一种基于改进邻域粗糙集中属性重要度的快速属性约简方法

冗余属性过多是影响分类算法运行效率和准确率的重要因素。为了提高分类算法的运行效率和分类准确率,提出一种基于改进邻域粗糙集属性重要度的快速属性约简算法。首先,提出一种改进的KNN属性重要度;其次,利用改进过属性重要度的邻域粗糙集对原始数据的条件属性进行重要度排序,利用排序结果对原始数据进行属性约简,得到约简后的特征子集;最后,将约简后的特征子集输入分类模型进行分类预测。实验仿真结果表明,与改进前的基于邻域粗糙集的属性约简算法相比,所提出的方法具有较高预测精度和较快运行速度。     

FCM属性约简方法在汽轮机故障诊断中的应用

文章通过汽轮机故障样本数据的空间分布状态分析,基于模糊c均值(FCM)聚类方法实现故障征兆参数属性的离散化处理;采用粗糙集(RS)属性约简方法对原始特征向量进行优化,去除冗余特征,提取特征向量的本质信息;基于约简后的特征向量建立支持向量机(SVM)故障诊断模型.实验结果表明,该文所提出的方法不仅可以提高故障诊断的准确性...     

基于Rough set理论的气象状况分类算法研究

根据粗糙集理论,提出一种基于决策表相容性的属性约简算法。对一幅经典的天气观测状况决策表进行属性约简,把表示观测状况的各参数作为决策表的属性,运用粗糙集理论对该原始决策表进行约简,以提取天气状况的重要属性,删除分析过程中的冗余属性和属性值,约简后的属性可为决策提供支持。分析表明,粗糙集理论应用于这类决策可得到更清晰、简明的判断规则。     

基于RS-LSSVM的高速列车走行部滚动轴承故障诊断研究

针对高速列车走行部滚动轴承故障诊断模型构建时间较长、诊断准确率不高的问题,提出一种基于粗糙集(RS)和最小二乘支持向量机(LSSVM)的方法。该方法利用小波包变换构造能量特征集,使用粗糙集属性约简算法对离散后的能量特征集处理,得到最小约简,将其输入到基于最小二乘支持向量机的故障诊断模型中进行状态识别。测试实例证明了粗糙集属性约简算法不仅保留了能量特征集的重要属性,缩短了后期故障诊断模型构建时间,而且保证了故障诊断的准确率,其模型构建时间为0.071 s,故障诊断准确率为100%。因此,RS和LSSVM相结合是一种优秀的故障诊断方法,可以作为高速列车走行部滚动轴承故障诊断的新思路。     

F-模糊粗糙集及其约简

模糊粗糙集的知识约简是模糊粗糙集理论的核心内容之一,从增量式的数据、海量数据或动态数据中挖掘出人们感兴趣的知识,是数据挖掘研究的一个重点,也是一个难点.首先,给出模糊粗糙集的属性重要度的定义及属性约简的定义;其次,从F-粗糙集及并行约简出发,并结合模糊粗糙集的属性重要度,提出了F-模糊粗糙集及其约简,为增量式或动态模糊决策表的属性约简提供了一种有效的方法;最后,通过实例验证了F-模糊粗糙集及其约简的可行性.     

基于粗糙集理论的试卷质量评价分析

将粗糙集理论应用于试卷质量评价分析中, 通过对试卷质量评价指标、试题重要性和试题冗余信息的分析, 应用粗糙集的属性约简及属性重要性等概念, 给出了独立指标的权重计算方法, 建立了基于粗糙集理论的试卷质量综合评价分析模型, 为提高教学质量管理提供参考.     

基于属性相容度和重要度的粗糙集

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法.该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性.实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度.     

基于粗糙集方法的知识发现

属性约简和属性值约简是租糙集理论中的重要研究内容,也是粗糙集理论应用于知识发现的主要方法.但求取任意问题的最小属性集是一个NP难问题.本文利用属性间的知识依赖度,提出了一个求取属性约简的贪心算法,它可以在多项式时间内得到一个约简.同时,把粗糙集方法应用于知识发现,通过属性约简删除信息系统的冗余属性,减少数据量,再利用属性值约简,获取决策规则.最后通过实例说明了基于粗糙集方法的知识发现过程,验证了方法的有效性.     

基于改进属性约简的粗核聚类算法

核聚类算法是一种能够处理样本间差异微弱的有效聚类算法.以粗糙集理论为基础,将基于属性重要度的属性约简算法应用到核聚类算法中,提出一种新的聚类改进算法,由此可以得到高准确率低复杂度的良好结果.该算法在使用核函数对样本优化前,首先用基于属性重要度的约简算法对样本属性进行处理,同时引入信息熵来改进约简算法,从而删除冗余属性得...     

基于属性相容度和重要度的粗糙集属性约简混合算法研究

针对粗糙集属性约简算法中时间效率较低的问题,结合属性相容度模型和属性重要度的模型,提出一种混合相容度和重要度的粗糙集属性约简算法。该算法利用属性的相容度模型,快速地从众多属性中将核集筛选出来,作为基本核集;然后通过属性的重要度模型对基本核集进行补充和完善,作为约简后的最终核集,以确保核集的完整性。实验结果表明,在保证约简结果完整性的基础上,该混合模型算法,大大提高了时间效率,降低了算法的时间复杂度。     

基于邻域粗糙集的极速学习机算法

将基于单隐层前馈神经网络(SLFN)提出的极速学习机(ELM)算法和邻域粗糙集理论进行结合,提出基于邻域粗糙集的极速学习机算法,采用邻域粗糙集对样本集进行属性约简,去掉冗余属性,利用ELM对约简后的数据集进行学习,并对数据样本进行预测。实验表明ELM算法相比具有更高的训练精度和测试精度。     

基于RS和SVM的水泥回转窑故障诊断研究

将粗糙集和支持向量机两种理论相结合应用于水泥回转窑的小样本故障诊断。首先介绍了粗糙集(RS)理论和支持向量机(SVM)理论的基本理论知识,然后将RS理论应用于水泥回转窑故障信息的知识约简,再利用SVM理论对RS理论约简后的数据进行训练和分类。这种融合之后的诊断方法不仅充分发挥了两种理论的优点,同时克服了SVM对冗余信息和有用信息识别的局限性,有效地降低了SVM的输入信息空间维数,弥补了RS理论法对输入信息中的噪声敏感、抗干扰能力差的缺点,有效地提高了诊断的效率和准确率。     

一种基于互信息的粗糙集知识约简算法

针对粗糙集理论核心内容之一的知识约简问题,该文提出了一种改进的互信息的属性约简算法。该算法结合信息论中信息熵与互信息的概念定义了粗糙集里的一种新的属性重要度,并以此属性重要度为启发式信息进行属性约简。实验分析表明:在大多数情况下,该种算法都能够得到决策表的最小约简。     

基于粗糙集的居民点选取方法研究

考虑到粗糙集能挖掘数据分类信息,生成客观决策规则,提出一种基于粗糙集的居民点选取方法.通过对影响居民点重要性的多项因素进行约简,生成选取规则;基于约简后的指标信息系统,由知识信息量定义指标的权重,综合评价居民点的重要度;依据数量选取模型结合重要度排序完成居民点选取.以居民地的面积、行政等级、Voronoi图面积以及居民点与重要道路的邻近距离作为评价居民点重要性的指标,实验结果验证该方法能有机结合居民点的空间属性与专题属性,选取规则不依赖专家经验,指标权重较为客观,在不同层次有效传递居民点的多项特征.     

基于RS-MIV-ELM模型的基坑水平位移影响因素分析和预测

为了预测基坑的测斜最大水平位移及深度,提出了基于粗糙集(RS)属性约简、平均影响值(MIV)和极限学习机(ELM)的组合模型RS-MIV-ELM.在系统分析、量化变形影响因素的基础上,利用RS属性约简算法和基于ELM的MIV算法(ELM-MIV)分别去除影响因素集中的冗余因素和相关性极小的因素,以简化模型输入变量;采用简化的影响因素集训练ELM模型,并用ELM模型对其他测点位移进行预测.验证结果表明,RS-MIV-ELM模型的训练速度、预测精度和泛化能力均比全因素ELM模型和基于最简集的BP神经网络模型RS-MIV-BP具有较大的提高,其均方根误差和平均相对误差仅为全因素ELM模型和RS-MIV-BP模型的1/2~2/3.     

基于粗糙集理论的表情识别研究

包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向。以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法。仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果。     

基于粗糙集理论的表情识别研究

包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向.以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法.仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果.     

变精度粗糙集模型

针对基本RS模型的不足，介绍了变精度粗糙集模型，并讨论了它与基本RS模型的关系。最后，定义了变精度粗糙集模型上的属性近似依赖、近似约简。     

基于改进的层次分析法的汽车市场销售区域价值分析

汽车市场销售区域价值分析是一个复杂的决策问题.借助层次分析法的层次分析模型,利用粗糙集属性约简,属性重要性理论确定区域价值层次分析模型各因素的权重,评估汽车销售区域市场价值.属性约简去除了模型中冗余的因素,属性重要性理论使得判断矩阵取得了的良好一致性.     

一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。