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
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。
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
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。
在现实生活中,许多信息系统不仅是模糊的还是基于优势关系的。在基于优势关系下模糊目标信息系统中引入了广义决策的概念,提出了分别保持下广义决策、上广义决策、广义决策不变的三种不同约简,进一步给出了各属性约
运用代数系统来形式化地描述、推理和演算跨域环境下基于属性的访问控制策略合成,是解决策略冲突和合成的有效途径。通过引入由上下文环境及时间衰减性动态判决的信任度属性,增加信任度投票算子,并将属性授权项扩展
基于属性重要度约简算法在数据挖掘中的应用研究论文 摘要属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一本文通过对属性重要度的计算以核为基础计算条件属性集中除核以外其他属性的重要性来确定最小的约简最后通过实例分析
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
针对粗糙集理论中的属性约简问题做了探讨研究。从寻找属性约简的角度,首先描述了决策表中的属性的重要性,并利用已求得的正区域使处理数据的范围不断缩小,约简集中的属性从核集开始,通过向属性核添加重要性最大的