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91.
基于遗传优化的粗糙神经网络模式识别器及应用 总被引:1,自引:0,他引:1
通过粗糙集获取知识表达系统的分类规则,用产生的规则对神经网络进行编码,并利用遗传算法对初步学习后的神经网络的权值进行优化,最终得到一个神经网络模式识别器。举例说明了采用这种方法得到模式识别器的过程及其对待识别对象的学习和分类效果。结果表明:采用粗糙规则对神经网络编码可以缩短神经网络的训练过程,遗传算化对神经网络权值的优化可在一定程度上提高模式识别的精度。 相似文献
92.
粗糙Vague集及其相似度量 总被引:2,自引:0,他引:2
对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了研究,提出了粗糙Vague集的概念.研究了粗糙Vague集的相关性质,提出了粗糙Vague集相似度量的方法. 相似文献
93.
为求解不一致信息系统的属性约简,在经典粗集理论模型的基础上,许多学者提出了上、下分布约简等方法,但是,这些方法尽可能保持了原决策系统的决策分布情况并且当数据集基数较大时,时间空间复杂度都较大。本文从另一个视角将大数据库中记录看成概率事件,利用粗集理论导出规则的模糊性度量方法—Rough算子,在多数优先的原则的基础上,将不一致信息系统转化为一致信息系统,并基于此提出了递增式反向求解方法。这种反向求解思想也为在大数据库中求解约简提供了可能。 相似文献
94.
95.
基于数据挖掘思想,使用置信度度量和改进的梯度下降法,提出一种新的构造完备.模糊规则集的方法来建模和预测混沌时间序列。所提方法通过确定最优输出模糊子集的质心和模糊规则的置信度度量,能够推理数据未覆盖区域的空缺规则,并构造一个完备的模糊规则集,进而解决了混沌时间序列的可预测问题。仿真结果表明新方法是有效和准确的。它能很好地辨识系统的特征,并且提供了一种混沌时间序列预测的新方法。 相似文献
96.
S-粗集与新材料发现-识别 总被引:10,自引:2,他引:10
史开泉 《系统工程与电子技术》2006,28(3):383-388
S-粗集(singular rough sets)具有两类形式:单向S-粗集(one direction S-rough sets)和双向S-粗集(two direction S-rough sets)。S-粗集具有遗传特征、记忆特征。把S-粗集与材料科学进行学科渗透,互补共享,给出新金属材料的发现-识别的讨论,利用属性生成模型给出新金属材料的属性值分析,给出的结果与实际相符。S-粗集是粗集研究的一个新方向,是新材料发现-识别的一个新的数学工具。 相似文献
97.
左国超 《大理学院学报:综合版》2007,6(2):58-60
本文在属性测度的基础上定义了属性关系及属性一致关系,并讨论了它们的性质及运算.文章最后还讨论了属性一致关系在决策分析中的应用. 相似文献
98.
考虑到不同属性之间的重要性,利用粗糙集理论对模糊信息表或信息表中的不同属性之间(特别是定量属性与定性属性之间)进行耦合,提出一种计算不同属性间相似度的计算方法,即基于粗糙集属性重要性的模糊聚类方法,解决模糊信息表或信息表中属性值定量与定性描述并存情况下的聚类问题,并根据原类结果建立决策表. 相似文献
99.
王希雷 《天津科技大学学报》2007,22(3):62-64
针对不完备信息系统,提出缺失比概念.用缺失比表示待填充样本中缺失数据和剩余数据对决策结果的影响能力的大小,进而根据缺失比选择使用的约简,然后通过填充矩阵寻找缺失数据的最大可能值.采用对Rough集进行扩充和数据填补相结合的决策表数据补齐方法.试验结果表明该方法有较好效果. 相似文献
100.
史开泉 《山东大学学报(理学版)》2007,42(1):1-7
利用函数F-粗集概念给出了规律的f-遗传, f-遗传规律生成,函数单向S-粗集的F-遗传, F-遗传规律生成等概念.提出了F-遗传规律包络定理, F-传递规律分离定理.利用这些结果,给出函数单向S-粗集与投资风险F-规律的发现与应用. 相似文献