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题名利用混杂核模糊补互信息选择特征
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作者
袁钟
陈红梅
王志红
李天瑞
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机构
西南交通大学计算机与人工智能学院
综合交通大数据应用技术国家工程实验室(西南交通大学)
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出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2023年第5期1111-1120,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(61976182,62076171,61976245,61876157)
四川省重点研发项目(2020YFG0035)
四川省科技成果转移转化示范项目(2022ZHCG0005)。
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文摘
模糊粗糙集理论目前在数据挖掘和机器学习等领域受到了广泛的关注.该理论提供了一种能克服离散化问题的有效工具,并能直接应用于数值或混合属性数据.在模糊粗糙集模型中,定义模糊关系来测量对象之间的相似性,数值属性值不再需要离散化.模糊粗糙集理论已经被成功应用于许多领域,如属性约简、规则提取、聚类分析和离群点检测.信息熵被引入到模糊粗糙集理论进行模糊和不确定信息的表示,产生了不同形式的模糊不确定性度量,如模糊信息熵、模糊补熵和模糊互信息等.然而,大部分所提关于决策的模糊互信息都是非单调的,这可能导致一个不收敛的学习算法.为此,基于混杂核模糊补熵,定义了关于决策的模糊补互信息,证明了其随特征呈单调性变化.进而,利用混杂核模糊补互信息探索特征选择方法并且设计了相关的算法.实验结果展示了在大多数情况下所提算法可以选取更少的特征且能保持或提高分类准确率.
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关键词
模糊粗糙集理论
混杂核
补熵
不确定性度量
特征选择
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Keywords
fuzzy rough set theory
hybrid kernel
complementary entropy
uncertainty measure
feature selection
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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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题名缺失数据的维数增量式特征选择
被引量：4
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作者
刘吉超
王锋
宋鹏
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机构
山西大学计算机与信息技术学院
山西大学经济与管理学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2019年第17期95-99,共5页
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基金
国家自然科学基金（No.61603229,No.61502288）
山西省教育厅高效科技创新项目（No.2016111）
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文摘
现如今生活当中的数据大多都是动态变化的,并且在数据动态增加的过程中,许多特征中包含有缺失数据。如何处理动态变化的含有缺失数据的数据集的特征选择成为一个亟需解决的问题。为此,基于粗糙集理论,通过更新互补信息熵在含有缺失数据的数据集维数增加时的更新机制,进而提出一种缺失数据维数增量式特征选择算法,并通过实验进一步验证了算法的可行性与高效性。
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关键词
缺失数据
粗糙集
互补信息熵
特征选择
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Keywords
missing data
rough sets
complementary information entropy
feature selection
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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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题名知识库中的信息测度
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作者
黄卫华
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机构
文山学院数学学院
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出处
《文山学院学报》
2016年第3期42-44,共3页
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基金
云南省教育厅科研基金项目"基于粗糙集的数据挖掘算法研究"(2015Y470)
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文摘
在粗糙集理论中,基于度量决策表中属性重要性大小的需要,有学者提出了互补信息熵的概念。在此基础上,定义了条件熵和互信息等概念,并验证了三者之间的关系,即互补信息熵是条件熵与互信息的和;类似于互补信息熵,互信息同样具有单调性。
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关键词
信息测度
互补信息熵
条件熵
互信息
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Keywords
information measure
complementary information entropy
conditional entropy
mutual information
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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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题名区间数分级决策的特征选择方法研究
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作者
宋鹏
梁吉业
钱宇华
李常洪
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机构
山西大学经济与管理学院
山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
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出处
《中国管理科学》
CSSCI
CSCD
北大核心
2017年第7期141-152,共12页
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基金
国家自然科学基金青年项目(71301090)
国家自然科学基金重点项目(71031006
+3 种基金
61432011)
国家优秀青年科学基金项目(61322211)
教育部人文社会科学研究青年基金项目(12YJC630174)
山西省高等学校创新人才支持计划(2013052006)
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文摘
在多属性决策分析中,科学的特征选择方法有利于提取关键决策指标,进而求解决策方案并提升决策效率。本文面向区间数分级决策问题,以区间数优势关系为序化信息刻画的基本手段;基于粗糙集与信息熵理论,通过分析条件属性与决策属性序相关性的决策内涵,提出了一种新的特征评价函数——区间序补集条件熵。在此基础上,基于区间序补集条件熵的变化程度,给出了必要属性的形式化表示与属性重要度的度量准则,进而设计了区间数分级决策表的启发式特征选择算法。最后,通过两个案例研究,验证了特征选择方法的有效性。
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关键词
区间数
分级决策
特征选择
补集条件熵
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Keywords
interval-valued data
sorting decision
feature selection
complementary condition entropy
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分类号
C934
[经济管理—管理学]
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题名一种基于粗糙集理论的互补信息熵的新定义
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作者
黄卫华
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机构
文山学院数学学院
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出处
《延安大学学报（自然科学版）》
2016年第2期97-99,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(11361074)
云南省教育厅科研基金项目(2015Y470)
文山学院重点学科数学建设项目(12WSXK01)
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文摘
在粗糙集理论中给出了一种互补信息熵的新定义,该信息熵具有与香农熵相同的性质,即随着划分粒度的加细,互补信息熵单调增加。当划分为最大粒度时,信息熵取值为0;当划分为最小粒度时,信息熵取值为1-1/|U|。实例表明随着信息熵的增加,划分不一定变细,即定理3的逆命题一般情况下不成立。
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关键词
近似空间
不确定性度量
互补信息熵
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Keywords
approximate space
uncertainty measure
complementary information entropy
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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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