二阶非齐次线性差分方程为极限圆型的判定

提出了二阶非齐次线性差分方程为极限圆型的定义,并给出了几个充分性的判定方法。     

利用增益率构建混合型选择性不完整数据分类器

鉴于已有的绝大多数选择性分类算法主要用于完整数据,而现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性,本文在已有工作基础上利用信息增益率构建了一种用于不完整数据的混合型的选择性贝叶斯分类器:GBSD.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,GBSD不仅能大幅度减少属性数目,而且比已有工作更能有效改善分类准确率和效率.     

基于分布不完整数据选择性分类器

通过删除数据集中的无关属性和冗余属性构建的选择性分类器可以有效地提高分类精度和效率.由于处理不完整数据的复杂性,已有的选择性分类器大都是针对完整数据的.然而,现实中的数据通常是不完整的并且包含许多冗余属性或无关属性.为解决这一问题,在构建的不完整数据分类器DBNB的基础上给出了一种有效的选择性分类器:SDBNB.在12个标准的不完整数据集上的实验结果显示,SDBNB的分类准确率比分类效果较好的选择性不完整数据分类器SNB和SRBC平均高出0.69%和0.58%,而其标准离差比SNB和SRBC平均低0.11和0.05.这表明SDBNB不仅有较高的分类准确率,而且分类效果更稳定.