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1.
基于粗糙集理论的数据挖掘模型   总被引:64,自引:0,他引:64  
提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘模型,以利于信息不完备情况下的推理和决策问题的解决和研究。该模型从已知数据的初始决策系统出发,建立一系列的不同简化层次的子系统,然后推导出各个子系统的规则集,其中每条规则都有相应的置信度。在应用模型进行推理和决策分析时,用给定对象的信息与模型中相应节点的规则进行匹配,然后选用某种评判算法得出结论。给出了一个简单的例子来说明如何建立和应用这种数据挖掘模型。这样的模型可以很方便地根据给定的信息,在最符合的子系统上得出尽可能好的结论。  相似文献   
2.
与特征选取和离散化集成的决策规则挖掘方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
利用粗糙集理论可以从已知数据中挖掘决策规则 .对于连续取值的特征属性必须先对其离散化 .从给定的特征属性集合中去除冗余的特征属性 ,选取有用的属性子集有助于简化决策规则 .我们利用基于信息熵的规则不确定性量度函数构造了一个决策规则挖掘的遗传算法 ,将规则挖掘与特征选取和连续属性的离散化集成在一起 .实验结果说明了这种方法的有效性.  相似文献   
3.
扩展的粗糙集模型及其不确定性量度   总被引:5,自引:0,他引:5  
为克服标准的粗糙集模型不能表示数据对象的不同重要性和属性的不同特性的局限 ,需对其进行扩展。在可变精度粗糙集的基础上 ,构造了一种新的扩展粗糙集模型。它通过在知识表示系统和决策表中引入数据对象的权值函数和属性的特性函数来克服上述局限。给出了适于数据对象具有不同重要性情况下的粗糙决策规则集合的不确定性量度 ,以其作为规则评价的标准 ,可以方便地融入主观偏好、先验知识等因素。通过对一个数据集的分析实例对此进行了说明  相似文献   
4.
根据粗糙集理论进行BP网络设计的研究   总被引:29,自引:0,他引:29  
提出了一种根据粗糙集理论进行BP网络设计的方法,它结合了粗糙集理论的强大的定性分析能力和BP网络的准确的逼近能力,得到一种可理解性好、计算简单、收敛速度快的神经网络模型.这种神经网络的学习算法的要点是:应用粗糙集的理论和方法,从给定学习样本数据中发现一组规则,并根据这些规则去建立网络模型中相应的隐层节点;然后用BP算法迭代求出网络的参数,从而完成网络的设计.  相似文献   
5.
基于熵和变精度粗糙集的规则不确定性量度   总被引:21,自引:0,他引:21  
由已知数据中产生的粗糙决策规则往往具有不确定性 ,需要适当的不确定性量度。借鉴变精度粗糙集理论的思想 ,采用基于信息熵的方法构造了两个新的粗糙决策规则不确定性量度函数。它们不仅可以兼顾由划分的粒度引起的规则不确定性的两个方面 ,即不一致性和随机性 ,还考虑了数据中的噪声对规则一致性的影响。因此 ,它们对一类“几乎一致性规则”具有一定的保护作用。通过举例分析 ,说明它们更适于评价从有噪声数据中提取的粗糙决策规则。  相似文献   
6.
报道了本征超导辐射探测器的实验过程及结果分析.探测器是利用超导的临界电流与温度的关系(Ic-T)来工作的,而且完全工作在超导本征态.高温超导薄膜为采用准分子激光消融法制备的YBCO外延超导薄膜.采用离子束干法刻蚀进行器件的图形制备.在8~14μm红外波段进行了探测器的光响应测试.调制频率为10Hz时,探测器的等效噪声功率(NEP)为1.8×10-12W·Hz-1/2;归一化探测度为2.5×109cm·Hz1/2·W-1.实验表明,在低于Tc的温度范围内,探测器具有平坦的光响应与温度的曲线,从而克服了传统的Bolometer探测器工作温度过窄的缺点.  相似文献   
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