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Web服务技术提供了一种灵活且具有成本效益的范例,可以通过服务发现,组合和超后期绑定来构建高度动态的系统。 但是,其新功能给维护基于Web服务的系统带来了巨大压力。 基于大量测试结果,如何在系统中定位
粗糙集工具rosetta,有效处理数据挖掘,数据分割等问题
作为粗糙集的一种推广,模糊粗糙集在属性约简中的应用尤为重要.约简规模和约简依赖度作为评判约简性能的两个重要指标,分别对应着约简的效率以及精度.传统的约简算法通常以追求约简的最大依赖度为导向进行寻优,并
一型模糊粗糙集可以直接处理连续属性集,但不能处理高度不确定性数据,而区间二型模糊集可以增强系统处理不确定性的能力。为了提高处理噪声数据的精确度,在一型模糊粗糙集的基础上,定义区间二型模糊粗糙集。基于区
为了获得有效的属性最小相对约简,提出了一种基于自适应遗传算法的粗糙集知识约简算法。该算法将核引入遗传算法的初始群体来提高算法的性能,依照决策属性对条件属性的依赖度,在加强局部搜索能力的同时保持了该算法
单调性在经典粗糙集属性约简过程中发挥着重要的作用。然而,在一些扩展模型中该单调性质并不存在,如变精度粗糙集模型。针对该问题,提出了变精度粗糙集模型中下近似单调约简的定义,下近似单调约简算法打破了传统意
目前我国企业效绩评价体系中存在指标冗余和指标关联两方面的缺陷,通过引入粗糙集理论与属性约简规则,结合16家沪市上市公司实例,在保证粗糙分类质量不变的情况下,对企业效绩评价指标属性约简。 结果表明,针对
属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属
根据灾害系统理论和风险理论,结合煤矿瓦斯爆炸特点,构建了由孕险环境、致险因子、承险体3个子系统组成的煤矿瓦斯爆炸灾害风险指标体系,通过分析2002-2012年我国瓦斯事故统计数据,采用粗糙集属性约简方
在文本分类中,特征空间维数可以达到数万维。使用信息度量的方法,如文档频率、信息增益、互信息等,对特征进行选择后的维数通常还是很大,降低阈值或减小最小特征数可能会降低分类效果。针对这个问题,提出基于粗糙
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