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本文提出了一种新的可以快速寻找Rough集约简属性的算法,该算法利用计算属性核来提高计算效率.首先,从属性核出发,不断地在属性核上添加非核属性以构成新的属性集合,并判断新的属性集合是否为属性约简,然后在此基础上进行剪枝运算并在不构成约简的属性集合的基础上再生成新的属性集合并进行属性约简判断.该算法为一种搜索算法,由于采用了属性核算法和剪枝算法,提高了计算效率并能够找到给定信息系统的全部属性约简.通过测试,表明该算法是一种可行且有效的属性约简算法. 相似文献
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属性约简是粗糙集理论的核心内容之一。针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从属性依赖度增量、互信息增量角度对属性重要度进行分析,并以这两个属性重要度的度量作为启发式信息,给出变精度粗糙集属性约简的启发式算法。最后,通过具体算例说明所给算法的有效性和实用性。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为获得有效的最小相对属性约简,利用自适应遗传算法实现粗糙集属性约简。自适应遗传算法根据个体适应值动态调整个体的交叉概率和变异概率,提高了遗传算法的寻优能力和收敛速度。 相似文献
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在基于粗糙集的属性约简算法中引入模糊等价关系的一种新的度量方法,重新定义了高维数据中的属性重要度,提出了一个结合粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法,并通过实验得到了用户满意的属性约简结果。 相似文献
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文章基于一般二元关系,从粒度角度对不完备信息系统的(相对)属性重要度做了定义;并以此为基础提出了一种基于粒度方法的知识约简启发式算法,通过实例证明了算法的有效性;最后,通过比较算法的时间复杂度说明了算法的高效性。 相似文献
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提出基于差别矩阵的改进启发式粗糙集属性约简算法,降低算法的时间复杂度及空间复杂度。针对相关实际案例数据。以学生考试成绩为分析对象,应用改进后的约简算法,设计相应的评价指标,分析学生成绩的潜在影响因素,再次验证了本文提出算法的可行性和高效性。 相似文献
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信息法学的学科价值及学科归属问题探讨 总被引：1，自引：0，他引：1
本文探讨了信息法学的学科价值及学科归属问题，对已有的关于信息法学的学科属性研究作了分析和论证，最后得出结论，信息法学应归属于信息科学的分支学科。 相似文献
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IT项目是高投入、高风险产业,为了在IT项目开发中获得高收益,有必要对IT项目风险进行分析。但是传统分析方法比较主观,难以对IT项目风险进行客观的分析。文章先引入粗糙集理论,利用可分辨矩阵约简算法对IT项目风险表进行属性约简,剔除其中不必要的属性,然后综合利用粗糙集理论和AHP方法来确定IT项目风险的权重,并通过实例验证该方法的可行性和合理性。 相似文献
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《Information processing & management》2023,60(3):103295
The appearance attribute and pose are two important and complementary features, so integrating them can effectively alleviate the impact of misalignment and occlusion on re-identification. In this paper, we deeply investigate the inner relation between attribute features and the spatial semantic relation between key-point region features of the pose in a person image and propose a person re-identification method based on discriminative feature mining with relation regularization. Firstly, an attribute relation detector based on nonlinear graph convolution is built on mining the inner correlation between attribute features of a person, providing relational attribute features for more effectively distinguishing persons with a similar appearance. Then, we construct a hierarchical pose pyramid to model the multi-grained semantic features of key-point regions of the pose and propose intra-graph and cross-graph node relation information propagation structures to infer the spatial semantic relation between node features within-graph and between-graph. This module is robust to complex pose changes and can suppress noise background redundancy caused by inaccurate key point detection and occlusion. Finally, a refined feature model is proposed to effectively fuse the global appearance feature with the relational attribute and multi-grained pose features, thus providing a more discriminative fusion feature for person re-identification. Many experiments on three large-scale datasets verify the effectiveness and state-of-the-art performance of the proposed method. 相似文献
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居民家庭电能管理是智能电网中智能用电环节的出发点和落脚点。针对目前家庭电能管理所面临的缺少完整的指标体系、重要指标不能量化、评估结果不够客观等问题,提出了一种基于粗糙集理论的家庭用电评估指标体系评价模型,为居民家庭电能管理提供了参考依据。采用数据统计和数据挖掘方法,设计了家庭电能效率评估的初步指标体系;利用粗糙集理论属性约简方法确定指标重要度,并对指标体系进行了指标筛选;以结果集和隶属度函数为依据构建“优度”评价模型,得出了指标体系优选模型。通过对真实家庭用电数据的处理以及电能效率评估,验证了该模型的正确性。 相似文献