基于决策属性粒度树提取决策规则

粒计算通过粒的形成、粒的转移、粒的合成与分解等手段有效地解决问题.利用属性粒度树,将粒计算与决策形式背景的规则提取理论相结合.首先将决策属性进行粒化,给出多粒度决策形式背景的定义;其次研究了粒化前后决策形式背景协调性的关系;最后在假设粒化前后决策形式背景协调的前提下,研究了粒化前后决策规则之间的关系.     

一种基于知识距离的决策规则的评测

粒度计算是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究。主要用于处理模糊的、不完整的、不确定的和海量的信息。粗糙集模型作为粒度计算的三大研究模型之一,得到了广泛的应用。针对粗糙集中决策规则性能的评测问题,本文基于粒度计算的思想,提出一种粒化算法,通过知识距离来粗化条件属性集,实现对决策规则的评测。实例证明该方法评测效果较为理想。     

基于二进制Granule计算的关联规则挖掘方法

在分析关联规则挖掘Apriori算法时,从信息粒的角度出发,根据二进帝j粒计算的表示方法和Apriori算法中的相似性及交互性,提出了一种用二进制粒计算采表示的Apd槲改进算法,即使用二进制粒计算求出频繁项目集。方法不仅简洁、方便、逻辑性强,而且更适合于计算机运算。     

基于决策规则的属性约简算法

属性约简是粗糙集的核心问题之一。本文基于决策规则给出属性约简相关结论和属性重要性,提出启发式约简算法,引入黄金分割法思想,提高算法效率,并以实例验证算法有效性和正确性。     

基于决策规则的属性约简算法研究

随着形式背景中数据的增多,概念数量会急剧增加。基于决策形式背景的属性约简在保持决策规则分类能力不变的前提下,寻找极小属性子集,使得决策规则得以简化。文章首先将规则分为强规则与弱规则,提出非冗余规则的判定定理及规则约简的判定定理并予以证明;其次提出规则约简及规则输出算法,具体做法是:生成非冗余规则,然后对非冗余规则进行约简,保留规则中相对必要属性的最简形式,删除规则中的不必要属性;随后讨论了算法的时间复杂度。通过实例分析,对比了其他属性约简算法的运行效率和分类能力,证明本文提出的算法具有可行性和正确性。     

一种改进的决策规则生成算法

将神经网络集成与C4.5Rule方法相结合,提出了一种改进的决策规则生成算法.该算法以神经网络集成作为C4.5Rule学习的前端,利用其产生用于C4.5Rule学习的数据集,在此基础上进行决策规则的生成.在UCI机器学习数据库上的实验结果表明,该算法可以产生泛化能力较强的决策规则.     

多决策形式背景快速规则提取算法

多决策形式背景的规则提取是知识发现领域中一项重要研究内容。针对决策形式背景中决策属性数量为多个时的规则提取问题,文章定义并讨论了形式向量及其性质,提出了一种多决策形式背景规则提取的形式向量算法。算法通过求取不同属性粒度下的条件形式向量和决策形式向量来构建形式向量的树形拓扑图,并按照文章所提的定理计算拓扑图中不同深度下条件形式向量与决策形式向量的关系,进而快速提取最简规则。文章算法可以有效处理不一致决策信息,同时得到非冗余最简规则,并且具备较高的效率。文章通过数学证明、实例分析和对比实验,验证了算法的有效性和快速性。     

决策概念格及决策规则的提取

针对含有决策信息的决策形式背景,提出了决策概念格模型,并定义决策概念格中的决策规则及规则的置信度和支持度,用户可根据实际的需求,从规则中提取满足最低置信度及支持度的规则.     

基于多粒度理论的不完备决策规则获取

将多粒度理论引入不完备决策系统中,针对其不完备性,结合非对称相似关系提出基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型,并讨论该模型的性质。随后重点讨论基于相似关系的不完备多粒度粗糙集模型中属性约简和决策规则获取的问题,将多粒度理论和近似分布约简相结合,提出了不完备多粒度近似分布约简,获得所有的最简确定决策规则和最简可能决策规则。最后通过实例分析,发现使用多粒度近似分布约简与规则获取方法比原有的单粒度近似分布约简与决策获取方法更合理有效。     

基于模态逻辑的决策规则生成与证据合成

在多数的综合评价系统和决策系统中,数据信息表现为对象和属性之间的关系,这类数据信息中存在不确定性.不确定性来源有两种,一种来源于主体对客观事物的认识过程中,另一种来源于客观事物自身.文中使用模态逻辑及其模型合理、有效地将这两种不确定性结合在一起并表示在模态逻辑公式中.同时,基于模态逻辑的不确定性表示自然地提供了一种决策规则获取和证据合成的方法.与传统的基于Dempster-Shafer证据理论的证据合成相比较,基于模态逻辑的证据合成更符合人们的直觉.     

基于改进ID3算法的决策树构建

介绍了决策树算法的基本原理,指出在决策树构建的过程中,ID3（Interative Dichotomic Version3）算法按照信息增益最大的原则选取属性,公式比较复杂,相应计算的复杂度也比较高,耗费较多的硬件资源．相对于ID3算法而言,条件概率决策树算法按照条件概率最大的原则选取属性,条件概率能够把属性和类别联系在一起,公式比较简单,有效地降低了计算的复杂性,并且决策树的建立提高了系统的精确度和检测速度．     

二进制粒在旱涝序列相似性匹配中的应用

通过采用二进制数表示旱涝事件序列中的事件,描述了基于二进制信息粒的运算及二进制粒事件序列相似性匹配的相关定义,提出了基于二进制粒事件序列上的多层次全序列匹配算法及相关定义;经实验验证分析,说明了研究的有效性,为研究地域气候相似和局地小气候相似提供了新方法。     

基于期权的风险投资项目的多目标优化决策模型

在风险投资项目优化过程中,构建基于期权的多目标优化决策模型,以期获得风险投资项目期末时风险与收益的最优化。     

决策支持系统理论分析及方案研究

在分析现有决策支持系统的基础上,提出了高校管理决策支持系统的新方案。阐述了高校建设决策支持系统的实施过程。     

题元角色与及物性参与者对比分析及研究

题元角色反映了受动词支配的名词之间的语义关系,是句法和语义的接口。与题元角色不同的是,参与者是功能语言学及物性系统的一个重要组成部分,是构成及物性过程不可缺少的要素之一。但两者都用于语义分析,存在某种联系。本文目的在于分析两者的理论基础,初步探讨两者之间在理论框架,角色划分和角色之间关系等方面的异同。     

计算机辅助英语教学中的教师角色分析

文章运用建构主义理论,结合自身的教学实践,探讨了在多媒体计算机网络化教学环境中教师角色及如何有效地利用现代化信息技术为英语教学服务。     

话语角色转换的迈氏标记模式研究

Myers—Scotton创立的标记模式是一个以认知为基础的语用学理论,旨在揭示语码转换背后说话人所欲传递的意图义。从这一模式出发,说话人选择有标记的话语角色可以向受话人传递额外的信息。即标记模式中所说的意图义,以抵消这一选择所带来的额外付出。这些意图义的传递可以取得相应的语用效果,话语角色的转换因而成为实现成功交际的一种语用策略。     

排污权交易下的企业环境决策行为分析

环境经济学家一直主张在环境政策中更多地使用经济手段,排污权交易是实现环境成本外部不经济性内部化的重要手段之一。在完成排污权初始分配和允许交易的条件下,企业就需要根据自身和市场的状态进行环境决策。对企业环境决策的基本假设条件进行了设定,建立了企业收益基本模型,分析了基于排污产出效益和污染治理成本差异的环境决策行为,提出了不同条件下的策略选择。     

基于量化相似关系的不完备决策信息系统的完备化算法

由于不完备信息系统中得到等价关系比较困难,这使粗信理论的应用受到限制,为此相似关系信息系统被得出,它利用对象之间相似性的把握能力对传统粗集理论进行扩充.在改进相似关系的基础上,提出以相似关系的量化值为尺度,并考虑决策规则的相容性对不完备决策信息系统的缺省数据进行填补.     

客家妇女的角色与地位

客家妇女是客家文化的典型体现。其勤劳耐苦、崇文重学、达理明义和积极参政的特点十分突出。有的论者认为客家妇女比别的族群妇女地位更为低下,而大量史料、客家人的风俗习惯和具体社会现象可以证明客家妇女在家庭中居于重要地位,在社会生活中也具有不可忽视的作用。