一种基于区分矩阵的实值属性约简算法

通过粗糙集理论对一种实值属性约简算法进行了研究,给出了实值决策系统属性约简的算法,并采用UCI中的数据集进行分析,实验结果表明:该约简方法可以选择较少的属性而保持或改善分类能力.     

Pythagorean模糊信息系统属性约简的图论方法

信息系统中,属性约简是知识发现问题的一个研究热点,能达到发掘并简化知识的目的。目前已有很多利用辨识矩阵来进行属性约简的研究,但是当数据维数较大时,算法复杂度往往很大。利用加权欧几里得距离来定义二元关系及辨识矩阵,利用信息系统的约简与生成图的最小顶点覆盖等价的关系,将辨识矩阵求解约简的问题转化为求解生成图中最小顶点覆盖的问题,并给出了Pythagorean模糊信息系统中属性约简的算法;在此基础上,利用基于加权欧几里得距离的相似关系,定义了Pythagorean模糊决策信息系统的辨识矩阵,并给出了用最小顶点覆盖的方法求约简算法,最后利用实例验证了算法的有效性。     

实值信息系统上基于熵的属性约简

研究实值系统中的知识获取是粒计算研究的主要方向之一.为给出一种高效的知识获取方法,文中基于邻域粗糙集的原理,针对实值特点,在实值信息系统上给出熵和基于熵的属性重要度的定义和约简定理.同时研究其性质,并给出了实值信息系统上基于熵的属性重要度的约简算法,对算法的性质进行了分析,通过实例验证了该算法的有效性.     

粗糙集中基于信息量的决策表属性约简算法

高效的属性约简算法是粗糙集理论应用于知识发现的基础,要在令人可接受的时间内获得约简的通常做法是基于启发式的约简方法。本文提出了决策表中决策属性集相对条件属性集的条件信息量的概念,同时用知识的条件信息量定义了属性的重要性,在此基础上,提出了一种新的基于信息量的属性约简算法,该算法的时间复杂度为(O|C|3|U|2),通过实例分析,表明该算法是有效的。     

基于图的粗糙集属性约简方法

属性约简是粗糙集理论研究的一个基本问题,它是一种有效的数据约简方法。然而,目前很多的属性约简算法在面对高维数据集时仍然不够高效。文中利用图论的相关理论和方法,对基于区分矩阵的粗糙集属性约简方法给出了直观和等价的刻画。在此基础上提出了基于图论的粗糙集属性约简方法。实验结果表明,新的属性约简算法在面对较大规模的数据集,尤其是高维的数据集时,不仅能有效地降低数据的维数,同时运行速度快且能保持较高的分类精度。     

数据挖掘分类问题的贪婪粗糙集约简算法

基于贪婪算法和粗糙集方法,给出了一种处理数据挖掘分类问题的属性约简算法:贪婪粗糙集约简算法GRSR;在测试中得出的约简集为原始集的1/3,表明了它是一个有效的算法·其想法是:从初始约简集为空集开始,选择使分类质量最大的属性,将它加入约简集;再从余下的属性中选择使分类质量最大的属性并加入约简集,重复直至找到满意的约简集·     

基于图的覆盖决策信息系统属性约简新算法

属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,主要是用于去除高维数据的冗余信息.利用图论求约简是覆盖决策信息系统属性约简的一个新方法,其将覆盖决策系统的约简等价于超图的极小顶点覆盖.本研究提出一种新的覆盖决策信息系统的属性约简算法,该算法采用三步策略:首先确定覆盖决策信息系统的辨识集,然后得到超图的关联矩阵,最后用贪心法求出...     

面向用户需求的覆盖约简模型

许多学习算法都存在这样一个偏置：属性集中的属性同等重要.然而,这种假设不一定实际.如果把属性集中的属性根据实际情况考虑为分别具有不同的重要性,那么由此获得的模型应该更合理,也有不少学者将此考入到算法中.文章将计算属性约简的问题转化为计算集合覆盖约简问题的思想,通过将描述用户需求或偏好的属性序纳入考虑,设计了基于用户需求的覆盖约简算法,并且对计算复杂性分析.最后运用实例验证了算法的可行性和有效性.     

基于粗糙集理论的多标记数据互补决策约简加速算法

互补决策约简是一种多标记数据属性约简方法,当数据规模较大时,其启发式算法的计算耗时较大。基于粗糙集理论,对互补决策约简启发式算法的加速算法进行了研究。当粒度由粗变细时,在逐步去掉正域的数据集上,首先研究互补决策约简中属性外部重要度的保序性质;基于此,通过逐步缩小数据规模来降低计算约简的耗时,提出了互补决策约简加速算法。加速算法不仅减少了属性约简的计算时间,而且能够保持原始算法的约简结果。     

一种基于属性重要性的属性约简启发式算法

属性约简是粗糙集理论研究中的关键问题之一.文中定义了一种新的属性重要性度量准则,克服了多值偏向性问题,并给出一种新的属性约简算法.该算法以核属性集为初始约简集合,以新的属性重要性度量准则为启发信息,通过逐步加入相对于决策而言重要的条件属性来求取最小约简.实例分析表明该算法是有效的.     

覆盖粗糙集模型转化的方法研究

通过研究邻域覆盖、覆盖导出的划分之间的内在关系,给出了一种新的转化方法.新方法证明了由一个覆盖可唯一导出一个划分、由覆盖与其覆盖约简导出的划分一致等结论,而且得出了由覆盖导出的等价关系的上、下近似算子更加细分等优良性质;提高了集合的近似程度,能更好地用于属性约简、核的求取和规则的生成等方面研究.     

半监督局部线性嵌入算法在人脸识别中的应用

提高人脸识别算法的识别率,提出一种基于半监督局部线性嵌入(Semi-Supervised Locally Linear Embedding,SSLLE)的人脸图像识别方法。针对局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)算法非监督学习的缺陷,引入半监督思想,在构造邻域的时候利用部分样本的标签信息来重新调整距离矩阵;使用调整后的距离矩阵进行线性重建从而实现数据降维。在Yale和ORL人脸库上的实验结果表明,能有效的提高人脸识别的性能。     

Linux下的多线程编程方法研究

研究了在LINUX操作系统下多线程的编程方法,主要包括多线程的基本创建方法、如何修改多线程的属性以及线程之间的数据处理．重点论述了多线程数据处理方法中的互斥锁和条件变量．     

融合正域及边界质量的实域属性约简方法

基于邻域关系提出一种综合考虑正域和边界数据的属性约简方法.该方法利用邻域关系对数据进行离散化处理,通过定义基于邻域的正域属性重要度、边界属性重要度和邻域综合属性重要度概念,设计一种新的启发式属性简约算法.该算法从空约简集出发,利用邻域属性重要度启发式搜索属性空间以扩展约简属性集,理论分析和实验表明该算法有效可行.     

局部测地距离估计的增量等距特征映射算法

基于经典等距特征映射（ISOMAP）算法易受噪声干扰和邻域大小影响,采用局部测地距离估计输入数据点的初始邻域,并结合增量学习思想,提出一种基于局部测地距离估计的增量ISOMAP算法进行降维,以提高ISOMAP算法的分类能力.人脸识别试验表明,该算法识别性能优越,对噪声和几何形变具有鲁棒性.
     

邻域决策一致性的属性约简方法研究

基于邻域决策错误率的属性约简可以在删除冗余属性的同时,提升邻域分类器的留一验证分类精度.但这种约简方式并未充分考虑邻域分类结果在约简前后的差异.为解决这一问题,借助联合分布矩阵,提出了邻域决策一致性的概念,构建了邻域决策一致性与邻域分类精度的调和平均值,并将其作为约简求解的度量准则.在12个UCI数据集上的实验结果表明,所提出的新约简不仅能够有效地提升邻域分类器的决策一致性,而且在多数情况下能够进一步提高邻域分类器的留一验证分类精度.     

基于判别信息的近邻保持嵌入降维方法

针对传统近邻保持嵌入算法(NPE)侧重保持样本的局部结构,而没有考虑样本类别信息的不足,提出判别局部近邻保持嵌入算法DLNPE.该算法利用样本点的局部结构构造新定义下的类内类间散布矩阵,并以此作为判别信息引入目标函数.在6个真实数据上进行实验,证明了所提算法的有效性.     

基于覆盖粗糙集的属性约简

利用覆盖粗糙集研究信息系统的属性约简.首先,回顾了覆盖粗糙集的基础知识,然后提出了相关类的概念以及几个相关定理,并且逐步阐述如何用相关类的方法来进行属性约简,最后用例子证明了此方法的可行性,并得出结论.     

保持纹理细节的自适应非局部均值图像降噪

主邻域字典(principal neighborhood dictionaries, PND)非局部均值(nonlocal means, NLM)是一种基于主成分分析(principal component analysis , PCA)的有效图像降噪方法, 但因其未能充分利用图像的内容结构信息, 对纹理细节较多区域的降噪效果较差. 改进PND 方法, 实现基于PCA 的自适应非局部均值降噪. 根据图像局部内容调整滤波参数h, 得到动态变化的像素间相似权值. 实验结果表明, 该方法能更好地保留图像纹理和边缘信息, 降噪效果优于非自适应的PND 方法.     

数值流形法局部网格加密算法

数值流形方法中网格加密是提高精度的方法之一,全局加密会严重导致计算效率低下,因此需要研究在数值流形法中覆盖系统网格局部加密.提出了数值流形法一到四级局部网格加密,可以根据实际情况需求自主选择网格加密等级进行计算分析.在数值流形法覆盖系统生成的算法基础上,采用C++面向对象编程技术开发程序.最后绘制裂纹分析数值算例计算后的位移图.结果表明:按照一到四级加密顺序对需加密区进行网格加密后,应力强度因子(stress intensity factor,SIF)与解析解误差均在5％以内,且符合加密越精细、计算结果精度越高的规律.可见此局部加密算法有效.