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苗夺谦
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1.
知识约简的一种启发式算法
总被引:346,自引:1,他引:345
知识约简是Rough Set理论研究中的核心内容之一,现已证明了寻找决策表的最小约简是NP-hard问题,文中首先从信息的角度,对决策表中属性的重要性给出度量;在此基础上,提出了一种基于互信息的知识相对约简的启发式算法,并指出算法的复杂性是多项式的;最后,通过
相似文献
苗夺谦
胡桂荣
《计算机研究与发展》
1999,36(6):681-684
2.
基于Rough Set理论的"数据浓缩"
总被引:203,自引:6,他引:203
本文了基于RoughSet(RS)理论数据浓缩的几个问题。
相似文献
王珏
王任
苗夺谦
郭萌
阮永韶
袁小红
赵凯
《计算机学报》
1998,21(5):393-400
3.
粗糙集理论中概念与运算的信息表示
*
总被引:163,自引:1,他引:162
粗糙集理论对知识进行了形式化定义,为知识处理提供了一套严密的分析工具,但在代数表示下,粗糙集理论的本质不易被理解,并且,尚无高效的知识约简算法.该文首先建立了知识与信息之间的关系;然后,在此基础上给出了粗糙集理论中概念与运算的信息表示;最后,证明了知识约简在信息和代数两种不同表示… …
相似文献
苗夺谦
王珏
《软件学报》
1999,10(2):113-116
4.
Rough Set理论中连续属性的离散化方法
总被引:95,自引:0,他引:95
Rough Set(RS)理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.传 统的RS理论只能对数据库中的离散属性进行处理,而绝大多数现实的数据库既包含了离散 属性,又包含了连续属性.文中针对传统RS理论的这一缺陷,利用决策表相容性的反馈信 息,提出了一种领域独立的… …
相似文献
苗夺谦
《自动化学报》
2001,27(3):296-302
5.
基于粗糙集的多变量决策树构造方法
总被引:77,自引:2,他引:77
本文利用粗糙集理论中条件属性相对于决策属性的核,解决多变量检验中属性的选择问题.另外,定义了2个等价关系相对泛化的概念,并将它用于解决多变量检验的构造问题.通过一个例子,对本文提出的多变量决策树方法与著名的单变量决策树(ID3)方法进行了比较,结果表明前者比后者更简单.同时,对几… …
相似文献
苗夺谦
王珏
《软件学报》
1997,8(6):425-431
6.
二进制可辨矩阵的变换及高效属性约简算法的构造
总被引:64,自引:2,他引:64
This paper dose a lot of mathematics transformation to Binary Disernibility Matrix,it is called BDM too.Though these transformations,we may … …
相似文献
支天云
苗夺谦
《计算机科学》
2002,29(2):140-142
7.
粒度计算研究综述
总被引:29,自引:4,他引:25
粒度计算GrC(Granular Computing)是信息处理的一种新的概念和计算范式,覆盖了所有有关粒度的理论、方法、技术和工具的研究.它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支,已成为模糊的、不完整的、不精确的及海量的信息处理的重要工… …
相似文献
李道国
苗夺谦
张东星
张红云
《计算机科学》
2005,32(9):1-12
8.
交通信息网格的研究
总被引:25,自引:3,他引:25
交通信息网格通过异构计算机的整合,实现更高程度的资源共享,能够提供更强的计算能力,是解决交通问题的有效手段,交通信息网格原型系统根据城市交通与网格具有相似的特征,融合信息网格技术,以解决智能交通系统中的瓶颈,它主要体现了最优出行方案的选择,利用网格来实现资源共享和提高计算效率。同… …
相似文献
蒋昌俊
曾国荪
陈闳中
苗夺谦
章昭辉
支青
岳峰
傅游
《计算机研究与发展》
2003,40(12):1677-1681
9.
基于覆盖的粗糙模糊集模型研究
总被引:15,自引:1,他引:15
在研究覆盖粗糙集模型中,发现对覆盖粗糙集上近似的定义并不一致.简述了各个模型的区别,并在一个较合理的覆盖粗糙集上近似定义上,结合覆盖约简理论,重新定义了基于覆盖的粗糙集模型。讨论了它的一些性质.另外,将模型进行推广,定义了基于覆盖的粗糙模糊集模型,证明了它具有一些较好的性质。… …
相似文献
魏莱
苗夺谦
徐菲菲
夏富春
《计算机研究与发展》
2006,43(10):1719-1723
10.
基于密度加权的粗糙K-均值聚类改进算法
总被引:8,自引:1,他引:7
针对粗糙K-均值聚类算法中类均值计算式的特点,提出了一种改进的粗糙K-均值算法.改进后的算法基于数据对象所在区域的密度,在类的均值计算过程中对每个对象赋以不同的权重.不同测试数据集的实验结果表明,改进后的粗糙K-均值算法提高了聚类的准确性,降低了迭代次数,并且可以有效地减小孤立点… …
相似文献
郑超苗夺谦
王睿智
《计算机科学》
2009,36(3):220-222
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