Rough集
Rough集的相关文献在1996年到2018年内共计321篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、数学、经济计划与管理
等领域,其中期刊论文291篇、会议论文30篇、专利文献59847篇;相关期刊143种,包括南昌大学学报(理科版)、科技广场、华东交通大学学报等;
相关会议19种,包括第29届中国控制会议、2009年系统仿真技术及其应用学术会议(CCSSTA'2009)、中国系统工程学会模糊数学与模糊系统专业委员会第十四届学术会议等;Rough集的相关文献由547位作者贡献,包括刘清、王黔英、王国胤等。
Rough集—发文量
专利文献>
论文:59847篇
占比:99.47%
总计:60168篇
Rough集
-研究学者
- 刘清
- 王黔英
- 王国胤
- 周辉
- 尹旭日
- 王希雷
- 黄兆华
- 商琳
- 袁芳
- 邓大勇
- 王磊
- 裴小兵
- 费颖
- 高尚
- 乔梅
- 冯林
- 刘少辉
- 刘财辉
- 史忠植
- 吴渝
- 徐久成
- 徐宁
- 曹治国
- 王元珍
- 王命延
- 陈世福
- 韩文秀
- 于冬
- 于海雯
- 刘启和
- 刘国光
- 刘斓
- 叶小平
- 吉根林
- 吴一飞
- 周军
- 张天序
- 张小红
- 施恩伟
- 李龙澍
- 杨国纬
- 江峰
- 章云
- 聂斌
- 蒙祖强
- 邓毅雄
- 邢汉承
- 邱桃荣
- 高璇
- 鲁燕飞
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保玉俊;
周莉莉;
段鹏
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摘要:
朴素贝叶斯算法因其分类精度高、模型简单等优点而被得到普遍应用,但因为它需要具备很强的属性之间的条件独立性假设,使得其在实际分类学习中很难实现.针对这个缺点,提出了一种基于遗传算法的加权朴素贝叶斯分类算法(G_WNB).该算法将遗传算法(GA)与加权朴素贝叶斯分类算法(WNB)相结合,首先使用基于Rough Set的加权朴素贝叶斯分类算法,综合信息论与代数论给出的属性权值求解方法,计算出每个属性的权值,以初始权值作为初始种群,加权朴素贝叶斯的分类正确率为适应度函数,采用遗传算法优选,以使适应度函数最高的权值为数据集的最终权值,最后使用G_WNB进行分类.实验表明,该算法提高了分类准确率,同时提高了朴素贝叶斯分类器的性能.
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马军岩
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摘要:
属性约简是挖掘产品配置规则中的重要内容,约简的准确性直接影响后续配置规则的挖掘.本文分析了不相容决策表的非正域性质,提出一种新的适用于不相容配置决策表的属性约简算法,并在配置实例决策表中进行了验证.
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谢玉锋;
郑禄
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摘要:
针对内存数据库集群的数据划分,提出了基于相似度计算的内存数据库数据划分算法.该算法首先根据数据相关性对数据作初步简单划分,然后再基于事务相似度计算,得到最佳事务相似性判断标准,对事务进行相关性合并,进而进一步划分数据,得到合理优化的数据划分结果.算法创新地提出根据Rough集原理计算事务相关性,去除了数据库读写系数的影响,对内存数据库集群的数据划分具有一定指导意义.
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余小游;
曹守富;
陈铁军
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摘要:
针对态势估计中的事件检测需要依靠领域知识,提出一种基于Rough-Vague集与D-S证据理论的态势估计方法.基于Rough集与Vague集进行事件检测,根据目标历史数据建立事件决策表,通过属性约简得到简约的事件决策表,提出一种基于简约决策表获得目标事件Vague集的方法,根据Vague集的相似度建立评价系数来判定事件结果.目标在不同时刻发生的事件就是证据,基于证据合成公式得到最终的目标态势估计结果.实例分析表明该态势估计方法中事件检测不需要任何领域知识,对态势结果的不确定性具有很强的聚焦能力.
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蒋亮;
蒙祖强;
胡玉兰;
常红岩
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摘要:
等价类是Rough集理论的核心概念之一,如何高效地计算等价类是提高各相关算法性能的关键.引入高维空间向量夹角的概念,根据数据在机器中的存储特点,以字节内容的最大值加1作为基数对数据进行基数排序,在此基础上设计以计算向量夹角来求信息系统等价类的算法.该算法把原来计算等价类的逻辑比较转换为数值计算,非常显著地提高了等价类的计算效率,尤其对大规模高维数据.该算法的时间复杂度为O(|C || U|log| U|),理论分析与实验结果表明了该算法的正确性和高效性.