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结合粗糙集的属性约简和神经网络的分类机理,提出了一种混合算法。首先应用粗糙集理论的属性约简作为预处理器,把冗余的属性从决策表中删去,然后运用神经网络进行分类。这样可以大大降低向量维数,克服粗糙集对于决策表噪声比较敏感的缺点。试验结果表明,与朴素贝叶斯、SVM、KNN传统分类方法相比,该方法在保持分类精度的基础上,分类速度有明显的提高,体现出较好的稳定性和容错性,尤其适用于特征向量多且难以分类的文本。 相似文献
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随着计算机的普及与快速发展,如何通过在批量数据中提取有效规则实现机器智能分类与推理,提高知识推理的有效性与准确率,成为当前知识服务领域的难题之一.文章基于本体(Ontology)的知识组织方式和粗糙集(Rough Set)理论的知识获取技术,针对批量数据的规则提取实现知识推理,提出知识推理模型ORSKM.ORSKM模型利用九元组构建领域本体,实现实例数据的语义化描述;从领域本体的属性中提取粗糙集的决策表,由决策表对领域本体关系进行领域知识知识库归约,获取领域知识相关的属性规则;通过粗糙集知识推理算法实现知识获取,最后通过实验对该知识推理模型进行验证. 相似文献
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针对电力变压器存在的信息不完备性和复杂性,提出了基于粒计算理论的电力变压器故障诊断方法.本文介绍了粒矩阵约简算法的相关概念,提出了基于粒矩阵的知识约简算法,并将该算法应用于电力变压器的故障诊断中.结果表明该算法可以在系统某些信息缺失的情况下仍能筛选出最简最优的故障诊断规则集,从而提高故障诊断的准确性以及时效性. 相似文献
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杂合VPRS与PNN的知识发现方法 总被引：3，自引：0，他引：3
本文提出一种变精度粗糙集(Variableprecisionroughsets,VPRS)与概率神经网络(ProbabilisticNeuralNetwork,PNN)杂合的方法。变精度粗糙集对噪声数据有一定的相容性,给定置信阈值β,通过变精度粗糙集模型将信息系统中的冗余属性排除,求出一个最小的知识表示,由此可以约简神经网络的输入。由于概率神经网络的分类及泛化能力较强,接下来应用概率神经网络建立的模型进行分类、预测。实验表明,变精度粗糙集与概率神经网络杂合方法的分类及预测精度均较高。该方法可用于从模糊的、冗余的、不完备的且有噪声的大型数据库中发现知识。 相似文献
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粗糙集理论中的属性约简问题属于NP难问题,文章以淮北师范大学教育技术学专业读者在2013学年度的图书借阅历史数据为研究对象,采用借阅类目的次数多少作为属性重要度进行启发式选择,利用粗糙集理论中的知识依赖度对类目约简,挖掘出该专业各年级和该专业借阅类目的核心集。经问卷调查证明其规律的正确性,据此结论进行个性化推送服务具有很强的针对性和很高的命中率。 相似文献
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信息系统中一种面向粗糙集的数据挖掘方法 总被引：17，自引：2，他引：15
数据挖掘技术是信息系统的一个重要研究内容 ,它可以从大量数据中自动发现对决策有帮助的知识。许多数据挖掘技术仅仅适用于精确集 ,不适用于粗糙集 ,而现实中粗糙集是普遍存在的现象 ,因此开发出一种面向粗糙集的数据挖掘技术在信息系统的研究领域具有重要意义。本文结合粗糙集理论提出了一个信息系统的粗糙集模型 ,在此基础上设计出一个属性约简方法及从粗糙集中发现规则的算法 :Apriori_2。 相似文献
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本文应用粗糙集理论中等价关系的概念,结合知识系统细化和泛化的思想以及Apriori算法中逐层搜索迭代求取频繁项集的思想,对数据挖掘中的多值属性关联规则问题进行研究,提出一种新的多值属性关联规则挖掘算法Mqars.Mqars的主要特点是无需将多值属性转化为布尔型属性,可以尽早地约简非候选的频繁项集,方便快捷地计算出项集支持度,提高多值属性关联规则挖掘效率.论文给出了Mqars算法详细描述、具体实现过程和算法实例及分析.最后设计实验环节对Mqars算法与传统的Maqa算法在时间复杂度和算法效率方面进行比对和分析,分析与比对的实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
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基于粗集理论和神经网络结合的数据挖掘新方法 总被引：13，自引：1，他引：12
本文提出了一种基于粗集理论和神经网络的数据挖掘新方法。首先利用粗集理论对原始数据进行一致性属性约简 ,然后使用神经网络对数据进行学习和预测 ,并同时完成属性的不一致约简 ,最后再由粗集对神经网络中的知识进行规则抽取。该方法充分融合了粗集理论强大的属性约简、规则生成能力和神经网络优良的分类、容错能力。实验表明 ,该方法快速有效 ,生成规则简单准确 ,具有良好的鲁棒性。 相似文献
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Pawlak教授所提出的经典Rough集理论主要是针对完备信息系统的。很多信息系统都是不完备的,且处理不完备信息系统的方法有很多,粗糙集理论能够有效处理不完备信息。因此需要对经典Rough集理论进行扩充,本文简介了不完备信息系统下的粗糙集模型。 相似文献
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多范畴信息系统的自动分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
为解决传统自动分类方法中的多范畴信息处理能力弱的问题,本文提出了一种基于多范畴属性约简和复合相似度计算的多范畴信息自动分类方法,该方法首先在分类中引入决策属性,然后计算各范畴的决策类和广义决策类,获得多范畴分类属性的约简集族,并依此集族分别计算多范畴信息系统分类对象的复合相似度,依据复合相似度的计算结果对分类对象进行排序和标引,实现自动分类。此方法有效地解决了多范畴不完备信息系统的自动分类问题,通过与Google自建系统的对比分析可知建立在此方法基础之上的多范畴信息分类系统在查全率和查准率方面明显优于传统的自动分类系统。 相似文献
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白如江 《现代图书情报技术》2006,1(6):47-51
结合粗糙集的属性约简和RBF神经网络的分类机理，提出一种新的文本分类混合算法。试验结果表明，与朴素贝叶斯、SVM、kNN传统分类方法相比，该方法在保持分类精度的基础上，分类速度有明显提高，体现出较好的稳定性和容错性，尤其适用于特征向量多且难以分类的文本。 相似文献
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一种混合文本分类方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
文本自动分类是信息检索领域的一个重要研究方向。一些标准的机器学习算法像支持向量机已经成功地运用到了这一领域。不幸的是高维的输入向量严重的影响了分类速度,而支持向量机核函数参数的确定影响到分类的精度。为了提高分类精度和分类速度,本文提出了一种混合分类算法,首先用粗糙集理论对向量进行约简,然后采用基因算法对支持向量机的核函数参数进行优化。实验证明我们提出的算法是有效的。 相似文献
13.
粗糙集理论分析及其应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
本文阐述粗糙集理论的基本概念,探讨粗糙集理论中知识约简和规则提取的重要性,通过分析、比较,把这些理论和技术应用于实际中,取得了显著的效果,对其在信息系统中的应用具有一定的研究价值。 相似文献
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本文提出不完备信息系统中元素间的属性值的联合确定率的概念,并对基于容差关系和非对称相似关系的粗糙集模型进行推广,建立不完备信息系统的变精度粗糙集模型及其性质。 相似文献
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图书信息检索是一项基本而重要的工作,如何准确快速地检索信息意义重大。本文根据多指标综合评价原则,建立图书信息检索优选指标体系;利用粗糙集理论确定图书信息系统,并进行信息系统的属性简约,进而给出基于粗糙集理论的图书信息检索方法。该方法减少了繁琐的信息录入任务,能为借阅者提供更方便、快捷、准确的图书信息资料。 相似文献
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樊红侠 《现代图书情报技术》2008,(8)
针对传统信息检索模型对不确定性知识处理的不足,提出一种基于粗糙集的信息检索改进模型,并以粗糙集技术为支撑,结合模糊集合理论,对查询进行泛化以提高查询性能,同时给出该模型的关键实现算法及性能评估方法。该模型能够提高信息检索的效率,具有较高的理论及应用价值。 相似文献
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樊红侠 《现代图书情报技术》2008,3(8):53-57
针对传统信息检索模型对不确定性知识处理的不足,提出一种基于粗糙集的信息检索改进模型,并以粗糙集技术为支撑,结合模糊集合理论,对查询进行泛化以提高查询性能,同时给出该模型的关键实现算法及性能评估方法。该模型能够提高信息检索的效率,具有较高的理论及应用价值。 相似文献
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数字信息资源已经成为当今信息化社会重要的战略资源。考虑到数字信息资源生产的复杂性和不确定性,引入可以较好处理这类不完备和不精确数据的粗糙集理论,在分析数字信息资源生产质量影响因素的基础上,构建数字信息资源生产质量监测与控制的粗糙集模型,从复杂的生产质量相关数据中挖掘出有效的生产质量影响因素的相关规则,这些规则可用于数字信息资源生产质量的监测与控制。通过对数字历史纪录片生产的应用实例的分析,验证该模型的有效性。 相似文献
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