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题名基于样例选取的属性约简算法
被引量：28
- 1
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作者
王熙照
王婷婷
翟俊海
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机构
河北省机器学习与计算智能重点实验室河北大学数学与计算机学院
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2012年第11期2305-2310,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61170040)
河北省自然科学基金及高校科技重点项目(F2010000323
ZD2010139)
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文摘
计算属性约简是粗糙集框架下归纳学习的关键部分.基于差别矩阵的属性约简算法是常用的属性约简算法之一.给定一个信息系统,利用该算法可以求出信息系统的所有属性约简.但是该算法需要的存储空间大,执行时间长,特别是对于大型数据库,差别矩阵的存储成为其应用的瓶颈.针对这一问题,提出了一种基于样例选取的属性约简算法,算法分为3步:首先从样例集中挑选出重要的样例;然后用选出的样例构造差别矩阵;最后计算信息系统的所有约简.实验结果显示,当处理大型数据库时,新算法能有效地减少存储空间和执行时间.
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关键词
信息系统
样例选取
粗糙集
差别矩阵
属性约简
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Keywords
information system
instance selection
rough set
discernibility matrix
attributereduction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名粗糙集法解多环境因素影响的母线负荷预测问题
被引量：14
- 2
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作者
龙丹丽
黎静华
韦化
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机构
广西电力系统最优化与节能技术重点实验室(广西大学)
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出处
《电网技术》
EI
CSCD
北大核心
2013年第5期1335-1340,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51167001
50907012)
+1 种基金
广西研究生教育创新计划项目(105931001001)
广西大学科研基金资助项目(DD020025)的资助~~
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文摘
母线负荷的环境因素众多且影响关系复杂,综合考虑所有属性会引入无关随机信息,降低预测精度。为此,提出了考虑多环境因素的母线负荷预测粗糙集(rough set,RS)方法,采用快速属性约简算法(fast attribute reduction algorithm,FARA)确定对母线负荷影响较大的条件属性;基于概率规则导出决策规则集;通过距离度量法匹配规则,从而实现母线负荷预测。将所提方法应用于预测广西某地区电网220 kV母线有功负荷,结果表明该方法能从母线负荷预测的历史数据样本挖掘出有益预测规则,具有较高的预测精度。
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关键词
母线负荷预测
粗糙集
属性约简
离散化
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Keywords
bus load forecasting
rough set
attributereduction
discretization
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分类号
TM734
[电气工程—电力系统及自动化]
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题名矿井突水水源识别的RS-LSSVM模型
被引量：11
- 3
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作者
邵良杉
李印超
徐波
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机构
辽宁工程技术大学系统工程研究所
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出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期1730-1734,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(71371091)
辽宁省社科基金项目(L14BTJ004)
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文摘
为了对矿井突水水源进行准确、高效的判别,综合考虑水化学特征,选取Ca^(2+),Mg^(2+),K^++Na^+,HCO-3,SO2-4,Cl^-和总硬度7个指标的质量浓度(mg/L)作为矿井突水水源的最初判别指标。利用粗糙集(RS)理论的属性约简来筛选水化学特征指标,用以作为水源识别的核心判别指标,建立基于RS的矿井突水水源识别的最小二乘支持向量机(LSSVM)模型。选用约简处理后的13组煤矿数据对模型进行训练,再用训练好的模型对另外12组突水数据进行水源判别,并与未进行属性约简的LSSVM模型及Fisher判别分析法、随机森林方法进行对比。结果表明,利用属性约简方法可以很好地排除原始数据中的冗余信息干扰,因而能有效判别矿井突水水源,使矿井突水水源模型的误判率降低至0;而且指标约简过程可以降低LSSVM运算的复杂度,也能够提高判别效率。
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关键词
安全工程
矿井突水
水源识别
粗糙集(RS)理论
最小二乘支持向量机(LSSVM)
属性约简
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Keywords
safety engineering
mine water inrush
identificationof water source
rough set （RS） theory
leastsquares support vector machine （LSSVM）
attributereduction
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分类号
X924.4
[环境科学与工程—安全科学]
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题名区间值决策表的决策风险最小化属性约简
被引量：2
- 4
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作者
徐菲菲
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机构
上海电力学院计算机科学与技术学院
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出处
《上海电力学院学报》
CAS
2017年第5期471-476,共6页
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基金
国家自然科学基金(61272437
61305094)
+1 种基金
上海市教育发展基金会和上海市教育委员会"晨光计划"(13CG58)
上海市自然科学基金(13ZR1417500)
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文摘
针对目前海量数据分析较多情况下从传统的单条记录转变为一个区间对象,将决策粗糙集中风险的概念引入至区间值决策表中,给出了区间值决策表决策风险的定义,并提出了决策风险最小化的属性约简方法.该方法可以保证所得到的约简集合相对于决策属性具有较强的分类能力,同时保证约简集合的决策风险最小.区间值决策表的决策风险最小化约简使得定义的约简具有更强的理论性和可解释性.
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关键词
区间值决策表
决策粗糙集
风险最小化
属性约简
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Keywords
interval-valued decision tables
decision-theoretic rough sets
minimum risk
attributereduction
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP273.24
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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题名不完备犹豫模糊混合信息系统的属性约简
被引量：5
- 5
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作者
朱丽
朱传喜
张小芝
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机构
南昌大学理学院管理科学与工程系
江西农业大学理学院数学系
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出处
《模糊系统与数学》
CSCD
北大核心
2015年第2期151-156,共6页
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基金
国家自然科学基金资助项目(11071108
11361042)
+1 种基金
江西省自然科学基金资助项目(20132BAB201001)
江西省研究生创新专项资金资助项目(YC2012-B004)
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文摘
针对条件属性值为犹豫模糊元与语言犹豫模糊元的不完备犹豫模糊混合信息系统,提出了一种基于限制优势关系的决策分析方法。首先,将犹豫模糊集推广到语言环境中,提出了语言犹豫模糊集的概念,并且引入一种犹豫模糊元以及语言犹豫模糊元的比较方法。其次,在限制优势关系下利用辨识矩阵对不完备犹豫模糊混合信息系统进行属性约简。该方法的有效性通过算例得到了论证。
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关键词
犹豫模糊集
语言犹豫模糊集
限制优势关系
属性约简
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Keywords
Hesitant Fuzzy Sets
Linguistic Hesitant Fuzzy Sets
Limited Dominance Relation
attributereductions
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分类号
C934
[经济管理—管理学]
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