粗糙集属性量化的一个算法 被引量：2

1

作者 叶东毅 陈昭炯 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2002年第10期1239-1240,共2页

利用属性一维数据的特点 ,提出基于动态聚类和减少不相容性的属性量化算法 ,具有简明、易实现的特点 ,算例测试表明了该算法得到的结果比较理想 .

关键词 粗糙集 属性量化 算法 不相容性 动态聚类 属性约简 信息处理 信息表

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基于条件信息量的动态属性约简方法 被引量：4

2

作者 刘山 张慧 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第11期182-183,共2页

针对动态建立信息系统的需要,提出了一种动态求条件信息量的方法,在一个信息系统不断变化时,该算法不像静态约简时那样需要重新计算,而是利用新增的对象对原有的信息量进行修正,利用原有信息量的结果递归计算信息系统变化后的信息量,大... 针对动态建立信息系统的需要,提出了一种动态求条件信息量的方法,在一个信息系统不断变化时,该算法不像静态约简时那样需要重新计算,而是利用新增的对象对原有的信息量进行修正,利用原有信息量的结果递归计算信息系统变化后的信息量,大大节省了计算量,提高了效率。通过一个实例表明,该算法利用较小的信息表就可以计算日益庞大信息表的信息量,分析表明该算法是正确有效的。 展开更多

关键词 信息量 信息表 动态属性约简

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基于属性约简-改进TOPSIS的动态辐射源威胁评估 被引量：1

3

作者 陈美杉 刘赢 +1 位作者 杨征 钱坤 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第6期22-29,共8页

针对当前辐射源的动态威胁评估问题,提出一种基于属性约简-改进TOPSIS的威胁评估算法,引入组合赋权法和基于时间度的时间权重计算方法,构建动态威胁评估模型。首先根据优势关系对属性进行约简,然后利用组合赋权法计算属性权重,从欧氏距... 针对当前辐射源的动态威胁评估问题,提出一种基于属性约简-改进TOPSIS的威胁评估算法,引入组合赋权法和基于时间度的时间权重计算方法,构建动态威胁评估模型。首先根据优势关系对属性进行约简,然后利用组合赋权法计算属性权重,从欧氏距离、灰色关联度和广义马氏距离3种测度出发改进TOPSIS方法,计算加权综合贴近度,并结合时间权重,实现最终的威胁排序。仿真实验结果验证了所提算法的合理性,相比传统评估方法,可靠性更高,并能够根据决策者偏好调整参数,有较强的灵活性。 展开更多

关键词 动态威胁评估 属性约简 组合赋权法 时间度 逼近理想解排序法

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基于属性选择和采样策略的不平衡数据动态分类方法 被引量：4

4

作者 赵冬雪 王昕 王利东 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第3期509-518,共10页

不平衡数据分类是机器学习领域的重要研究方向之一,现有不平衡学习算法大多针对二分类而无法满足多分类需求。本文面向多类不平衡数据分类问题,通过结合粗糙集、重采样方法以及动态集成分类策略设计了一种新的多分类模型。该模型运用综... 不平衡数据分类是机器学习领域的重要研究方向之一,现有不平衡学习算法大多针对二分类而无法满足多分类需求。本文面向多类不平衡数据分类问题,通过结合粗糙集、重采样方法以及动态集成分类策略设计了一种新的多分类模型。该模型运用综合采样方式和粗糙集属性约简技术获得多个平衡数据子集,在此基础上实现动态集成分类模型的构建。真实数据集上的22组实验验证了该模型与两种经典算法相比对少数类样本具有更好的预测性能,可成为多类不平衡数据分类的可选策略。 展开更多

关键词 不平衡数据 动态选择 粗糙集 属性约简 重采样

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男性阻塞性睡眠呼吸暂停患者脑网络动态功能连接状态及其影响因素分析

5

作者 王婧 伋立荣 +5 位作者 程超虹 苏桐 韩菲 李晔洲 王二磊 陈锐 《中华医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2023年第48期3938-3945,共8页

目的分析男性阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者脑网络动态功能连接(dFNC)状态及其影响因素。方法前瞻性选取2020年8月至2021年12月因打鼾就诊于苏州大学附属第二医院睡眠门诊,经多导睡眠监测(PSG)诊断的男性OSA及鼾症患者共111例。收集一般... 目的分析男性阻塞性睡眠呼吸暂停(OSA)患者脑网络动态功能连接(dFNC)状态及其影响因素。方法前瞻性选取2020年8月至2021年12月因打鼾就诊于苏州大学附属第二医院睡眠门诊,经多导睡眠监测(PSG)诊断的男性OSA及鼾症患者共111例。收集一般资料,根据氧减指数(ODI)将患者分为3组:单纯鼾症组(ODI<5次/h,34例)、轻中度OSA组(5≤ODI<30次/h,43例)、重度OSA组(ODI≥30次/h,34例)。采用蒙特利尔认知评估(MoCA)量表评估认知功能,Epworth嗜睡量表(ESS)评估日间嗜睡状况。采集静息态功能磁共振成像(fMRI)血氧水平依赖序列(BOLD)信号数据并预处理,使用滑动时间窗法构建dFNC矩阵,通过k-均值聚类分析确定动态脑网络dFNC状态数目,使用三种参数[时间分数(FT)、平均停留时间(MDT)、转换次数(NT)]来表征dFNC状态的时间属性,比较组间dFNC状态时间属性的差异,进一步分析时间属性与PSG参数及MoCA、ESS评分等的相关性,并采用逐步多重线性回归分析dFNC状态时间属性的影响因素。结果患者年龄(40.2±8.6)岁(25~65岁),3组患者间年龄、吸烟饮酒史及MoCA评分差异无统计学意义(均P>0.05)。通过k-均值聚类分析提取了3个脑网络dFNC状态:状态1:以视觉、感觉运动网络强连接为特征,出现频率为31.7%(4611/14541);状态2:以默认模式网络、注意网络等认知网络的强连接为特征,出现频率最低(22.1%,3213/14541);状态3:以全脑网络较弱的连接为特征,出现频率最高(46.2%,6717/14541)。重度OSA组状态2的FT[0.28(0.05,0.35)比0.39(0.26,0.53)]与MDT[8.20(4.35,12.54)比11.68(8.50,16.69)]均低于单纯鼾症组(均P<0.05),3组间状态1和状态3的时间属性差异均无统计学意义(均P>0.05)。状态2的FT、MDT与患者的体质指数、呼吸暂停低通气指数、ODI、最低血氧饱和度相关(FT:r值分别为-0.218、-0.230、-0.249、0.198;MDT:r值分别为0.269、-0.253、-0.265、0.209,均P<0.05),与MoCA评分、ESS评分相� 展开更多

关键词 睡眠呼吸暂停 阻塞性 功能磁共振成像 动态功能连接 时间属性 氧减指数 横断面研究

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一种基于信息粒度的动态属性约简求解算法 被引量：3

6

作者 王永生 郑雪峰 锁延锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第4期213-216,共4页

动态属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。针对动态决策表构造了一种基于信息粒度的动态属性约简模型,详细分析了决策表中出现新属性动态增加时信息粒度的增量式计算方法;在此基础上,以信息粒度作为启发信息,设计了一种动态属性约... 动态属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一。针对动态决策表构造了一种基于信息粒度的动态属性约简模型,详细分析了决策表中出现新属性动态增加时信息粒度的增量式计算方法;在此基础上,以信息粒度作为启发信息,设计了一种动态属性约简求解算法,该算法能有效利用原决策表的属性约简结果和信息粒度来降低算法的计算复杂度,并使得约简结果具有较好传承性;最后通过算例分析和实验比较进一步验证了本算法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 信息粒度 动态属性约简 动态决策表 正区域 粗糙集理论

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动态信息系统中基于序贯三支决策的属性约简方法 被引量：3

7

作者 李艳 张丽 陈俊芬 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期120-123,141,共5页

针对多准则分类问题,即条件属性为有序的符号值或连续值,而决策属性为类别标签的问题,采用优势-等价关系来表示其信息系统。但很多现实中的信息系统又是动态变化的,属性约简作为其重要的知识需要及时更新。为处理带有偏好关系的动态信... 针对多准则分类问题,即条件属性为有序的符号值或连续值,而决策属性为类别标签的问题,采用优势-等价关系来表示其信息系统。但很多现实中的信息系统又是动态变化的,属性约简作为其重要的知识需要及时更新。为处理带有偏好关系的动态信息系统,建立多标准决策问题中的高效知识更新方法,提出了优势-等价关系下基于序贯三支决策的约简更新方法。将多粒度结合起来形成动态粒序,当对象集和属性集变化时通过重用原有信息快速更新属性约简,从而降低知识更新的代价。最后选取了多组UCI数据集进行实验,结果表明所提方法能够在保证约简质量的基础上明显降低计算耗费。 展开更多

关键词 动态信息系统 序贯三支决策 属性约简 优势关系 知识更新

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基于粗糙集的龙门起重机结构动态性能分析 被引量：2

8

作者 高丽红 徐格宁 杨萍 《起重运输机械》 2011年第4期25-29,共5页

针对龙门起重机桥架质量、小车架质量及相应的刚度系数等结构参数对其动态性能的影响,用粗糙集理论对起重机的动态性能进行分析,通过属性约简,从诸多影响因素中提取关键因素,并对各因素的重要度进行排序,得到一致、完备的预测规则。与... 针对龙门起重机桥架质量、小车架质量及相应的刚度系数等结构参数对其动态性能的影响,用粗糙集理论对起重机的动态性能进行分析,通过属性约简,从诸多影响因素中提取关键因素,并对各因素的重要度进行排序,得到一致、完备的预测规则。与传统方法相比,该方法无需前提假设,且可有效地处理起重机动态性能与影响因素之间的强耦合与非线性关系。通过实际应用验证其可行性,为起重机动态设计、开展预测工作提供新的研究思路和手段。 展开更多

关键词 龙门起重机 粗糙集理论 动态性能 属性约简 分析

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基于信息量的动态属性约简算法仿真实现

9

作者 陈丽芳 王云 《数码设计》 2016年第1期41-44,共4页

基于信息量的动态约简算法充分利用了原信息系统的约简结果,从约简效率上,比静态算法有很大的提高。但在实际应用中,该算法的计算工作量令许多非数学专业的科技人员感到力不从心。鉴于这种情况,本文针对基于信息量的动态属性约简算法,... 基于信息量的动态约简算法充分利用了原信息系统的约简结果,从约简效率上,比静态算法有很大的提高。但在实际应用中,该算法的计算工作量令许多非数学专业的科技人员感到力不从心。鉴于这种情况,本文针对基于信息量的动态属性约简算法,编程仿真了整个计算过程。对该算法进行设计并用C语言编写了源代码,使计算过程简单化,输入待解决问题的数据和新增动态数据即可计算得出相应的约简结果。该仿真实现有利于动态约简算法的进一步推广和应用。 展开更多

关键词 信息量 动态属性约简 粗糙集 属性重要度 静态属性约简

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模糊粗糙集在轴承故障模式识别中的应用 被引量：1

10

作者 沈仁发 郑海起 +1 位作者 祁彦洁 康海英 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期30-33,共4页

提出一种基于模糊粗糙集理论的模式识别方法,将动态聚类法和方差分析法引入连续属性模糊化,获取模糊隶属函数,避开了粗糙集理论属性离散化过程带来的信息丢失;利用F检验判断分类的合理性,克服了人为确定分类数目的缺点;应用模糊化得到... 提出一种基于模糊粗糙集理论的模式识别方法,将动态聚类法和方差分析法引入连续属性模糊化,获取模糊隶属函数,避开了粗糙集理论属性离散化过程带来的信息丢失;利用F检验判断分类的合理性,克服了人为确定分类数目的缺点;应用模糊化得到的模糊决策表进行条件属性约简,通过属性值约简,提取了清晰、简明的故障模式规则。轴承故障模式识别结果表明,该方法对比一般粗糙集理论,有效地提高了模式识别精度,在实际模式识别中具有很好的应用价值。 展开更多

关键词 模糊粗糙集 动态聚类 方差分析 属性约简 模式识别

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基于属性约简与动态模糊依赖关系的企业绩效评价方法 被引量：1

11

作者 刘韬 伍军云 +2 位作者 邱桃荣 林仲达 何妞 《南昌大学学报（工科版）》 CAS 2012年第4期401-405,共5页

针对如何更科学合理地进行企业绩效评价的需要,将粗糙集方法和动态模糊依赖关系理论相结合,提出一种新的企业绩效评价方法。应用粗糙集理论中基于属性重要度的属性约简算法构建评价因素集,基于动态模糊依赖关系理论构建公司绩效评价结... 针对如何更科学合理地进行企业绩效评价的需要,将粗糙集方法和动态模糊依赖关系理论相结合,提出一种新的企业绩效评价方法。应用粗糙集理论中基于属性重要度的属性约简算法构建评价因素集,基于动态模糊依赖关系理论构建公司绩效评价结果集。通过对具体的数据集的测试表明所提出的评价方法是有效的。 展开更多

关键词 粗糙集 动态模糊集 企业绩效 属性约简 绩效评价

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动态聚类法的粗糙集规则提取

12

作者 宋云雪 于宏超 史永胜 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2010年第13期3054-3056,共3页

针对航空发动机的故障样本,提出了一种基于动态聚类的粗糙集规则提取算法。给出了该算法的模型,描述了动态聚类方法和广义欧氏距离,举例说明了这种算法,用神经网络对样本进行训练并验证约简是否正确。结果表明,动态聚类法可以改善分类,... 针对航空发动机的故障样本,提出了一种基于动态聚类的粗糙集规则提取算法。给出了该算法的模型,描述了动态聚类方法和广义欧氏距离,举例说明了这种算法,用神经网络对样本进行训练并验证约简是否正确。结果表明,动态聚类法可以改善分类,使最终的核与约简更精准,去除了干扰信息的影响,在保证诊断精度的同时。提高了故障识别的正确率。 展开更多

关键词 动态聚类法 广义重要度 广义欧氏距离 粗糙集 属性约简

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动态邻域粒化方式下的属性约简研究

13

作者 邓安生 赵梓旭 《计算机仿真》 北大核心 2023年第8期327-333,共7页

在邻域粗糙集研究中,往往通过给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化。若在粒化过程中给定的半径较大,导致不同类别的样本将落入同一邻域中,则会引起信息粒化不精确和不一致。为解决上述问题,考虑到总体样本分布和在约... 在邻域粗糙集研究中,往往通过给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化。若在粒化过程中给定的半径较大,导致不同类别的样本将落入同一邻域中,则会引起信息粒化不精确和不一致。为解决上述问题,考虑到总体样本分布和在约简过程中属性和标签之间的关系对选择邻域半径的影响,提出一种动态邻域的信息粒化机制,然后构造了动态邻域粗糙集模型。在此基础上提出一种多准则属性评估方法,使用前向贪心搜索策略实现了约简求解。在12个公共数据集上进行仿真测试,结果表明,与传统的邻域粗糙集等得到的约简相比,所提方法对不同的数据集可选择合适数量的属性,且提供更高的分类精度。 展开更多

关键词 信息粒化 动态邻域 粗糙集 多准则属性约简

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