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基于粗糙集的属性约简算法研究，粗糙集，约简算法
研究了已有的恶意代码特征选择和约简方法，针对已有的属性约简方法没有充分利用特征选择评估函数信息的不足，提出以信息增益值和特征的规模对候选特征排序，并使用属性序约简对特征进行约简的方法，分析了时空复杂度
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
为了以最少的条件属性值获取信息系统的决策规则,我们可以用值约简算法删除和过滤冗余的条件属性值。在介绍基本值约简算法的基础上,对原算法考虑的情况进行了适当的补充,主要对那种当删除记录的一些属性后不会出现
基于粗糙集的分层约简算法研究,张化光,梁洪力 ,本文针对海量信息系统的约简问题基于粗糙集理论提出了分层约简算法.给出了有核信息系统与无核信息系统的分层约简算法. 最后, 通过�
数据流挖掘是当前数据挖掘研究的一个热点,并且数据流的类型也不尽相同。利用模糊粗糙集和F-粗糙集的基本原理和基本方法,提出了一种对模糊型数据流进行模糊并行约简、删除冗余属性的方法,并运用模糊并行约简中属
基于神经网络分位数回归及核密度估计的概率密度预测方法，闻才喜，何耀耀，本文引入神经网络分位数回归和核密度估计方法，把神经网络强大的非线性自适应能力及分位数回归能更加细致刻画解释变量的优点结合
CFSFDP（ClusteringbyFastSearchandFindofDensityPeaks）是一种新的基于密度的聚类算法。该算法可以对非球形分布的数据聚类，有待调节参数少、聚类速度快等优点。
对决策信息系统的属性约简算法和决策规则约简算法进行了研究,在所研究的属性约简算法基础上提出了基于核值的决策规则约简算法及对决策规则的优劣排序算法,有利于提高决策分析的效力。
基于高光谱图像技术和SVDD的玉米种子识别
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