基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点 .粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论 ,它作为研究知识发现的新型工具 ,能严格地处理不精确数据的分类问题 ,被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中 .针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究 ,并介绍了数据集中挖掘分类规则的基本原理 ,同时利用 RS理论中核和核值的概念 ,提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法 ,并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则 ,实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度     

基于粗集理论的分类关联规则挖掘研究

认为数据量的巨大和高维、用户交互与先验知识的利用等等是知识发现领域面临的问题和难点。粗糙集理论是一种具有模糊边界的集合理论，它作为研究知识发现的新型工具，能严格地处理不精确数据的分类问题，被广泛应用于不相容决策表中的规则提取过程中。针对粗糙集理论中属性约减和属性值约减这两个重要问题进行了研究，并介绍了数据集中挖分类规则的基本原理，同时利用RS理论中核和核值的概念，提出了一个在数据集中发现没有冗余属性的最小归纳依赖关系并简化决策系统的数据挖掘算法，并应用一简单的例子说明如何在数据库中发现分类规则，实验结果表明此算法可以大大提高系统潜在知识的清晰度。     

基于粗糙集的边界分类算法

粗糙集作为数据挖掘工具,主要通过分类数据得到预测型知识,但分类规则过于严格,使得在挖掘带噪音的数据时,挖掘结果可能会损失一些有价值的规则.提出一种带不确定因子的信息系统及相应的分类方法,改进了传统粗糙集的分类方法.     

模糊信息系统上的规则提取

利用源于粗糙集理论的知识分类方法，从模糊关系数据库中提取有用的模糊推理规则，从而。为模糊推理中模糊推理规则的产生提供了一种较为客观的方法，并将该方法应用到不完备信息系统的完备化．     

根据粗糙集理论进行图像块分类的规则发现

提出了一种根据粗糙集理论进行图像块分类的方法,它利用了粗糙集理论的强大的定性分析能力,结合图像块样本的时域、频域特性对其进行分类,并在分类能力不变的情况下,通过知识约简,导出问题的分类规则。     

基于模糊相似矩阵与粗糙集的规则获取

粗糙集理论是一种对对象进行分类的能力.分类是推理、学习与决策中的关键问题.传统粗糙集所基于的是不分明关系,这往往使得分类过细,因而基于粗糙集的规则获取也存在知识粒度过细的问题.文章探讨一种基于模糊相似矩阵的分类方式,把传统的等价关系弱化为模糊等价关系,从而得到更具表达力的粗糙集模型,在这个前提下讨论规则获取一定程度上解决了知识粒度过细的问题.     

社交网络中分类推荐用户的设计与实现

社交网络中存在密切的朋友圈子关系,而目前社交网络由于用户推荐方法单一,出现用户流失、朋友圈不明确等问题,通过用户标签的语义相似度的计算,对用户与其关注者之间的关系程度进行分析并按兴趣分类,根据分类进行关联关注用户的再推荐。通过实验验证了分类的有效性,提高了推荐效率。     

基于粗糙集理论的异步电机控制规则提取方法研究

粗糙集理论是一种对不精确、不确定和不完全的数据进行分类分析和知识获取的有效手段而,规则提取是粗糙集理论的主要应用领域之一.通过提出一种针对决策信息系统的属性约简方法,采集了异步电机运转过程的实测数据.讨论了过程控制规则的获取方法.     

基于粗糙集理论不完备信息系统的数据挖掘

提出了一种基于推广的粗糙集理论直接在不完备信息系统上进行数据挖掘的方法，并给出了该方法的算法和实例．该方法利用粗糙集理论直接对不完备信息系统进行知识约简，然后根据获得的约简集建立知识层次树，利用规则的支持度阂值s0和置信度阈值c0从知识层次树的压缩搜索空间中提取不完备系统的规则集，该方法保持了原始数据和数据挖掘所获得的知识的真实性，另外，还提出了知识规则的上、下支持度，上、下置信度，规则粗糙度等概念，以便指导用户更好地利用数据挖掘所获得的知识．     

粗糙集在粉螨亚目螨种智能鉴别中的应用研究

粗糙集理论是一种新型的软计算方法,它能有效分析和处理不精确、不一致、不完整等特性的不完备信息,是一种强大的数学分析工具,具有良好的容错性能.采用粗糙集技术,并与分类鉴别算法相结合,给出改进的约简算法,对已分离的螨种进行分类鉴别,鉴别实例结果显示,在信息不完备的情况下仍能正确地进行分类鉴别,可明显提高分类鉴别能力和效率.粗糙集在粉螨亚目螨种智能鉴别中具有较好效果.     

基于差分进化算法的语义查询扩展技术

目的提高扩展词与用户查询在语义层面上的关联,解决歧义扩展问题。方法基于差分进化算法的语义查询扩展技术先利用领域本体提供的领域背景知识来获取候选扩展词集,然后通过分析用户日志来获取用户检索偏好信息,最后利用差分进化算法确定同用户检索意图最相符的扩展词集。结果比起前沿的局部上下文分析方法,基于差分进化算法的语义查询扩展技术能够确定更高质量的扩展词集。结论利用用户日志和本体中概念间的语义关系作为背景数据来过滤无关的扩展词可以有效提高后续语义扩展过程的效率,差分进化算法能够有效排除同用户检索意图无关的词集并确定高质量的扩展词集。     

一种基于超级链接结构的WWW模糊聚类算法

搜索引擎是目前最主要的WWW信息检索的工具 ,然而 ,用户对当前搜索引擎的检索效果并不满意。论文给出了基于文档文本内容和文档间超链信息的混合相似度计算方法,并给出了基于混合相似度的模糊(软 )聚类算法HTSC。对HTSC算法进行了理论分析 ,并对其中的核心算法进行了初步的实验验证。该算法可对搜索引擎返回的结果进行模糊聚类 ,以方便用户从中找到真正需要的信息。     

分离模糊集合(A(-overF),AF)与模糊信息智能融合

利用内-分离论域、外-分离论域与分离论域,改进了L.A.Zadeh模糊集合,提出了由内-分离模糊集合与外-分离模糊集合共同组成的分离模糊集合。利用分离模糊集合,给出了模糊信息融合的生成及其属性关系;给出了模糊信息融合中的信息筛以及信息筛分准则,进而提出了模糊信息外-融合-智能检索算法;利用这些理论结果,给出了模糊信息外-融合在疾病分类智能检索中的应用。     

Vague ALC(D):一种基于vague集的模糊描述逻辑

针对普通的模糊描述逻辑使用单个隶属度无法准确表示不精确知识,而且描述逻辑是在抽象层次上描述知识,对实体的数值信息缺乏强有力的表达手段的问题,提出了一种基于vague集并结合具体域的模糊描述逻辑——vague ALC(D).介绍了用隶属度区间来表示模糊知识的vague集,给出了vague ALC(D)的语法和语义,指出了它的推理问题,同时也给出了相应的tableaux算法.vague ALC(D)能够更准确地表示和推理含有数值信息的模糊知识,增强了模糊描述逻辑的表达能力和推理能力.     

基于本体的信息检索模型研究

在传统的信息检索模型中，由于档逻辑视图和用户信息需求逻辑视图不能有效地代表档和用户信息需求，所以尽管根据逻辑视图的特点选取了合适的排序函数，但检索性能总是不能令人满意．提出基于本体的信息检索模型，使用较好的兼顾了知识表达能力和推理效率的描述逻辑来构建本体，利用tableau算法和只含有原子角色情况下个体间的等价关系分别生成概念集和个体集的商集，从而得到具有语义的索引项集合，利用这些具有语义的索引项来生成较好地反映档和用户信息需求语义的档逻辑视图和用户信息需求逻辑视图；由于逻辑视图能够有效地代表档和用户信息需求，再根据逻辑视图的特点选取合适的排序函数，从而可以使检索性能大大提高．     

基于不同度量方法的Vague集的相似度量比较

基于海明距离函数,给出了Vague集2种新的相似度量方法.根据不确定信息处理的实际背景,利用Vague集的相似度量应该遵循的5项准则,对常见的几种相似度量性质进行了逐一检验,并将这几种相似度量进行比较,指出了它们的不足.     

煤矿本体的语义相似性研究

为了在信息检索中,从语义层面全面理解用户查询意图,提高信息的查全率和查准率,提出了基于本体的语义相似性和相关性计算方法。该算法充分考虑了本体模型结构的特点和本体间语义距离、本体密集度等因素对语义相似性的影响,提高了信息检索性能。以煤炭矿井工程的知识体系为例,建立了本体库模型,并设计了本体库的树状内存数据结构。通过实验仿真计算验证了本体相似性算法的有效性。     

改进的Vague值间相似度量一般公式及其地标排序应用

针对现有Vague值间相似度量一般公式以常数为调节系数存在的不足,提出对其未知度子项调节系数增加与Vague值自身有关的函数的改进方法,给出了该函数应满足的条件。提出了一种包含该函数的新的Vague集间相似度量,对其性质进行讨论;并基于现有Vague集间相似度量,给出了一种该函数的选取方法。与现有相似度量比较表明,提出的相似度量明显改善度量结果的合理性和区分能力。与多准则模糊决策方法相结合,将提出的相似度量用于地标排序,表明其有效性、可行性和优越性,同时为地标排序提供了一种新方法。     

基于模糊粗糙集理论的信息检索方法的研究

信息检索中的词汇挖掘就是利用给定域范围的词汇来提高用户查询效率，大多数情况下信息检索系统上的查询不是优化的。词汇挖掘可以使我们在查询上进行泛化、特化或者其他基于词汇转换的操作来提高查询性能。本文将粗糙集和模糊集理论结合起来研究了一种新的词汇挖掘框架，该框架即使当文本和查询使用加权表示即模糊表示时，也可以用基于粗糙集的近似集合。     

一种古籍汉字图像的多属性模糊检索模型

针对古籍汉字结构复杂、风格多变以及字形图像降质所导致传统文字图像检索技术在应用于古籍汉字图像时性能不佳的问题,引入犹豫模糊集理论,提出了一种古籍汉字图像检索模型.首先,设计面向古籍汉字图像的重叠模糊规范化双弹性网格划分,通过考察当前网格与其近邻网格间各种字形要素间的几何和统计特征,定义相应的犹豫模糊元素,进而构成古籍汉字查询图像和目标图像的犹豫模糊集合;其次,以犹豫模糊集合的加权距离测度作为古籍汉字查询图像和目标图像的相似性测度,得到古籍汉字图像检索结果的有序输出.本文算法在11 574幅古籍汉字图像上的检索查准率和查全率分别为78.9%和76.5%.