题名 基于哈希桶和聚类的变半径邻域粗糙集模型
1
作者
李华 孟祥瑞
机构
石家庄铁道大学数理系
出处
《江苏科技大学学报（自然科学版）》
CAS
2024年第4期100-107,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61806133)。
文摘
邻域粗糙集是处理机器学习与数据挖掘中不确定性的数据分析工具.邻域粗糙集中邻域粒的大小往往受邻域半径的影响.针对现有的邻域粗糙集模型通常对每个样本设置相同的邻域半径,导致得到的邻域粒无法对每个样本进行准确地刻画的问题,基于样本数据的分布信息,首先对数据集进行聚类,并基于哈希桶对每个类的样本分布情况做出分析,然后为每个样本设置合适大小的邻域半径,使其能够更准确地刻画每个样本的信息,进而提出变半径邻域粗糙集模型.最后选取了8个UCI数据集进行实验,并分别与当前最常用的邻域粗糙集模型进行比较,理论分析与实验结果表明所提出的变半径邻域粗糙集模型具有更好的学习性能.
关键词
变半径邻域粗糙集 哈希桶 聚类 样本分布 不确定性
Keywords
variable neighborhood rough sets hash bucket clustering sample distribution uncertainty
分类号
TP301
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
题名 基于改进辨识矩阵的变精度邻域粗糙集属性约简
被引量：2
2
作者
沈林
机构
莆田学院信息工程学院
出处
《延边大学学报（自然科学版）》
CAS
2018年第2期149-154,共6页
基金
福建省教育厅项目(JA15458)
文摘
提出一种用于变精度邻域粗糙集,可以大幅减少时间复杂度的属性约简算法.该算法基于一种改进的辨识矩阵.首先用辨识矩阵同时记录决策一致和不一致的数据,然后用二进制位运算计算样本的邻域,最后获得可以保持下近似分布不变的属性约简.实验结果证明,本文算法不仅能够大幅减少属性约简时间,而且精度上总体优于NBRS算法和LDNRS算法.
关键词
变精度邻域粗糙集 辨识矩阵 属性约简
Keywords
variable precision neighborhood rough sets identification matrix attribute reduction
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 基于矩阵的可变粒度变精度邻域粗糙集近似集更新方法
被引量：3
3
作者
郑文彬 李进金 张燕兰 许晴媛
机构
闽南师范大学计算机学院 数据科学与智能应用福建省高校重点实验室 闽南师范大学数学与统计学院
出处
《模糊系统与数学》
北大核心
2022年第1期97-109,共13页
基金
国家自然科学基金资助项目(61379021 11871259) 福建省自然科学基金资助项目(2019J01748)。
文摘
邻域粗糙集可以同时处理名义与数值属性,多粒度粗糙集提供多个粒度视角下的目标概念近似,变精度粗糙集使得近似集计算不再局限于完全包含。本文首先提出了一种同时具有以上三种粗糙集模型长处并且粒度可变的变精度多粒度邻域粗糙集模型,并设计基于矩阵的近似集计算与更新方法:首先提出静态计算近似集的矩阵算法,继而考虑在邻域粒变小时,基于静态计算算法对近似集进行更新,提出一种邻域粒变小时近似集更新的矩阵算法,最后通过UCI公开数据集实验验证了计算与更新算法的有效性。
关键词
动态计算 近似集更新 可变粒度可变精度邻域多粒度粗糙集 矩阵算法
Keywords
Dynamic Computing Updating Approximations variable Granulation variable Precision neighborhood Multigranulation rough sets Matrix-based Algorithm
分类号
O159
[理学—数学]
题名 基于下近似分布不变的乳腺癌诊断决策
被引量：2
4
作者
沈林
机构
莆田学院信息工程学院
出处
《莆田学院学报》
2018年第2期32-37,共6页
基金
福建省教育厅项目(JA15458)
文摘
指出变精度邻域粗糙集整体精度虽然较高,但个别决策类精度可能较低,不利于乳腺癌诊断。针对该问题,提出基于下近似分布不变的改进方法。并依据各属性的出现概率和平均错误率,寻找Wisconsin Diagnostic Breast Cancer数据集中可以保证敏感度和准确度的属性约简。通过实验分析,新的方法可以获得更高的精度,并发现乳腺癌的诊断与质地、光滑度和周长密切相关。
关键词
下近似分布 变精度邻域粗糙集 乳腺癌 诊断
Keywords
lower approximation distribution variable precision neighborhood rough set breast cancer diagnosis
分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R737.9
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
