所提出的算法可以获得更简洁的规则, 且规则的泛化能力更强.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-07
    • 文件大小：354304
    • 提供者：weixin_38512659

  1. 基于粒计算的粗决策规则抽取与约简

  2. 规则挖掘是数据挖掘的一项重要研究内容，也是决策支持系统、人工智能和推荐系统等领域的研究热点，其中，属性约简和最小规则集合抽取是关键环节，尤其抽取效率决定了其可应用性。将粗糙集模型和粒计算理论应用于决策规则约简，通过粒化函数实现决策表的粒化，由粒隶属度和概念粒集构造算法生成初始概念粒集，进而根据概念粒的分辨算子进行属性约简，可视化的概念粒格实现决策规则提取。实验结果表明该方法更易计算机编程实现，比已有方法高效实用。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：668672
    • 提供者：weixin_38742571

  1. 基于粒计算的最简决策规则挖掘算法

  2. 传统的规则挖掘算法通常先约简属性再约简属性值. 该方法存在冗余计算, 当样本集增大时, 复杂性急剧增加. 对此提出一种基于粒计算的最简决策规则挖掘算法. 首先, 在不同粒度空间下计算条件粒与决策粒之间的粒关系矩阵; 然后, 将粒关系矩阵中隐含的信息H 1、H 2 作为启发式算子, 按信息粒约简属性值; 最后, 去除冗余属性并设置终止条件, 实现决策规则的快速挖掘. 理论分析和实验结果表明, 所提出的算法可以获得更简洁的规则, 且规则的泛化能力更强.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38518885