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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 984 毫秒

1.  基于两种新型算子的粗糙集运算  被引次数:2
   张化光  梁洪力《东北大学学报(自然科学版)》,2003年第24卷第11期
   定义了基本致粗因子和基本致粗相关因子,将边界域划分为两部分·并以这两个因子为基础,定义了确定增量算子和不确定减量算子,给出并证明了这两类新型算子的一些重要性质和定理·进一步讨论了基于这两类新型算子的粗糙集运算·利用这两种新型算子可将对粗糙集理论影响较大的两个不等式转化为等式·同时,粗糙集的并、交、补运算被重新定义·这些新定义的运算在运算过程中不会丢失任何信息且具有良好的运算性质,特别是这些运算满足互补律和德摩根律·这使得粗糙集理论中的许多方面都得到了改善,进而拓宽了粗糙集的应用·    

2.  基于模糊关系传递闭包的聚类方法  
   刘宏兵  周文勇  郭振《信阳师范学院学报(自然科学版)》,2008年第21卷第1期
   根据数据之间的相似关系,构造了基于模糊相似关系传递闭包的聚类方法.该方法用数据之间的距离定义模糊相似关系,利用模糊关系的合成算子,构造该关系的传递闭包,该传递闭包是等价关系.以等价类为聚类.实验结果表明该聚类方法可得到与传统K-均值方法相同的聚类结果.    

3.  一种新的粗糙模糊集近似算子  
   程昳  苗夺谦  刘勇  冯琴荣《同济大学学报(自然科学版)》,2008年第36卷第6期
   Dubois粗糙模糊集中,上、下近似集的隶属度分别由等价类中元素隶属度的上、下确界来确定,由于没有充分反映出等价类中隶属度介于上、下确界之间的那些元素的作用,在信息处理中不免造成这些元素信息的丢失.为此提出一种新的粗糙模糊集近似算子的表示方法,该方法能够涵盖等价类中所有元素的隶属度.阐述了该方法在信息处理中的合理性,给出了相应的代数性质;在此基础上重新定义了粗糙模糊隶属函数;给出新算子下近似分类的精度、分类质量、属性的依赖度及基于依赖度的属性约简算法;最后用实例说明了算法的有效性.    

4.  一类带最小约束的模糊聚类问题  
   尚松蒲  赵中建《中国新技术新产品精选》,2009年第19期
   考虑到模糊聚类中引入传递性可能使问题失真,提出了一类带最小约束的模糊聚类问题.给出了解决这类问题的两类方法:直接聚类法与基于无约束聚类的方法.并将这些方法与一般模糊聚类的方法进行了比较.    

5.  Kmeans与系统聚类法结合在脑电图中的应用  
   付春梅  刘俊宁《科技信息》,2007年第29期
   本文引入了系统聚类法和kmeans聚类法相结合对脑电图中某个时间段上的频率进行聚类的方法,由于待聚类的数据集的分布很难确定,因此采用系统聚类法往往效果不够理想,本文先用kmeans法测试聚成几类能得到较好的结果,然后设置系统聚类中类数目,试验表明能取得较好的结果。    

6.  变精度覆盖粗糙集的新型算子研究  
   陈钉均  刘熠  李涵  吴开腾《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》,2010年第29卷第5期
   基于邻域的变精度覆盖粗糙集模型中,β上,下覆盖近似算子的交不保持交运算.通过定义一对新的覆盖边界上,下算子,并讨论了它们的性质.应用新定义的算子,能够将覆盖上下近似算子交运算的不等式变成等式,防止了信息的丢失.    

7.  构建新包空间的多示例学习方法  
   温超  耿国华  李展《西安交通大学学报》,2011年第45卷第8期
   针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习(MIL)中包结构信息丢失的问题,提出了一种新的RK_BP多示例学习方法.在示例空间,首先采用粗糙集对其进行属性约简;然后进行K均值聚类,利用聚类点构造新包空间;在新空间中,利用误差反向传播神经网络算法进行分类.在多个测试数据集上对算法进行测试,结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题,明显提高分类性能.    

8.  改进的粗糙集模糊聚类算法及其应用  
   张强  吕巍《吉林大学学报(理学版)》,2015年第53卷第6期
   通过将粗糙集和模糊聚类算法相结合, 利用粗糙集中上近似集和下近似集的概念改进模糊聚类算法, 解决了模糊聚类边界不确定的问题, 得到了上近似集和下近似集的聚类结果, 从而实现更好的聚类, 改进算法可以处理边界问题和复杂数据问题. 将改进的粗糙集模糊聚类算法用于研究环糊精聚类, 并将聚类结果与K均值聚类分析算法、 模糊C均值聚类算法相比, 实验结果表明, 改进算法有较好的聚类效果.    

9.  加权Herz空间上的次线性算子  被引次数:3
   唐林 江寅生《北京师范大学学报(自然科学版)》,1999年第35卷第2期
   研究一大类次线性算子在加权Herz空间上的有界性,其中包括粗糙的Hardy-Littlewood极大算子,带粗糙核R.Fefferman奇异积分算了和带粗糙核的icci-Stein振荡奇异积分算子。等等。    

10.  基于模糊粗糙集理论的建筑业综合评价  被引次数:2
   姜连馥  石永威  满杰  《大连理工大学学报》,2007年第47卷第5期
   根据模糊聚类和粗糙集理论的基本原理,利用模糊聚类的相似关系与粗糙集可辨识矩阵的特性,结合这两种方法的互补优势,研究了将之应用于建筑业综合评价的方法和步骤.通过模糊聚类法形成粗糙集下的决策信息系统,采用基于可辨识矩阵的启发式约简法对属性约简,计算出约简后各属性的权重.利用各属性的权重分别对各省市(或地区)的建筑业指标评价值加权求和从而得出各自的建筑业综合评价值,对其结果的客观性和实用性所进行的分析评价证明该方法有效.    

11.  基于粗糙集理论的聚类融合加权迭代模型  被引次数:1
   阳琳赟  王路  卓晴  王文渊《清华大学学报(自然科学版)》,2009年第8期
   针对聚类融合问题,考虑了聚类成员的质量和噪声对聚类结果的影响,提出一种加权迭代的聚类融合模型,利用粗糙集理论中的决策表属性重要性的信息熵来衡量聚类成员的重要性,迭代更新聚类成员的权重。该文在模拟和真实数据集上进行了校验。结果表明,该模型能较好地处理聚类成员间的质量差异,并能有效地消减噪声对融合的影响,从而得到更好的聚类融合结果。    

12.  基于粗糙集理论的聚类融合加权迭代模型  
   阳琳赟  王路  卓晴  王文渊《清华大学学报(自然科学版)网络.预览》,2009年第8期
   针对聚类融合问题,考虑了聚类成员的质量和噪声对聚类结果的影响,提出一种加权迭代的聚类融合模型,利用粗糙集理论中的决策表属性重要性的信息熵来衡量聚类成员的重要性,迭代更新聚类成员的权重。该文在模拟和真实数据集上进行了校验。结果表明,该模型能较好地处理聚类成员间的质量差异,并能有效地消减噪声对融合的影响,从而得到更好的聚类融合结果。    

13.  基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估  被引次数:2
   吴静  吴晓燕  高忠长《系统工程与电子技术》,2010年第32卷第4期
   为客观有效地解决仿真可信性评估问题,提出基于模糊聚类和粗糙集的仿真可信性模糊综合评估方法。阐述了基于模糊传递闭包法进行模糊聚类分析的基本步骤,分析了粗糙集中属性重要性的相关原理;提出了基于模糊聚类和粗糙集的可信性模糊综合评估模型,利用模糊聚类和粗糙集中的属性重要性原理客观地进行各因素权重分配,结合模糊综合评判进行仿真可信性综合评估;以某飞行视景仿真系统为例,进行可信性综合评估。结果表明,该方法具有一定的合理性和可行性。    

14.  采用不确定性度量的粗糙模糊C均值聚类参数获取方法  
   王学恩  韩德强  韩崇昭《西安交通大学学报》,2013年第47卷第6期
   针对粗糙模糊C均值聚类的阈值、权重选取问题,提出了一种基于不确定性度量的参数自适应获取方法.该方法将阈值选取归结为一个最优划分寻找问题,给出一种基于方差的划分优劣评价方法;利用信息熵来度量样本归属的模糊性,基于该模糊性度量和类簇的粗糙度,提出了一种权重参数自适应计算方法.将所提方法应用于粗糙模糊C均值聚类,并将分别基于所提方法与典型参数选取方法的粗糙模糊C均值聚类算法在人工数据集和真实数据集上进行实验比较.结果表明,基于所提参数确定方法的粗糙模糊C均值聚类能获得更好的聚类有效性和准确性.    

15.  基于模糊粗糙集的一种属性约简算法  被引次数:1
   Sun Ruying《科技信息》,2007年第35期
   将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出了一种基于模糊粗糙集的属性约简算法。该方法引入了模糊C均值聚类算法用以连续属性的模糊化;并通过聚类有效性分析来确定最佳分类数目;克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数,几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点。实例验证了此方法的有效性。    

16.  有限算子值框架  
   贾静  李鹏同《南京大学学报(自然科学版)》,2012年第1期
   本文研究了有限算子值框架的相似性和对偶性,并证明了在信息传输过程中,当丢失一个数据包时,等范数Parseval算子值框架是最优的.    

17.  粗交流整体最优传递序列的模拟退火算法  
   王洪凯  管延勇  史开泉《系统工程理论与实践》,2006年第26卷第9期
   粗交流中,确定概念在多个agents间传递时,由于各个agent有不同的语言,相互之间不能提供准确的信息交流,从而导致概念在传递过程中会丢失部分信息,最后得到粗糙的结果.在不同的粗交流传递序列中,信息的丢失量往往是不同的.利用模拟退火算法,得到使参与粗交流的各个agent获得信息量最大的粗交流传递序列.算法的分析和仿真验证了该方法的有效性.    

18.  Kriging算子及其在遥感影像空间分析中的应用  被引次数:2
   刘湘南 周占鳌《东北师大学报(自然科学版)》,1995年第4期
   由于遥感过程的不确定性及地面状况的复杂性,使得一些像元常常难以判读,甚至出现像元丢失,形成信息“缺口”,因此,如何估测难以识别的像元、判读,甚至出现像元丢失,形成信息“缺口”,因此,如何估测难以识别的橡元、内插被丢失的像元,是遥感影像信息提取中面临的一个课题。通过kriging算子应用于TM资料空间分析的实验研究,证明了它在这类研究中的作用与精度。    

19.  基于Mean—Shift聚类的色彩传递算法  
   张二虎  张洋《西安理工大学学报》,2009年第25卷第1期
   针对当前色彩传递算法存在的传递效果不准确的问题,提出了一种基于Mean-Shift聚类的色彩传递算法.首先将输入图像和样本图像从RGB空间转换到LUV空间,在LUV空间对2幅图像进行Mean-Shift模糊颜色聚类分析;根据输入图像聚类域的统计信息,在样本图像中找到一个与统计信息最为接近的域作为该聚类域的匹配域;最后将隶属度向量引入色彩传递方程,实现图像间自动的色彩传递.实验结果表明,该算法较好地实现了彩色图像之间的色彩传递和灰度图像的上色处理,无需设定手动聚类数目,并且迭代过程较简单,色彩传递效果更好.    

20.  一种互补问题解的存在性区间检验方法  
   吴业军  杨帆  孙福树  滑伟《南京工程学院学报(自然科学版)》,2006年第4卷第3期
   对互补问题解的存在性提出了一种区间检验.把解互补问题转化为求非线性映照的不动点.介绍了n维区间向量和区间max运算及互补问题的Krawczyk类算子,提出了区间max运算下互补问题的最佳Krawczyk算子检验方法,并给出了检验实例.    

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