基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法

在开放动态环境中，在线流特征选择是降低特征空间维度的有效方法 .现有的在线流特征选择算法能够有效地选择一个较优的特征子集，然而，这些算法忽略了类别中可能存在的层次结构.基于此，提出基于层次类别邻域粗糙集的在线流特征选择算法：首先，在邻域粗糙集中引入层次最近异类的邻域关系，避免邻域粒度的选择，借助层次结构计算特征对标记的层次依赖度，推广邻域粗糙集模型以适应层次类别数据；其次，基于层次依赖度提出三个在线特征评价函数，设计了在线相关选择、在线重要度计算和在线冗余更新的层次特征选择框架；最后，在六个层次类别数据集和八个扁平单标记数据集上的实验表明，提出的算法优于现有最先进的在线流特征选择算法.     

工程机械远程监控BS-PLOT混合数据压缩

针对工程机械远程监控系统中状态信息的特点,提出了基于后向斜率(BS)法和分段线性在线趋势(PLOT)的混合数据压缩算法.在最大时间间隔内,采用BS方法判断数据的稳定性,然后利用PLOT方法分段压缩波动数据.在充分考虑了数据的时间属性和噪声环境下进行了野点数据的检测与剔除.实例应用表明,该算法提高了数据压缩率和传输速度,并具有较好的抗干扰性.     

一种基于在线修正时间序列预测方法的UCAV粗决策模型

针对机载传感器不能在作战时限内获取目标参数从而造成属性匹配过程失败的情况,提出了一种基于在线修正时间序列预测方法的UCAV粗决策模型.通过对以往时刻传感器数据的时间序列分析,建立最优自回归移动平均模型,根据延迟获取的数据,运用在线修正预测方法,完成对未来时刻传感器数据的预测及预测值的修正,作为粗糙集决策属性匹配的输入完成决策过程.通过对UCAV目标威胁估计实例的分析可知,该模型能在决策数据的基础上,根据时间序列预测值,提取出所有条件下的决策规则,给出有效决策建议.     

基于MWM的闪存数据库缓冲区置换算法

针对现有闪存数据库缓冲区置换算法无法充分发挥闪存存储器性能的现状,提出了一种基于最小权重矩阵(MWM)的高效缓冲区置换算法.该算法基于缓冲区代价置换算法思想,使用MWM来组织管理缓冲区的数据块,将数据访问频度映射为权重参数,用来参与缓冲区中数据块的置换.在闪存感知平台Flash-DBSim上针对几种典型测试类型数据集进行对比实验,结果表明:本文算法充分利用数据访问特征,特别适用于数据库中数据使用频率高的应用场景.     

基于云模型的入侵检测日志数据特征选择算法

提出一种基于云模型和粒子群优化算法相结合的数据特征选择算法,实现了特征属性的有效约简,降低了特征属性的冗余性,有助于提高日志数据的评估速度.实验结果表明,提出的FSA - CP算法在选择准确率和算法收敛性等方面具有一定优势.     

基于粗糙集的不相容决策表属性约简算法

对Skowron可辨识矩阵方法进行分析,应用反例说明基于Skowron可辨识矩阵方法对不相容决策表属性约简中存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一种基于互信息的求属性核方法,并在此基础上利用互信息作为启发信息,在算法中加入了消除冗余属性的二次约简过程,构造一种完备的启发式属性约简算法.实例分析表明该算法能够有效地对不相容决策表进行属性约简,且具有较好的约简效果.     

基于在线评论的产品选择方法

随着大数据时代的到来,电子商务网站规模迅速扩大,产品的种类和数量已成海量规模,消费者需要高效的产品选择方法帮助他们做出决策.为了提出基于在线评论的产品选择方法,首先,确定在线评论的效用,并对产品属性进行提取得到属性集合,在考虑评论效用的情况下确定属性权重;然后,对在线评论中的情感词进行分析,将消费者情感倾向表示为关于评价标度的概率分布;再依据随机占优准则得到两两产品关于每个属性的占优关系;进一步,通过PROMETHEE II方法对备选产品进行排序.最后,通过一个产品选择的实例说明该方法的可行性和实用性.     

基于邻域交互增益信息的多标记流特征选择算法

现有的多标记特征选择一般假设特征空间是固定已知的,然而实际应用中很多特征是需要在提取过程中实时地进行筛选.为此,提出基于邻域交互增益信息的多标记在线流特征选择算法.首先,基于多标记邻域互信息和邻域交互增益信息提出在线相关性分析与在线冗余性分析两种策略来评价特征;其次,基于邻域交互增益信息构建了在线流多标记特征选择的目标优化函数;最后,在六个多标记数据集和四个评价指标上,实验结果证明了该算法的有效性和稳定性.     

基于Spark的证据邻域粗糙并行分类高效算法

传统邻域分类器因良好的分类性能在分类问题中得到广泛应用.但数据规模和维度的不断增加,提高了邻域分类器的处理难度.为解决这一问题,该文基于Spark实现邻域决策错误率并行属性约简算法,删除数据中的冗余属性,减少数据间的不确定性.该算法能减少分类过程中数据计算时间,提高分类计算效率.邻域分类器在分类决策过程中采用的多数投票...     

一种基于密度的启发性群体智能聚类算法

提出一种基于密度的启发性群体智能聚类算法.针对以往群体智能聚类算法中分类错误率较高、算法运行时间较长等不足,提出记忆体方法和基于密度的先行(look ahead)策略.用人工数据集和真实数据集进行实验,将实验结果进行比较分析.分析结果表明,基于密度的启发性群体智能聚类算法能够得到令人满意的聚类结果,其分类错误率和运行时间明显小于其它聚类算法.     

基于矩阵策略的不完备混合型数据增量式特征选择算法

特征选择是粗糙集理论在数据挖掘等领域中一种重要的应用,如何对动态变化的信息系统进行增量式特征选择是目前粗糙集理论研究的重点。在不完备混合型信息系统中,属性集的不断增加是信息系统动态变化的一种重要形式。首先在不完备混合型信息系统中引入邻域条件熵的概念,并且利用矩阵的方法去表示邻域条件熵;然后针对属性集动态增加的情形,提出矩阵形式的邻域条件熵增量式更新,并且基于这种增量式更新机制给出了相应的增量式特征选择算法;最后,UCI数据集的实验结果表明,所提出的增量式特征选择算法比非增量式特征选择算法具有更高的特征选择性能。     

基于最小描述长度和遗传算法的属性选择方法

为了提高使用属性选择方法后分类器的分类效果,减少分类器的分类错误率,提出了一种基于最小描述长度和遗传算法结合的属性选择方法GA+MDL算法.通过与weka平台上已经实现的两种属性选择方法GeneticSearch + CfsSubsetEval方法以及BestFirst + CfsSubsetEval方法进行比较,证明该方法能够从一定程度上提高属性选择算法的效果.     

数据挖掘技术在医学诊断中的应用

结合医学数据的特点,提出一种基于数据挖掘技术的粗集属性约简算法,并将其应用在医学诊断中.通过具体实例证明了该算法的正确性和有效性,该算法在医学诊断中具有一定的实用价值.     

基于抽样方法的不确定极限学习机

实际应用中的大量数据具有不确定属性,而传统的挖掘算法无法直接应用在不确定数据集上.针对不确定数据的分类问题,提出一种基于抽样方法的不确定极限学习机.该算法通过抽样的方法,对不确定数据集中样本的抽样实例进行学习和分类,得到该不确定样本的所属类别的概率,从而实现了传统极限学习机分类算法对不确定数据的分类,并极大降低了不确定对象实例的枚举代价.实验结果表明,该算法在不确定数据的分类问题中具有较好的有效性和高效性.     

基于酒店特征信息和在线评价信息的酒店选择

为辅助游客通过旅游网站进行酒店选择,提出了一种基于旅游网站提供的备选酒店特征信息和在线评价信息的酒店选择方法.首先,基于酒店特征信息和在线评价信息构建备选酒店有向加权图,依据备选酒店特征信息,基于离差最大化法对酒店特征进行客观赋权,并采用简单加权法确定有向加权图结点权重,依据备选酒店间在线评价信息的比较关系确定有向加权图的有向边及有向边权重;然后,基于PageRank算法原理给出备选酒店排序值求解算法;最后,以基于缤客网站提供的酒店特征信息和在线评价信息进行酒店选择.结果说明了提出方法的有效性和可行性.     

铝电解监控系统重复记录辨识与噪音识别算法

在新型的铝电解网络监控系统中,需要对大量的监控数据构建数据仓库,为此,针对其重复记录的数据预处理问题进行了研究.在属性集的基础上,提出属性重复量、记录重复量等定义,并给出重复记录辨识的一般算法IRA及其推广算法GIRA;对重复记录集中的噪音处理,提出一种基于距离的噪音识别算法INA;以实例说明了算法的具体实现过程.     

云存储访问控制中的快速属性基加密方案

密文策略属性基加密(CP-ABE)的特征比较适合用于安全云存储中对数据的访问控制,而单授权中心的CP-ABE中,随着用户属性个数的增加,其计算密钥生成和分发的难度越来越大,不能满足实际应用的需要。针对上述问题,在多授权机构CP-ABE的基础上,引入在线/离线加密和外包解密思想,基于l-BDHI难题提出了多授权机构下快速属性基加密方案。分析表明方案在标准模型下是选择明文攻击安全的,并通过实验仿真对方案性能进行了详细地对比分析,方案在密钥生成时间、加密时间及解密时间方面均具有较大优势,更适合于计算能力受限的云用户。     

基于Web的网络流量分类管理系统

针对传统的流量分类管理系统存在不稳定、结果反馈不及时、分类结果显示不直观等问题,设计一个基于Web的在线的流量分类管理系统。该系统采用流中前5个包(排除3次握手包)所含信息作为特征值计算资源,集成一种或多种分类算法用于在线网络流量分类,应用数据可视化技术处理分类结果。实验表明:在采用适应在线分类的特征集和C4.5决策树算法做分类时,系统能快速做出分类,且精度达到94%以上;数据可视化有助于人机交互,改善分类指导。     

基于多维信息的变压器绝缘在线监测数据分析方法

针对变压器绝缘老化问题进行过程性分析,提出基于数据适应性的绝缘变化过程建模.以多维度绝缘变化信息为主要变量,考虑数据驱动下,不同维度的数据之间的适应性变化,建立统一评价体系下的在线测量模型.采用核主成分分析和支持向量机做数据整体特征挖掘,典型相关分析算法做局部特征分析,融合变压器绝缘状态信息,分别辨识聚合模型的全局及局部特征.基于实测数据条件对模型进行校验,从而实现变压器绝缘状态评估的在线分析.     

基于邻域粗糙集的不完整决策系统特征选择算法

针对不完整决策系统属性约简算法时间复杂度较高问题,基于正域不变条件下,决策系统分类能力保持不变原则,提出不完整决策系统前向顺序特征选择算法.该算法从约简集为空集开始,根据在约简集合中加入各属性后对正域影响程度大小将属性降序排列,采用顺序前向搜索,选择当前最佳特征加入特征约简集合,确定最佳特征子集.将该算法扩展到基于邻域...