罗川
- 作品数：11 被引量：15H指数：2
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- 一种用于动态有序数据的增量特征选择方法
- 本发明公开了一种用于动态有序数据的增量特征选择方法，包括如下步骤：首先根据非增量特征选择方法利用优势关系矩阵和优势对角矩阵计算原序决策表的最小特征子集(Red<Sub>U</Sub>)，并保存最终关于Red<Sub>U<...
- 陈红梅桑彬彬李天瑞袁钟罗川胡节
- 文献传递
- 一种基于邻域条件互信息的交互特征选择方法
- 本发明公开了一种基于邻域条件互信息的交互特征选择方法，首先针对不同的数据类型，利用HCOM距离函数确定每个特征的邻域关系，依据多邻域半径集计算每个特征的邻域相似关系矩阵；其次利用邻域信息探究特征之间的关联性,包含特征与类...
- 陈红梅万继红李天瑞罗川胡节
- 文献传递
- 云平台下基于粗糙集的并行增量知识更新算法被引量：11
- 2015年
- 日益复杂和动态变化的海量数据处理,是当前人们普遍关注的问题,其核心内容之一是研究如何利用已有的信息实现快速的知识更新.粒计算是近年来新兴的一个研究领域,是信息处理的一种新的概念和计算范式,主要用于描述和处理不确定的、模糊的、不完整的和海量的信息,以及提供一种基于粒与粒间关系的问题求解方法.作为粒计算理论中的一个重要组成部分,粗糙集是一种处理不确定性和不精确性问题的有效数学工具.根据云计算中的并行模型Map Reduce,给出了并行计算粗糙集中等价类、决策类和两者之间相关性的算法;然后,设计了用于处理大规模数据的并行粗糙近似集求解算法.为应对动态变化的海量数据,结合Map Reduce模型和增量更新方法,根据不同的增量策略,设计了两种并行增量更新粗糙近似集的算法.实验结果表明,该算法可以有效地快速更新知识;而且数据量越大,效果越明显.
- 张钧波李天瑞潘毅罗川滕飞
- 关键词：云计算MAPREDUCE粗糙集
- 云计算环境下基于粗糙集的增量MapReduce知识更新算法
- 日益复杂和动态变化的海量数据处理是当前人们普遍关注的问题,其核心内容之一是研究如何利用已有的信息实现快速的知识更新.云计算是近年来新兴起的一个研究领域,是信息处理的一种新的概念和计算范式,主要用于描述和处理不确定的、模糊...
- 张钧波李天瑞罗川滕飞
- 关键词：海量数据信息处理云计算粗糙集
- 文献传递
- 不完备数据的动态知识获取方法研究
- 随着新兴信息技术和应用模式的快速产生与发展，现代信息社会已经迈入大数据时代。如何从蕴含大信息的大数据中进行高效实时的数据挖掘与知识发现，已成为当前信息科学领域的核心研究问题之一。大数据环境中，数据常常表现为非真实性，不完...
- 罗川
- 关键词：知识获取粗糙集理论粒计算
- 高斯核模糊粗糙集中对象集变化时近似集增量更新方法研究被引量：3
- 2013年
- 在实际应用中,信息系统中数据的类型是多样的,它可能由类别型、数值型、模糊型等多种形式的数据组成。模糊粗糙集模型可以有效地解决多种类型数据共存情形下的信息处理问题。利用高斯核函数在数值和模糊数据非线性划分上的优势产生模糊关系可以较好地进行模糊粗糙数据分析。而实际的信息系统都是动态变化的,如何利用已有知识来增量更新模糊粗糙集模型的近似集问题是其应用于大数据处理的关键。针对该问题,讨论了模糊信息系统中对象集动态变化时近似集的更新原理,并提出了基于高斯核模糊粗糙集模型的近似集增量更新方法,最后通过实例验证了该方法的正确性和有效性。
- 曾安平李天瑞罗川
- 关键词：模糊粗糙集高斯核函数
- 复合有序信息系统被引量：1
- 2014年
- 优势关系粗糙集模型是粗糙集的一种扩展模型,能够处理具有偏好信息的多准则决策问题.有序信息系统中的数据处理与知识获取是优势关系粗糙集模型的重要应用之一.现实应用中,一个有序信息系统中可能存在多种类型的数据,在不同属性上对象之间也可能存在各种不同的优势关系.基于此,在充分考虑各种不同类型的数据上可能具有不同优势关系的基础上,提出一种新的集成不同优势关系的复合优势关系,定义了基于此关系下的复合有序信息系统,并建立了复合优势关系粗糙集模型.最后,利用矩阵运算能够较直观地体现构造化方法的特点,通过优势关系的矩阵表示和矩阵的相关运算,给出了该模型中上、下近似集的矩阵计算方法,并通过实例对该方法的有效性进行了验证.
- 罗川李天瑞陈红梅张钧波
- 关键词：粗糙集矩阵运算
- 复合有序信息系统下的优势关系粗糙集
- 优势关系粗糙集模型是粗糙集的一种扩展模型，能够处理具有偏好信息的多准则决策问题。有序信息系统中的数据处理与知识获取是优势关系粗糙集模型的重要应用之一。现实应用中，一个有序信息系统中可能存在多种类型的数据，在不同属性上对象...
- 罗川李天瑞陈红梅张钧波
- 关键词：粗糙集矩阵运算
- 一种基于标记增强的稳健多标记文本数据特征选择方法
- 本发明涉及文本数据处理技术领域，提供一种基于标记增强的稳健多标记文本数据特征选择方法，首先，分别在欧氏空间和核化空间中定义和量化样本对标记的识别能力；通过对两个空间中的识别信息进行线性融合，得到不同标记的权重分布。在此基...
- 陈红梅殷腾宇糜勇项彪李天瑞罗川
- 一种基于全局最小冗余的非平衡特征选择方法
- 本发明提供了一种基于全局最小冗余的非平衡特征选择方法，包括如下步骤：首先根据非平衡数据的特性，在一般LDA散度矩阵的形式上，建立一种强调少数类，改进冗余度量方法的类内散度矩阵的正则化形式S<Sub>IR</Sub>；其次...
- 陈红梅黄书豪杨晓玲李天瑞罗川
- 文献传递
