论文研究基于相对分辨能力的属性约简算法.pdf

提出一种新的属性约简算法——基于符号有向图的属性约简算法。该算法利用符号有向图中故障只能在相容通路中传播的性质对系统中的变量进行约简,然后利用支持向量机优良的分类性能进行故障诊断。挑选过程控制界公认的

大数据时代，人们获取所需信息的困难度提高，而数据挖掘是当下解决此问题的关键技术。Apriori算法作为数据挖掘中的常用算法，通过挖掘数据背后的潜在关联规则。考虑到传统Apriori算法执行过程中，数据

基于约束分析的skyline属性相对重要性发现算法，杨永滔，王意洁，Skyline查询广泛应用于多目标决策等应用领域。优先skyline关系通过引入属性相对重要性扩展了传统的skyline关系；并且应

基于属性加权的ML-KNN算法改进，高文鹏，张彬，ML-KNN是应用朴素贝叶斯分类到KNN算法中解决多标记学习问题的一种算法，算法简洁、分类准确率高，相较其他成熟的多标记算法性能更优

针对噪声或者离群点通常会增加矩阵的秩的问题，提出一个在低秩限制下的基于超图的稀疏属性选择算法。算法利用其他属性稀疏地表达每一个属性来获得属性自表达系数矩阵，再利用超图正则化因子获取数据的局部结构，将子

提出了一种基于模糊决策属性依赖度的属性相对约简算法。该算法利用粗糙集理论分析的方法，通过在知识表达系统中引入模糊决策属性依赖度的概念，来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的依赖程度，并通过模糊决策属

为了获得决策系统中更好的相对属性约简，提出一种基于互信息的多目标属性约简算法。该算法首先根据互信息寻找核属性集；然后以最小属性子集和最大互信息为目标，定义新的适应度函数，在粒子运动方程、克隆及自适应变

引入随机覆盖目标信息系统的概念，以证据理论中的信任测度和似然测度为基本工具，研究了协调随机覆盖目标信息系统的属性约简和不协调随机覆盖目标信息系统的正域约简问题，最后给出实例验证了约简方法的有效性。

听觉场景分析（Auditory Scene Analysis，ASA）系统能将一个场景分解为与不同声源对应的语音流。分割是ASA的主要步骤，借助分割可将一个听觉场景分解成多个片断。实现基于上升缘和下降

讨论集值信息系统基于限制相容关系的属性约简方法；给出相似水平核心属性的特征。通过实例说明该算法能够得到集值信息系统的相对约简。