基于粗集理论的一种规则提取方法

介绍了粗集理论的基本概念,通过对现有基于粗集的最小规则提取算法的分析,发现其缺陷,提出了一种改进的基于粗糙集的规则提取方法,并用UCI数据库中的9个标准数据集从规则集的规则数目、规则集的平均规则长度、规则集的平均规则支持、规则集的预测精度等4个指标对改进的算法进行了测试和对比分析,实验表明了该算法的有效性.     

基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法

对传统粗糙集理论进行了扩展，提出了一种模糊-粗糙集模型。利用模糊集理论和Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化，并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵，把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系。提出一种基于模糊-粗糙集模型的归纳学习算法FRILA，此算法和决策树算法相比，具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点。实例验证了此方法的有效性。     

一种基于关联模式的完全决策规则的提取方法

针对基于粗糙集理论提取完全的决策规则是NP难问题,提出一种获取统计意义下的完全的简化规则的算法.该算法结合关联规则挖掘方法和粗糙集方法的优点,从决策表中提取出具有一定支持度和可信度阈值的决策规则,具有实际的应用意义.通过实例验证了算法的有效性.     

基于粗糙集理论的知识库分解与规则获取

粗糙集理论可以通过对数据的约简从例子中学习,获取决策规则。但是,当知识库规模较大、条件属性个数较多时,存在提取规则速度慢、规则长度长等缺点。本文介绍了粗糙集理论的基本概念,提出了一种基于粗糙集的知识库分解算法。首先引入决策属性支持度的概念,在此基础上定义了一个属性选择量度,选择最佳目标属性对知识库进行分解,直到所有对象都被精确分类,从而得到具有一定支持度的规则集,得到的规则长度短,提取速度快。通过对一个简单实例的分析,证明了该算法的可行性。     

基于PCA和Rough Set在股票分类中的研究

为了提高股票分类的精确度,降低分类的复杂度,结合主成分分析和粗糙集理论对股票数据进行了处理.首先对股票数据进行预处理,然后利用主成分分析降低数据的维数,再利用粗糙集理论对降维后数据进行离散化和约简,并最终得到分类精度和分类规则.试验表明:算法取得了较好的分类精度和较少的分类规则数目,具有一定的可行性.     

基于多尺度粗糙集模型的决策树在高校就业数据分析中的应用

为解决目前常用于就业数据分析的C4.5算法、基于粗糙集等的决策树生成算法均无法很好地处理决策精度需求不同和噪声适应能力的问题,运用基于多尺度粗糙集模型的决策树算法于于高校就业数据分析,并以某高校2012年就业数据为例进行分析,同时将分析结果与C4.5算法和基于粗糙集的决策树生成算法的分析结果进行比较．结果表明:基于多尺度粗糙集模型的决策树算法生成的决策树树形结构简单、产生的规则简洁、不存在不可分的数据集、运算速度快．     

基于粗糙Multilayer Perceptron网络的规则提取及生成方法研究

将粗糙集理论同神经网络结合起来,提出了一种基于粗糙集的神经网络体系结构,并以此为基础讨论了神经网络中的规则提取方法.为扩大神经网络的适用范围,利用粗糙集理论中的相关概念来指导神经网络系统的构建,从而使系统参数具有较为明确的物理意义.提出一种对该网络进行训练的学习算法.根据网络中各节点所对应的物理意义以及相应连接权值的大小,给出了一种折衷型算法对粗糙神经网络进行推理规则提取和生成.实验结果表明:粗糙神经网络具有较好的工作性能,并且能给出相应的推理规则.     

基于关联规则挖掘的粗糙集屙陛值约简算法研究

粗糙集理论中约简是一个重要的研究课题,它包括属性约简和属性值约简两方面内容。针对目前属性值约简只能实现约简,而不能计算各个规则的出现次数的问题,结合关联规则和粗糙集两方面的优点,对冗余规则和不一致规则进行处理,获得具有实际意义的约简表。实验证明,此算法是有效的。     

基于关联规则挖掘的粗糙集属性值约简算法研究

粗糙集理论中约简是一个重要的研究课题,它包括属性约简和属性值约简两方面内容.针对目前属性值约简只能实现约简,而不能计算各个规则的出现次数的问题,结合关联规则和粗糙集两方面的优点,对冗余规则和不一致规则进行处理,获得具有实际意义的约简表.实验证明,此算法是有效的.     

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。     

本科毕业论文选题质量的探索与实践

选题是本科毕业论文的基础环节,在一定程度上决定着毕业论文的质量。从本科毕业论文工作的特点出发,阐述了毕业论文选题工作中存在的选题缺乏创新性、实用性、可行性和范围和深度不当等问题。分析了这些问题的存在是由于招生规模增长过快、实验、实习条件有限和学生对毕业论文不重视等原因。总结了沈阳农业大学为提高本科毕业论文选题质量采取的加大对毕业论文选题的指导力度、控制每位教师指导的毕业生数量和加强实验室和实习基地建设等措施,进一步提出了选题应结合学生兴趣与特长、体现专业特色、难度适宜和选题可与科技创新活动相结合等提高毕业论文选题质量的设想。     

新建本科院校体育师资问题及对策

新建本科院校的体育师资在新教师的引进中,存在技术与学历、科研能力与教学能力、“专才”与“通才”等两难选择.要想解决这些问题,学校需要明确本校办学定位,根据实际情况引进与培养相结合.教育行政部门应扩大有培养体育研究生资格高校招生自主权,改进现行体育硕士研究生培养体制,调整本科教学评估指标体系.     

基于DM642的运动目标自动跟踪实验平台研制

为测试运动目标自动检测与跟踪算法在DSP系统中的运行性能,以及加强大学生创新能力的培养目标,设计了1套以DM642硬件为核心的运动目标自动跟踪实验平台,实验平台的软件系统采用模块化设计。介绍了基于背景减除的运动目标检测和改进CamShift跟踪算法的原理,并给出了运动目标自动检测和跟踪的实验结果。实验结果表明,该实验平台能够对设计的运动目标跟踪算法进行实时的运行,为跟踪算法的实际应用提供1个方便的测试平台。     

研究生招生改革工作的思考

研究生招生制度直接影响培养人才的质量。现行的研究生招生工作已经落后于时代,不利于人才的培养,研究生招生单位缺乏自主权。为此本文建议建立新的研究生招生制度,改革研究生收费制度,扩大招生单位自主权,以培养高质量的研究人才。     

基于MC9S12XS128单片机的智能小车控制系统设计与实现

介绍了一种电子竞赛智能小车的控制系统设计与实现.以MC9S12XS128单片机作为控制系统核心,设计了智能小车的视频处理电路、电机驱动电路以及电源电路等,给出了赛道图像采集算法、抗干扰和抗反光的黑线提取算法、舵机转向和速度调节的PID控制算法、赛道识别和弯道控制算法,制作的智能小车能通过对自身运动速度和方向的实时调整实...     

模糊逻辑在营销人员选聘中的应用

将模糊逻辑引入到营销人员选聘的选聘过程,帮助招聘者更容易地识别应聘者,并且提出了一个用于营销人员选聘的模糊逻辑框架,企业可以借此收集和分析营销人员的历史业绩、修订专家规则、扩展系统,并且给出一个选聘实例。     

如何把好面试关

人力资源是决定企业未来的重要因素，而招聘面试是企业获得人力资源的重要手段，能否把好招聘面试关是人力资源部门需要潜心研究的问题。简述了面试主体的基本含义以及面试提问应把握的技巧。     

高校招生规模、政府投入和学费标准的三维动力学模型及政府调控

近年来,随着中国高等教育招生规模的急剧扩大,高等教育中出现了许多为社会所关注的热点问题,数学建模有助于解决有关的热点问题和引导政府进行宏观调控.作者在适当的假设下,系统地建立了关于高校招生规模、政府生均经费投入与学费标准之间的3个三维非线性微分方程动力学模型.给出每个模型平衡点的稳定性条件,并通过对模型进行极值分析,得到了政府确定高校的招生基数的原则和高校招生规模的估计.其主要结果为政府进行宏观调控决策提供了相应的理论依据.     

美国高科技企业的人才招聘借鉴及对中国的启示

鉴于人力因素在高科技企业中的重要作用,管理人员必须努力为企业寻求优秀的高技术人才,这已成为高科技企业人事部门及人事经理的首要任务。这里介绍了美国高技术人才招聘的经验,并结合国内现状,对高科技企业的人才招聘进行分析与比较,旨在给国内高科技企业的人才招聘带来一些新的启示。     

对高校发展党员工作现状的思考

近年来，高校发展党员工作取得了显著的成绩，也出现一些新情况、新问题，针对这些情况，各高校都采取了许多有效的措施，积累了一定的经验。但在如何解决高校青年教师、学生入党动机多元化，发挥学生在发展党员工作中的作用，科学设置学生党支部等新问题上，还需要新的探索和实践。通过对发展党员现状的分析，提出相应的对策。