教育部科学技术研究重点项目(206159)
- 作品数：8 被引量：15H指数：2
- 相关作者：魏立力李学文王惠惠亢婷邱旭琴更多>>
- 相关机构：宁夏大学北方民族大学更多>>
- 发文基金：教育部科学技术研究重点项目宁夏回族自治区自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学一般工业技术更多>>
- 基于模糊点数据的回归变点识别被引量：1
- 2007年
- 传统的变点识别算法都是在精确数据集上实现的,从而忽略了数据对分析者的重要程度这一先验信息。提出用一种基于模糊点的回归类挖掘算法来识别变点。该方法首先逐步挖掘模糊点数据集中的回归类,然后确定回归变点,因而变点的数目是自动获得的,无须事先确定。试验表明,该方法不仅具有高度的稳健性,而且通过引入模糊点,将要分析数据的先验信息引入到回归类的挖掘过程中,因而所得的变点估计更具实用性。
- 王惠惠魏立力
- 一种基于粗糙集理论的启发式特征选择算法
- 2008年
- 在数据分析中,特征选择是能够保留信息的数据约简的一个有效方法。粗糙集理论提供了一种发现所有可能的特征子集的数学工具。提出了一种新的基于粗糙集的启发函数叫做加权平均支持启发函数。该方法的优点是它考虑了可能性规则集的整体质量。也就是说,对所有的决策类,它考虑了规则的加权平均支持度。最后,实例表明该方法是有效的。
- 亢婷魏立力
- 关键词：粗糙集
- 优势关系下随机信息系统的属性约简被引量：11
- 2011年
- 粗糙集理论与概率论、模糊数学和证据理论等其他处理不确定或不精确问题的理论有很强的互补性。在优势关系的基础上,以证据理论中的mass函数为基本工具,提出了基于优势关系的随机信息系统,研究了优势关系下随机信息系统的属性约简问题。分别考虑了随机信息系统和目标随机信息系统两种情况,并给出了实例说明约简方法的有效性。
- 邱旭琴魏立力
- 关键词：粗糙集信息系统属性约简
- 决策表的最近近似约简
- 2008年
- 属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一.为此,在提出了最近精确集概念的基础上,研究了决策表属性约简方法一最近近似约简.数值例子表明,该方法简单有效.
- 赵雪芬魏立力
- 关键词：粗糙集决策表属性约简
- 粗糙模糊集的粗糙性度量被引量：3
- 2007年
- 粗糙集理论和模糊集理论是处理不确定和不精确问题的两种数学工具,它们有很强的互补性,将这两种理论相互融合可以建立粗糙模糊集模型。本文在概率近似空间上研究了粗糙模糊集的粗糙性度量,定义了知识的粗糙度概念,并将它与模糊集的粗糙度相结合给出了粗糙模糊集粗糙性的一种新的度量,验证了该度量的一些性质。
- 李学文魏立力
- 关键词：粗糙模糊集
- 优势信息系统的属性约简算法
- 2009年
- 粗糙集理论是一种新的软计算方法,已成为知识发现和属性约简算法领域的一个研究热点。但经典的粗糙集理论是建立在等价关系基础之上的。从粗糙集理论出发,在优势关系之上给出了优势信息系统中信息量的概念,建立了知识粒度与信息量之间的关系。在此基础上,提出了一种基于信息量的属性约简启发式算法,得到了该算法的时间复杂性为O(|A|3×|U|2)。通过实例分析表明该算法是有效的,为进一步研究约简算法提供了一种可行的方法。
- 李学文王小刚
- 关键词：粗糙集属性约简
- 一种改进的基于粗糙集理论的启发式特征选择算法
- 2008年
- 在最大支持启发函数的基础上提出了一种新的基于粗糙集的启发函数,称为参数加权平均支持启发函数.该方法的优点是考虑了可能性规则集的整体质量,它所选出的特征在决策类上能形成具有高加权平均支持度的规则,并且能够利用阈值调整下近似的水平.计算实例表明该方法是有效的.
- 亢婷魏立力
- 关键词：粗糙集
- 回归模型中变点识别的一种稳健方法
- 2008年
- 变点识别是数据分析中一个非常重要的研究内容。文中针对目前变点识别研究中忽略了方法的稳健性,未能充分考虑异常值的影响的不足,提出利用一种高度稳健的回归类混合分解算法来识别变点。该方法从混合回归模型的角度,将含有变点的回归模型看作回归类的混合,通过逐步挖掘数据集中的回归类,并对排序后的回归类进行分析,进而确定变点的位置及个数。数值模拟表明,在识别变点的过程中无须预先指定变点的数目,并且具有高度的稳健性和有效性。
- 王惠惠魏立力
