易兴辉
- 作品数：3 被引量：11H指数：2
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：重庆市自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于粗糙集的识别策略动态选择算法
- 随着信息时代的到来，信息量日益增长，人们对信息分析工具的要求越来越高。人们不仅希望我们的分析工具具有能处理海量信息的能力，而且要求它具有较高的准确率。在数据挖掘过程中通过对具有类别标记的实例(数据)进行训练，得到一个能预...
- 易兴辉
- 关键词：粗糙集理论支持向量机决策树数据挖掘
- 文献传递
- 基于决策熵的值约简算法被引量：3
- 2010年
- 值约简是Rough集理论研究的核心内容之一,高效的值约简算法可以有助于快速做出决策.目前的值算法要么识别率不高,要么时间复杂度较高,而且也不能客观地反映决策规则的决策能力的变化情况.为了尽量克服这些缺点,文中利用置信度的概念以及决策熵能客观反映决策规则的决策能力的变化情况的优势,提出了一种基于决策熵的值约简算法.本算法采用了等价划分和容差关系在属性空间上对决策表分解,再根据置信度和决策熵判断每条决策规则中属性值是否该删除,并最终得到正确识别率上接近已有的确定规则获取算法的识别率,并且运行时间较低的结果.文中算法给出了详细地步骤以及相关实例说明,并将本算法与启发式值约简和基于决策矩阵的值约简算法做对比实验,实验结果表明,文中算法是一种可行性的值约简方法.
- 胡峰张杰吉朝明易兴辉
- 关键词：ROUGH集值约简决策熵置信度
- 一种新的基于粗糙集的动态样本识别算法被引量：8
- 2010年
- 样本识别是知识获取的最终应用体现,是数据挖掘研究中的一个重要内容.现有的数据挖掘算法众多,如何才能选择到一个泛化能力较强、识别率较高的最优算法成为研究的重点.文中利用粗糙集能处理不完整、不精确数据的优势,结合支持向量机、决策树方法,通过分析数据的特征,提出利用样本对规则集的覆盖度和设置一个相关阈值来进行最优分类方法的动态选择.在第一时间为样本选择到相对较优的分类算法.仿真实验验证了算法的有效性.
- 易兴辉王国胤胡峰
- 关键词：粗集支持向量机决策树
