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基于FCM与模糊粗糙集理论的交通事件检测模型北大核心CSCDCSTPCD
作者：张慧哲王坚梅宏标
发表期刊：计算机工程与应用 2008年23期
关键词：事件检测模糊C均值聚类粗糙集模糊推理属性离散化
摘要：为准确及时地发现高速公路上的事故隐患,有效地减少交通延误,保障道路安全,提出了一种新的基于模糊C均值(FCM)聚类和模糊粗糙集的交通事件自动检测模型.模型分为离散化、推理规则建立和模糊推理三个步骤.在属性离散化时,提出用常用的隶属度函数来拟合FCM聚类后的结果,并用此函数和参数来实现属性数据的离散化,避免了每次输入数据都必须通过聚类操作来进行离散化;采用了粗糙集理论建立推理规则,选择和交通事件密切相关属性并进行规则的约简,加速了模糊推…查看全部>>
基于遗传算法的数量属性离散化算法北大核心CSCDCSSCICSTPCD
作者：谢娟英刘芳
发表期刊：陕西师范大学学报（自然科学版） 2004年2期
关键词：属性离散化遗传算法粗糙集理论分类规则挖掘
摘要：提出了在没有任何领域知识可供借鉴的情况下,基于聚类思想,利用遗传算法对数量型属性进行离散化的新算法--遗传C均值算法.该算法利用遗传算法具有全局寻优的特性,对训练样本根据其每一属性值进行聚类,将样本划分为不同的类,从而为每一属性找到其值的最佳分割点.然后,对不同类赋以不同的编码.该算法的优点是能得到最优的离散化结果.在VC++6.0环境下实现了该算法.仿真实验证明该方法有效解决了利用粗糙集理论进行分类规则挖掘时,数量型属性的离散化问题.
基于微粒群优化的连续属性离散化算法北大核心CSCDCSTPCD
作者：张腾飞王锡淮肖健梅
发表期刊：计算机工程 2006年3期
关键词：微粒群优化粗糙集属性离散化
摘要：连续属性的离散化是粗糙集理论的主要问题之一,也是影响粗糙集理论实用性的瓶颈之一.由于没有最佳离散化形式的统一标准,大多离散化算法采用的启发式带有较强的主观性,也难以得到较满意的离散效果.该文提出了基于微粒群优化的连续属性离散化方法,将各属性的离散化划分点初始化为一群粒子,在保证决策表分类能力不变的情况下,通过粒子间的相互作用寻求理想的离散化划分点,使得决策表引入较少的冲突.实验结果验证了该方法的有效性.
基于云计算技术的电力大数据属性离散化方法
作者：王璐鑫
发表期刊：数字技术与应用 2015年1期
关键词：电力大数据MapReduce似然比假设检验属性离散化
摘要：由于电力大数据背景下电网设备监测数据具有体量大、种类多、产生速度快、精度高等特点，传统的连续属性离散化方法已经无法满足高效处理的要求。为了对电网设备监测大数据进行有效的数据预处理，本研究利用MapReduce框架对基于似然比假设检验的连续属性离散化方法进行了并行化改进。最后，在Hadoop平台上对变电设备监测数据进行属性离散化，实验结果证明改进后的离散化方法可靠有效，适合当前电力大数据背景下的数据预处理。
粗糙控制可调精度规则挖掘模型与应用北大核心CSTPCD
作者：孙爱玲张春英王志江
发表期刊：辽宁工程技术大学学报（自然科学版） 2016年12期
关键词：粗糙控制区间概念格属性离散化可调精度规则挖掘整体最优
摘要：针对粗糙控制中控制精度不高、控制效率低等问题,提出了基于区间概念格的粗糙控制可调精度规则挖掘模型,以降低规则挖掘成本及提高应用效率.模型首先对采集到的原始数据进行预处理,使其转化成布尔型的形式背景;其次,参照一般区间概念格的生成算法进行了粗糙控制背景下的区间概念格的构造;再次,提出可调精度控制规则挖掘算法,建立了基于区间概念格的粗糙控制可调精度规则挖掘模型,最后,模型分析和实例对比验证了模型在提高规则可靠性的前提下,实现了挖掘成本和控制效率的最优化.
基于FCM的模糊粗糙属性约简CSTPCD
作者：孙如英韩荣苍
发表期刊：现代电子技术 2009年17期
关键词：模糊聚类模糊粗糙集决策表属性离散化
摘要：为解决粗糙集离散化过程中存在的信息损失问题,将粗糙集理论与模糊集理论相结合,提出基于FCM的模糊粗糙属性约简算法.该方法用模糊C均值聚类算法对连续属性进行模糊化,并通过有效性分析来确定最佳分类数目.该方法克服了目前属性模糊化方法需要人为规定划分类数.几乎不考虑信息系统的具体属性值等缺点.最后分别对天气信息系统和玻璃识别信息系统进行了属性约简计算,结果表明该方法是可行有效的.
基于粗糙集和相似度量的CBR检索方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：季赛沈星沈超
发表期刊：计算机工程与应用 2006年13期
关键词：粗糙集属性离散化范例推理知识表达系统相似度量
摘要：检索是CBR中的关键技术,直接影响到范例推理的效率和质量,该文提出先用粗糙集理论去除冗余的范例决策表中的特征属性,再用相似度量理论来实现相似范例检索,这种检索方法检索效率高.同时给出了该方法在天气情况预测上的实例,验证了其有效性和准确性.