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基于容差关系的多粒度粗糙集中近似集动态更新方法 预览
1
作者 徐怡 肖鹏 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1247-1251,共5页
针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性,为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题,提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先,讨论了基于容差关系的近似集变化的性质,并根据相关性质得出乐观、悲观多粒... 针对不完备信息系统变化时缺失值获取具体属性值的特性,为解决多粒度粗糙集中更新近似集时间效率低的问题,提出了一种基于容差关系的近似集动态更新算法。首先,讨论了基于容差关系的近似集变化的性质,并根据相关性质得出乐观、悲观多粒度粗糙集的近似集的变化趋势;然后,针对更新容差类效率低的问题,提出了动态更新容差类的定理;最后,在此基础上,设计出基于容差关系的近似集动态更新算法。采用UCI数据库中4个数据集进行仿真实验,当数据集变大时,所提更新算法的计算时间远小于静态更新算法的计算时间,即所提动态更新算法的时间效率高于静态算法,验证了所提算法的正确性和高效性。 展开更多
关键词 不完备信息系统 多粒度 动态更新 容差关系多粒度粗糙 近似
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一种优势关系粗糙集近似集动态更新算法 预览
2
作者 洪智勇 李少勇 《计算机应用与软件》 北大核心 2018年第3期253-256,333共5页
近似集计算是运用粗糙集理论在数据挖掘相关研究领域中发现隐藏在数据中潜在知识的一个关键步骤。实际问题求解中,人们常常面对的信息系统是动态变化的。针对信息系统中对象集变化的情况,提出一种基于有序等价类进行信息粒合并的优势关... 近似集计算是运用粗糙集理论在数据挖掘相关研究领域中发现隐藏在数据中潜在知识的一个关键步骤。实际问题求解中,人们常常面对的信息系统是动态变化的。针对信息系统中对象集变化的情况,提出一种基于有序等价类进行信息粒合并的优势关系粗糙集近似集动态快速更新策略及相应算法。通过一个数值化算例验证了信息粒动态更新的可行性,实验结果反映出粒度动态更新方法能有效提高近似集的动态更新效率。 展开更多
关键词 粗糙 优势关系 近似 动态更新
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基于矩阵的决策粗糙集的近似集计算方法 预览
3
作者 刘芳 许雷 《内江师范学院学报》 2017年第12期64-69,共6页
介绍了决策粗糙集模型,研究了决策粗糙集的近似集和各决策域的计算问题,引入了等价关系矩阵的诱导矩阵和截矩阵等概念来计算决策粗糙集中的上、下近似集,进一步计算出各决策域集合.给出了计算决策粗糙集模型中上、下近似集和各个决策域... 介绍了决策粗糙集模型,研究了决策粗糙集的近似集和各决策域的计算问题,引入了等价关系矩阵的诱导矩阵和截矩阵等概念来计算决策粗糙集中的上、下近似集,进一步计算出各决策域集合.给出了计算决策粗糙集模型中上、下近似集和各个决策域的算法.最后,通过实例分析说明了计算近似集的具体操作方法和算法的有效性. 展开更多
关键词 决策粗糙 关系矩阵 近似 决策域
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优势关系多粒度粗糙集中近似集动态更新方法 预览 被引量:2
4
作者 胡成祥 赵国柱 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期40-47,共8页
随着数据的不断变化,从信息系统中获取有用的信息,可有效地为决策提供依据.为此在多粒度环境下,优势关系多粒度粗糙集中粒度增加时,分析了优势关系乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集近似集动态更新的定理和相关性质,提出了一种优势关... 随着数据的不断变化,从信息系统中获取有用的信息,可有效地为决策提供依据.为此在多粒度环境下,优势关系多粒度粗糙集中粒度增加时,分析了优势关系乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集近似集动态更新的定理和相关性质,提出了一种优势关系多粒度粗糙集模型中,当粒度结构动态增加时,近似集更新的算法.该算法的基本思想是不需要重新计算粒度结构变化时信息系统的优势类、下近似集和上近似集,只需根据新增粒度结构的相关信息计算所有对象的优势类;然后根据优势关系乐观多粒度粗糙集和悲观多粒度粗糙集中动态更新近似集的相关定理计算近似集,提高了更新效率.通过与传统的静态算法做比较,验证了本算法的有效性. 展开更多
关键词 优势关系 多粒度粗糙 动态更新 近似
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基于属性值变化的动态覆盖系统中近似集增量算法 预览 被引量:1
5
作者 徐怡 程燕 《系统工程与电子技术》 CSCD 北大核心 2017年第7期1660-1668,共9页
在实际应用中,属性值的改变会导致覆盖信息系统中某一个覆盖发生变化,此时使用非增量的方法计算集合的上下近似集的时间开销较大。因此,针对属性值变化产生的动态覆盖信息系统,提出基于矩阵的增量方法计算集合的上下近似集。首先,给出... 在实际应用中,属性值的改变会导致覆盖信息系统中某一个覆盖发生变化,此时使用非增量的方法计算集合的上下近似集的时间开销较大。因此,针对属性值变化产生的动态覆盖信息系统,提出基于矩阵的增量方法计算集合的上下近似集。首先,给出增量的方法计算动态覆盖的两种特征矩阵。然后,基于给定的两种特征矩阵分别给出计算集合上下近似集的增量算法,通过实例说明了算法的计算过程。最后,通过仿真实验验证了本文所提算法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙 动态覆盖信息系统 近似 特征矩阵 增量方法
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计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法 预览 被引量:1
6
作者 王澍 李天瑞 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2017年第2期162-170,共9页
优势关系粗糙集克服经典粗糙集无法处理偏序关系数据的缺陷,而减少近似集的计算时间可以提高数据处理的效率.基于此种情况,文中提出计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法,在对象和属性同时增加时,能快速计算优势关系粗糙集的近似... 优势关系粗糙集克服经典粗糙集无法处理偏序关系数据的缺陷,而减少近似集的计算时间可以提高数据处理的效率.基于此种情况,文中提出计算优势关系粗糙集中近似集的快速算法,在对象和属性同时增加时,能快速计算优势关系粗糙集的近似集.算法改进近似集相关参数的定义,通过尽可能少的参数求出近似集,简化计算过程,提高算法运算速度,节省内存.实验表明,文中算法具有较快的运算速度,尤其当数据量增大或数据类别增多时效果更明显. 展开更多
关键词 粗糙 优势关系粗糙 近似 快速算法
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微信息大数据粗糙集的近似约简 预览 被引量:4
7
作者 任艳 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2016年第3期309-313,共5页
为了应对微信息舆情数据的格式复杂、价值稀疏和收集困难等大数据处理技术难题,基于隐含语义分析和粗糙集近似约简理论,设计微信息的数据区间值集和近似匹配分类算法.在不影响数据主要关联关系的原则下,提炼核心属性、消减次要属性... 为了应对微信息舆情数据的格式复杂、价值稀疏和收集困难等大数据处理技术难题,基于隐含语义分析和粗糙集近似约简理论,设计微信息的数据区间值集和近似匹配分类算法.在不影响数据主要关联关系的原则下,提炼核心属性、消减次要属性,实现一种微信息异常主题倾向的发现方法.结果表明,该近似约简算法能在完成微信息兴趣倾向主题分类的前提下,将数据集属性大幅度缩减,提高微信息的信息挖掘效率,为微信息大数据舆情处理工作提供了新的思路和案例. 展开更多
关键词 大数据 微信息 近似约简 粗糙 隐含语义分析 主题发现 区间值 近似
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基于加权特性关系的扩展粗糙集模型 预览
8
作者 邱光辉 唐定勇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第23期98-101,共4页
综合考虑不完备信息系统中信息缺失的不同情况及属性本身的重要性,提出了加权特性关系,给出了基于加权特性关系的扩展粗糙集模型及其近似集的定义和性质,并用实际例子解释了该扩展粗糙集模型的近似集计算方法。
关键词 不完备信息系统 粗糙 近似
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扩展优势关系下的变精度粗糙集模型 预览
9
作者 李艳 靳永飞 马红艳 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第9期232-237,共6页
基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力。然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象,z的每个... 基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力。然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象,z的每个属性值都优于另一个对象Y时,该对象z才优于Y。当属性个数较多时,这种优势关系的定义会导致对象的优势集偏小,影响到规则的提取和决策结果。为了解决这一问题,通过引入参数的方法扩展了传统优势关系的定义,并在此基础上进一步给出了扩展后的优势集和近似集的概念,建立了扩展优势关系下的变精度粗糙集模型,采用覆盖率和测试精度作为模型的评估指标。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验将所提模型与传统优势关系下的变精度粗糙集模型进行比较。 展开更多
关键词 优势关系 变精度粗糙 扩展优势关系 近似 决策规则
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粗糙集的最优近似集 预览 被引量:11
10
作者 张清华 薛玉斌 王国胤 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期295-308,共14页
Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出... Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出最优的近似集.首先,回顾了集合间的相似度概念和粗糙集的近似集Rλ(X)的构建方法,提出并证明了Rλ(X)所满足的运算性质.其次,找到了Rλ(X)比上近似集R(X)和下近似集R(X)更近似于目标概念X的λ成立的区间.最后,提出了R0.5(X)作为目标概念的最优近似集所满足的条件. 展开更多
关键词 粗糙 模糊 近似 相似度 粒计算
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基于近似集与粒子群的粗糙熵图像分割方法 预览 被引量:7
11
作者 姚龙洋 张清华 +1 位作者 胡帅鹏 张强 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第5期699-708,共10页
基于经典粗糙集理论的图像分割方法缺少对目标图像不确定性边界域的精确划分,其根据先验粒度构建的图像粗糙集信息系统,并没有客观准确地反映出不同粒度之间的粗糙性信息。基于粗糙集近似集理论模型,首先采用自适应粒化方法得到图像的... 基于经典粗糙集理论的图像分割方法缺少对目标图像不确定性边界域的精确划分,其根据先验粒度构建的图像粗糙集信息系统,并没有客观准确地反映出不同粒度之间的粗糙性信息。基于粗糙集近似集理论模型,首先采用自适应粒化方法得到图像的最优粒度,接着基于该粒度划分构建图像的目标和背景的上下近似集,再根据近似集思想对目标集合的边界域进行精确刻画,同时结合粒子群算法提高求解粗糙集近似集最大粗糙熵的效率,最终得到图像分割的最优分割阈值,并通过仿真实验表明该方法具有可行性和有效性。 展开更多
关键词 图像分割 粗糙 近似 粒计算 粒子群
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对象集变化置信优势关系粗糙集近似集动态更新方法
12
作者 苟光磊 王国胤 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第12期2739-2744,共6页
对象集变化会造成近似集的改变,动态更新方法可以高效计算近似集.对于不完备有序信息系统,讨论了单个对象增加或删除造成的决策类、置信优势类及置信劣势类的变化情况,给出了基于置信优势关系粗糙集的近似集动态更新方法.通过MatIa... 对象集变化会造成近似集的改变,动态更新方法可以高效计算近似集.对于不完备有序信息系统,讨论了单个对象增加或删除造成的决策类、置信优势类及置信劣势类的变化情况,给出了基于置信优势关系粗糙集的近似集动态更新方法.通过MatIab在UCI数据集上的实验结果表明,与非增量式方法相比,所提出的动态更新方法在对象集变化情况下计算近似集时间效率更高. 展开更多
关键词 粗糙 置信优势关系 近似 动态更新
多准则分类问题中近似集的增量更新方法 预览 被引量:1
13
作者 李艳 靳永飞 +2 位作者 吴婷婷 郭娜娜 于群 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第12期71-78,共8页
在优势关系粗糙集方法(DRSA)的框架下,优势关系可用于处理带有序关系属性(准则)的数据,并且已经被广泛用于处理多准则决策问题。然而在实际应用中,当属性集和对象集发生变化时,信息系统会随之不断更新。在这种动态环境下,DRSA... 在优势关系粗糙集方法(DRSA)的框架下,优势关系可用于处理带有序关系属性(准则)的数据,并且已经被广泛用于处理多准则决策问题。然而在实际应用中,当属性集和对象集发生变化时,信息系统会随之不断更新。在这种动态环境下,DRSA中用于属性约简、规则提取以及决策制定的近似集需要得到相应的更新。针对对象集发生变化时(增加或删除一个对象)的多准则分类问题,采用增量方法来更新近似集并提出两种相应的更新算法DRSA1和DRSA2。同时,对不同情况下的更新原则进行了讨论并给出了相关的理论结果与详细的证明。最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验,与非增量的方法(传统的DRSA)进行对比,结果充分体现了所提增量方法的有效性与可扩展性。 展开更多
关键词 优势关系粗糙 多准则分类 信息系统 近似 增量更新
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基于置信优势关系粗糙集的近似集动态更新方法 被引量:3
14
作者 苟光磊 王国胤 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1027-1031,共5页
置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型,上、下近似集的计算是核心内容之一.在实际应用中,属性集通常会发生变化.根据属性集的增加或减少,首先讨论置信优势类及劣势类变化情况,随之给出上、下近似集增量式的变化规律,提出... 置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型,上、下近似集的计算是核心内容之一.在实际应用中,属性集通常会发生变化.根据属性集的增加或减少,首先讨论置信优势类及劣势类变化情况,随之给出上、下近似集增量式的变化规律,提出相应的近似集动态更新方法.通过Matlab在UCI数据集上的实验结果表明,与非增量式方法相比,所提出的置信优势关系粗糙集下的上、下近似集的增量式更新方法可行、高效. 展开更多
关键词 置信优势关系 增量更新 近似 粗糙
粗糙集近似集不确定性研究 预览 被引量:6
15
作者 张清华 薛玉斌 +1 位作者 胡峰 于洪 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1574-1580,共7页
粗糙集用上、下近似集刻画不确定目标集合,而粗糙集的近似集用0.5-近似集作为不确定目标集合的近似集.本文首先分析了基于粗糙集的0.5-近似集相似度的属性约简算法存在理论不完备的不足,指出这种相似度具有随知识粒度变化不敏感的... 粗糙集用上、下近似集刻画不确定目标集合,而粗糙集的近似集用0.5-近似集作为不确定目标集合的近似集.本文首先分析了基于粗糙集的0.5-近似集相似度的属性约简算法存在理论不完备的不足,指出这种相似度具有随知识粒度变化不敏感的缺陷.然后进一步给出了多粒度知识空间下相似度的变化规律,提出了粗糙集近似集的模糊度概念,分析了粗糙集近似集的模糊度在多粒度知识空间下的变化规律,进而提出了相应的属性约简算法.从新的视角构建了目标概念与其近似集的差异性度量方法. 展开更多
关键词 粗糙 近似 模糊度 不确定性 多粒度
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变精度粗糙集中属性变化时近似集获取方法 预览 被引量:1
16
作者 胡成祥 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2015年第11期1398-1408,共11页
在实际应用中,信息系统随着时间在不断发生变化。分别讨论了信息系统中属性增加和减少时,变精度粗糙集模型中近似集的动态获取方法。通过对信息系统中原有的等价类进行划分,避免了对论域的重新划分,提高了动态获取近似集的效率;通过讨... 在实际应用中,信息系统随着时间在不断发生变化。分别讨论了信息系统中属性增加和减少时,变精度粗糙集模型中近似集的动态获取方法。通过对信息系统中原有的等价类进行划分,避免了对论域的重新划分,提高了动态获取近似集的效率;通过讨论等价类与原有近似集之间的关系,给出了信息系统动态更新之后的近似集与原来近似集之间的相关定理,提出了在变精度粗糙集模型中属性增减时近似集动态获取方法。实验结果验证了该方法的有效性,而且效率优于原始方法。 展开更多
关键词 知识发现 近似 动态获取
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基于经典粗糙集的近似集动态获取方法 预览 被引量:3
17
作者 胡成祥 赵瑞斌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第6期1332-1340,共9页
信息系统中的数据是动态变化的,根据动态变化的信息系统获取有用的信息,成为数据处理中的关键问题。针对该问题,分别讨论了信息系统中属性增加和减少时,近似集的动态获取方法。通过对信息系统中原有的等价类进行划分,避免了对论域的重... 信息系统中的数据是动态变化的,根据动态变化的信息系统获取有用的信息,成为数据处理中的关键问题。针对该问题,分别讨论了信息系统中属性增加和减少时,近似集的动态获取方法。通过对信息系统中原有的等价类进行划分,避免了对论域的重新划分,提高了动态更新近似集的效率,通过讨论等价类与原有近似集之间的关系,给出了信息系统动获取之后的近似集与原来近似集之间的相关定理,提出了在经典粗糙集模型中,属性增减时近似集动态获取方法。实验结果验证了该方法的正确性和有效性,而且效率优于原始的方法。 展开更多
关键词 知识发现 近似 动态更新
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基于一般二元关系的多粒度粗糙集模型 预览 被引量:10
18
作者 顾力平 杨习贝 《南京航空航天大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第1期124-129,共6页
多粒度粗糙集模型是经典粗糙集模型的一种重要扩展形式。它使用了一族等价关系而非一个等价关系来进行目标概念的近似逼近。在多粒度粗糙集模型概念中,有乐观和悲观两种形式。本文从一般二元关系的角度出发,对多粒度粗糙集模型进行进... 多粒度粗糙集模型是经典粗糙集模型的一种重要扩展形式。它使用了一族等价关系而非一个等价关系来进行目标概念的近似逼近。在多粒度粗糙集模型概念中,有乐观和悲观两种形式。本文从一般二元关系的角度出发,对多粒度粗糙集模型进行进一步扩展,分别给出了基于一般二元关系的乐观和悲观多粒度粗糙集模型的概念,并对这两种模型的性质进行了讨论。 展开更多
关键词 乐观多粒度 悲观多粒度 粗糙模型 一般二元关系 近似
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对象集变化时近似集动态维护的矩阵方法 预览 被引量:7
19
作者 王磊 李天瑞 +1 位作者 刘清 黎敏 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期1992-2004,共13页
目前粗糙集模型中概念的上、下近似集的计算方法大多是基于静态信息系统的.而实际的信息系统是随时间动态变化的,通常包括对象集、属性集和属性值3种类型的粒度变化,这些变化必然引起概念近似集的动态变化.如何快速、有效地更新概... 目前粗糙集模型中概念的上、下近似集的计算方法大多是基于静态信息系统的.而实际的信息系统是随时间动态变化的,通常包括对象集、属性集和属性值3种类型的粒度变化,这些变化必然引起概念近似集的动态变化.如何快速、有效地更新概念的近似集是基于粗糙集的动态知识更新中的热点研究问题之一.而利用既有知识的增量式更新方法是一种有效的近似集动态更新方法.在信息系统动态变化的客观环境下,以矩阵作为表达和运算工具从一个全新的视角研究信息系统的论域随时间变化时,变精度粗糙集模型中概念的上、下近似集的增量式更新方法,并构造出近似集增量式更新的矩阵算法,随后分析了算法的时间复杂度。进一步,在MATLAB平台上开发出增量式更新和非增量式更新近似集的两种矩阵算法的程序,最后在UCI的6个数据集上测试了两种矩阵算法的性能并将实验结果进行比较,结果表明增量式更新的矩阵算法可行、简洁和高效. 展开更多
关键词 信息系统 变精度粗糙 近似 增量更新 矩阵
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覆盖广义粗糙集中近似集增量更新方法研究 预览 被引量:1
20
作者 刘永文 李天瑞 +2 位作者 陈红梅 高子喆 谷小广 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第2期 156-158,共3页
研究覆盖广义粗糙集中近似集变化的增量更新问题,分析属性增删时覆盖广义粗糙集模型近似集的性质,根据边界域与近似集关系,得出属性集变化时近似集的变化趋势,并在此基础上,提出一种属性集变化时近似集的动态增量更新方法。通过实例验... 研究覆盖广义粗糙集中近似集变化的增量更新问题,分析属性增删时覆盖广义粗糙集模型近似集的性质,根据边界域与近似集关系,得出属性集变化时近似集的变化趋势,并在此基础上,提出一种属性集变化时近似集的动态增量更新方法。通过实例验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙 知识发现 属性 增量更新 近似
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