一种序决策表的特征选择算法

本文基于序意义下优势类的概念,提出了序决策表的一种条件依赖度,从而给出了序决策表中属性重要度的定义。在此基础上,设计了一种序决策表的特征选择算法,并通过实例分析对算法进行了有效性检验。     

基于数据划分的核岭回归加速算法

核岭回归(KRR)是一种重要的回归算法,具有可解释性、强泛化性能等优点,被广泛应用于模式识别、数据挖掘等领域;然而面对大规模数据时,核岭回归存在着训练效率较低的缺陷.为此,利用分而治之思想提出一种基于数据划分的核岭回归加速算法(PP-KRR).首先利用一簇平行超平面将当前数据所在的空间划分为m个互不相交的区域;其次在划分后的每个区域上训练KRR模型;最后每个KRR模型预测处在同一区域内的未标记实例.在真实数据集上与传统的算法进行实验比较分析,实验结果表明,提出的算法在保持一定预测精度的同时,能够获得更短的训练时间.     

广义M—阵异步迭代法的收敛性

该文在系数矩阵为广义Ｍ－阵条件下，证明了求解线性方程组的Ｊａｃｏｂｉ和Ｇｕａｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法是异步收敛的。     

信息系统的属性约简

粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定知识的数学工具 .属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一 ,现已证明寻找信息系统的最小约简是 NP-hard问题 .本文提出一个基于信息量的属性约简的启发式算法 ,该算法的时间复杂性为 $O( | A|^3 | U| ^2 )$ .通过例子分析 ,表明该算法是有效的.     

科技项目完成情况的模糊综合评价研究

对照科技项目合同的预定目标,提出了一种评判科技项目完成情况的模糊综合评价方法. 对定量指标,提出的改进对比打分公式(contrast evaluation formula, CEF) 不仅能体现超额工作的贡献,同时能够通过指标的互补性适度地体现额外贡献. 本文还提出了指标赋权的动态调整方法以解决评价过程中遇到的指标不完整问题. 通过对实际科研项目的评价,验证了该方法的有效性.     

一种基于条件熵的增量核求解方法

分析了增加新对象后,决策表的决策属性关于条件属性的条件熵变化原理. 并在此基础上提出了一种新的增量核求解算法. 该算法只需找到与新对象属性值相等的条件类和决策类就可以得到新的条件熵,进而求得决策表在信息观下的增量属性核. 实例证明了该算法的有效性.     

M矩阵PE方法的收敛性

文中在系数矩阵为Ｍ矩阵的条件下，证明了解线性代数方程组的ＰＥ方法的收敛性。     

决策表的矩阵约简算法

文章根据J.W.Guan等提出的完备信息系统下矩阵约简算法,对完备下的决策系统进行了关系的重新描述,并且提出了新的约简算法.实例表明,该算法是有效的,具有一定的应用价值.     

信息熵在粗糙集理论中的应用

信息熵在粗糙集理论中有着重要的应用 ,它可用来度量知识的不确定性、属性关联的重要性及粗糙集的不确定性等。文章综述并分析这些度量     

广义M－阵异步迭代法的收敛性

该文在系数矩阵为广义Ｍ－阵条件下，证明了求解线性方程组的Ｊａｃｏｂｉ和Ｇｕａｓｓ－Ｓｅｉｄｅｌ迭代法是异步收敛的。