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1.
基于粗糙集的属性约简算法 总被引：1，自引：0，他引：1
属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之一,现已证明寻找一个决策表的最优约简是N P-hard问题。本文首先介绍可辨识矩阵属性约简的基本算法并对求核算法进行了改进。在此基础上给出决策表中属性重要性的两种度量,并以此为启发式信息,提出了一种属性约简的启发式算法。最后,实验结果表明,该算法在大多数情况下能有效地获得决策表的最优约简。 相似文献
2.
孟国艳 《忻州师范学院学报》2008,24(5)
属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,寻找最优约简现已证明是NP—hard问题。本文在差别矩阵的基础上,采用贪心算法的策略,提出了一种启发式算法来寻求最优约简。该算法不仅能在有核的决策表中通过核进行属性扩充求得最优约简,而且在无核的决策袁中也能根据属性在差别矩阵中出现的频率求得最优约简。经实例验证该算法是有效的。 相似文献
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属性约简是粗糙集理论研究的关键问题之-.为了解决传统分明矩阵属性约简算法在处理高维数据时占用大量的存储空间、效率低的问题,根据决策表信息系统的分明矩阵及序贯思想,提出了序贯属性约简算法,并将其应用于发动机故障诊断系统中,对诊断特征参数表进行约简处理,以减少数据维数,提高诊断效率.该算法避免了大量的逻辑运算,实现了高维数据的高效属性约简.理论分析和实验结果表明该算法具有更高的运行效率. 相似文献
4.
为了分析影响毕业论文质量的关键因素,以毕业论文评定表的原始数据为基础。利用粗糙集理论与算法对知识进行简化。对决策表采用了基于差别矩阵的属性约简算法、属性重要度分析、值约简和规则提取等操作,去除决策表中冗余的属性和属性值,得到了影响毕业论文质量的关键因素,对撰写好毕业论文做出了预测分析。 相似文献
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刘仁维 《兰州教育学院学报》2001,(1):57-60
Roughset理论所作的知识约简，主要是属性约简，但是，对一个增长的决策表，因为新加入的决策规则可能会与原有决策规则不相容，这样新加入一条决策规则后的知识约简可以看成是对一个增长的不相容决策表的增量式学习，本分析了作可能增量式学习的算法的复杂性和直接进行决策表约简的复杂性。 相似文献
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粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点,目前主要集中在决策规则提取算法、属性约简算法、粗糙集基本并行算法以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中,属性约简算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。本文对粗糙集理论中的属性约简进行了比较系统的研究,在总结现有方法的基础上,提出了一种基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法。 相似文献
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针对银行CRM中的数据冗余大、数据挖掘效率低的问题,将基于属性约简的数据预处理方法应用在银行CRM中.使用决策表属性重要度属性约简算法简化客户贡献度决策表,实现决策表条件属性的归约.通过该算法在某商业银行CRM数据预处理过程中的实际应用,证实约简算法应用在银行CRM系统是有效可行的. 相似文献
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为了降低决策表属性约简算法的计算代价,利用属性重要度作为启发式运算因子,对基于SKowron差别矩阵的属性约简算法进行改进,并证明该方法的合理性.实例计算结果表明,在获得相同的结果下,该算法可以使计算量减少,提高计算效率. 相似文献
10.
马航飞 《通化师范学院学报》2008,29(10):17-20
提出了基于遗传算法的知识相对约简算法,它以条件属性在差别矩阵中出现的频率为启发信息,以决策表的属性核来初始化传统遗传算法的种群,加强了遗传算法的搜索、缩短了计算时间;提出了修正校验算法,提高决策表属性约简的正确性．通过实例分析,证明是求解知识约简的有效方法． 相似文献
11.
尹帮治 《荆门职业技术学院学报》2010,25(9):12-15,29
聚类是指按照事物间的相似性对事物进行区分和分类的过程。对网络个性化学习行为中的大量数据,首先对样本数据进行了预处理,然后运用数据挖掘算法中的K-means算法进行分类,获取各类与网络学习行为属性的关系。在Clementine中的实验结果表明,该算法能够将数据准确聚类,为教师教学培养目标的制定提供一定的决策支持。 相似文献
12.
褚万霞 《宁夏师范学院学报》2008,29(3):70-73
金融数据分析是金融投资决策的前提.金融数据样本的不确定性可以用统计方法进行描述.本文以二进小波分析为基础,构造了金融数据的二进小波尺度积分析方法.仿真实验和分析表明了结论的有效性. 相似文献
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面向主题的高校智能决策支持系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
陈凤 《常熟理工学院学报》2011,25(4):112-117
在分析高校决策支持现实状况的基础上,确立了人、财物、活动的三大主题,进而综合运用数据挖掘、商业智能等工具提出了适用于高校决策支持服务的系统架构,最后给出了系统的工作路线图和部分结果展示. 相似文献
15.
林智勇 《广东技术师范学院学报》2008,(6)
本文对数据不平衡以及其他因素对支持向量分类机的影响进行了简单而系统的实验研究。结果表明,数据不平衡的实质是边界信息的不平衡,由此可能导致分类边界不恰当的偏移,进而降低分类器的性能。增大学习样本容量可丰富边界信息,进而可削弱数据不平衡对分类器带来的不良影响。然而,当分类学习的概念较复杂时,即使数据是平衡的,分类器也很难获得理想的决策边界。 相似文献
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从分类的角度进一步阐述了信息熵的概念，使得利用信息熵的方法构造决策树有了更加坚实的数学基础，研究了信息熵与决策可信度的关系，给出了利用信息熵计算决策最大和最小可信度简单、直观易操作的算法，在期望信息熵较小时计算得出的最大和最小可信度是非常接近的，因此可以用它来做估计决策可信度的依据，实验结果也表明计算的结果和实际的决策可信度是非常接近的。 相似文献
17.
基于数据挖掘的智能决策支持系统 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了数据挖掘和智能决策支持系统的基本概念,分析了基于数据挖掘的智能决策支持系统的体系结构,并且讨论了数据挖掘在实际决策支持系统中的应用以及智能决策支持系统的发展趋势。 相似文献
18.
骆嘉伟 《湖南城市学院学报》1998,(5)
针对统计决策中的决策树决策法,提出了一种在计算机中存贮和计算决策树的方法,使得对决策树的描述十分简单、清晰,便于决策树的计算的程序实现,对于决策树决策法的进一步推广有一定的实际意义。 相似文献
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目前图书馆缺乏有效的工具来统计、分析业务数据,以便为图书馆的决策提供有效支持,为此设计一个基于业务数据的决策支持系统,并在此基础上构建数据仓储模型,实现图书馆决策的智能化. 相似文献
20.
梁文静 《广东技术师范学院学报》2007,(7):29-31
论述商业银行构建数据集市的两种方法,比较两种构建方法的不同点,指出基于数据集市的决策支持系统比仅基于数据仓库的决策支持系统提供更加实用、稳定、迅速的决策支持,从技术上实现了商业银行的各级决策支持,解决了大数据量情况下对数据仓库使用的竞争问题,并展望了构建基于数据集市的决策支持系统在商业银行中的广阔应用前景. 相似文献