约简

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粗糙集属性约简调研
本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法,为大学生理解这一概念提供了指南。
粗糙集约简飞机故障诊断
应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断,通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表,验证了该方法的准确性和普适性。
SOIS中基于信息熵的属性约简
粗糙集理论用于SOIS中属性约简。通过信息论视角,引入信息熵和相对信息量。基于信息熵定义属性约简,并提出减价算法。示例说明方法有效性。
非线性维数约简Isomap算法代码
2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码,用于非线性数据降维,专注于维数约简。
MIMO检测的格点约简算法——Matlab开发
Matlab开发——MIMO检测中使用的格点约简算法模拟器。该算法优化多输入多输出系统的检测性能。
基于模糊并行约简的模糊概念漂移探测方法
数据流挖掘作为热门研究领域,涵盖多种数据流类型。本研究借鉴模糊粗糙集和F-粗糙集原理,提出一种针对模糊型数据流的模糊并行约简方法。该方法通过删除冗余属性,利用属性重要性变化探测模糊概念漂移现象。区别于传统方法,该方法基于模糊数据内在特性进行漂移探测,并通过实例验证了其可行性和有效性。
粗糙集约简系统软件的开发与优化
现有大部分数据库系统如SQL Server等,具有高效的存取和存储优势,适合大规模数据处理。为实现粗糙集的数据挖掘,我们选择使用SQL语言操作,并利用高性能的数据库管理系统。系统采用VC#.NET和SQL Server编写,全部使用SQL Server存储过程处理数据,以提升效率。在Pentium 4 1.80GHz处理器,512MB内存,20G硬盘空间,MicroSoft Windows XP Service Pack 2, MicroSoft .NET Framework SDK v1.1,Microsoft SQL Server 2000环境下运行。系统主要处理信息系统和决策表,通过不同数据源获取数据集合,支持属性集合选择和信息系统生成,使用正域、差别矩阵和信息熵方法进行属性约简,分析结果的正确性和独立性。决策表操作支持值约简生成规则集合,验证规则的正确性。
双射软集在规则挖掘和约简中的应用
双射软集是一种数学工具,可以用于规则挖掘和约简。它能够有效地处理不确定和模糊的信息,并从中提取有价值的规则和知识。
利用特征约简优化后的训练数据,构建分类器模型
本算法通过训练数据集,学习特征约简技术,以优化数据表示。之后,使用优化后的数据构建分类器模型,并将其应用于测试数据集进行分类。该方法提高分类器的准确性和效率,适用于具有高维特征和复杂数据分布的分类任务。
粗糙集理论软件Rosetta的属性约简方法及其应用
粗糙集理论是数据挖掘和知识发现领域的重要方法,主要应用于处理不完整或不确定的数据。深入探讨了粗糙集软件Rosetta在属性约简中的应用。Rosetta专为实现粗糙集理论算法而设计,提供了有效的数据分析和知识提取方法。其中,属性约简是其核心功能之一,通过贪婪算法和遗传算法等多种优化策略,帮助用户减少特征维度,提高模型解释性和效率。