国家自然科学基金(60503022)
- 作品数：8 被引量：37H指数：4
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- 基于粗糙集的多类CVM
- 2008年
- 标准的SVM对于训练集具有O(l3)的时间复杂度和O(l2)的空间复杂度,2005年提出的CVM具有线性的时间复杂度和与训练集大小无关的空间复杂度.本文结合粗糙集和CVM,提出了一种新的多类分类RSCVM方法,该方法对二类CVM定义上近似和下近似,然后扩展到多类情形.本文最后给出在真实世界数据集上的实验结果及其分析,显示RSCVM方法具有快速和产生较少支持向量的优点.
- 牛罡商琳
- 关键词：粗糙集下近似VECTOR
- 基于信息熵的相对离群点的检测方法：ENBROD被引量：11
- 2008年
- 提出一种检测离散属性数据集中相对离群点的算法.目前已有的关于离群点的检测方法大多关注连续属性的数据集,由于离散属性值之间并没有类似于连续属性值之间那样固有的距离度量关系,故不能简单的把用于连续属性数据集的检测算法应用到离散属性数据集中来.本文首先引入了一种新的信息熵增量的概念——去一划分信息熵增量,通过形式化分析得到了其性质.然后,在去一划分信息熵增量的基础上,给出了每个对象所对应的相对离点群因子(ROF)的定义.每个对象的ROF是相对的,因为其只取决于这一对象的邻域.接着,提出了ENBROD算法来实现对ROF的计算.最后,通过实验说明当邻域大小较小时,ENBROD算法可以找到已存在的方法所找不到的相对离群点;而当邻域的大小足够大时,ENBROD算法寻找全局离群点的能力也与其他的一些离群点检测算法的能力相近.
- 于绍越商琳
- 关键词：离群点信息熵
- 联系发现:一种新的数据挖掘方法综述被引量：4
- 2006年
- 联系发现是数据挖掘中较新的研究领域。联系发现是一种对海量数据进行挖掘,找出其中潜在模式,抽取有用知识并发现隐藏联系的技术。本文首先综述了联系发现的概念、范围、特点和难点等,详细介绍了联系发现的几种主要方法:无监督的联系发现方法(新颖联系发现)、使用归纳逻辑程序技术挖掘关联数据的联系发现方法、多假设反演推理的联系发现方法、基于相关分析的联系发现方法以及KOJAK组队探测器,讨论了联系发现系统性能评估的方法与联系发现的置信区间度量方法,并简要描述了联系发现的一个具体应用的实例———证据抽取和联系发现研究计划(EELD),最后探讨了目前联系发现研究中出现的问题及未来发展趋势。
- 陈飞商琳骆斌陈世福
- 关键词：数据挖掘
- 基于缺省规则的决策支持方法被引量：2
- 2007年
- 利用Rough集理论的基本原理和方法,在提出一种缺省规则挖掘策略和算法的基础上,系统地描述了基于缺省规则的决策支持方法,将其应用于汽车故障诊断决策分析中。试用表明,该方法能较好地排除噪声的影响,使决策者在有限的时间和有限的知识下,作出比较合理的决策。
- 尹旭日商琳
- 关键词：ROUGH集决策支持缺省规则
- 可变精度粗糙集β值的增量计算被引量：5
- 2008年
- 目前对于可变精度粗糙集中变精度参数β计算的研究,主要集中在非增量方面。当处理大量数据时,需要能够动态计算的方法,本文提出了一种增量计算β值的方法ICObeta。该方法以分类质量作为确定性度量的标准,以最大确定性度量为目标,来选取合适的β值。ICObeta相比于非增量的方法,具有动态增量和计算开销显著降低的优点,并通过实验证实了增量计算的优点。
- 吉阳生商琳
- 关键词：可变精度粗糙集
- 不完备信息系统中扩充关系的研究被引量：1
- 2007年
- 为了能够有效地分析处理不完备的信息系统,必须对现有的Rough集模型进行扩充。分析研究了现有的几种比较有影响的基于Rough集的扩展关系,提出了一种处理不完备信息系统的约束非对称关系,并对这些扩充关系进行了分析比较。还提出了基于这种关系的上近似和下近似概念,以及正区域、近似精度、近似质量和依赖关系等相关概念。
- 尹旭日商琳
- 关键词：ROUGH集不完备信息系统容差关系
- 不完备信息系统中Rough集的扩充模型被引量：5
- 2006年
- 经典的Rough集理论所处理的信息系统必须是完备的.为了能够分析处理不完备的信息系统,需要建立新的扩充Rough集模型.对现有的几种比较有影响的Rough集扩展模型进行了分析研究,提出了一种带约束的相似关系Rough集模型,并将这些扩充模型之间的关系进行了分析比较.结果显示,基于约束相似关系的扩充Rough集模型优于基于容差关系的扩充Rough集模型和基于相似关系的扩充Rough集模型,使得对象的划分更加合理,符合人们在处理数据时的直观感觉.
- 尹旭日商琳
- 关键词：ROUGH集不完备信息系统容差关系
- 基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法被引量：10
- 2006年
- 属性约简是个NP难问题,目前已有很多解决方法,但是每种算法由于其自身的局限性,只适用于特定条件下的求解。蚁群算法是较新的仿生优化算法,在解决各类组合优化问题中都取得了很好的效果。提出一种基于Rough集和蚁群算法的属性约简方法,能够克服传统蚁群算法在前期收敛速度慢的问题,并通过实验验证了该方法的有效性。
- 贾修一于绍越商琳陈世福
- 关键词：ROUGH集蚁群算法属性约简
