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具有简单共同成本的属性约简的启发式算法
具有简单共同成本的属性约简的启发式算法
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具有简单共同成本的属性约简的启发式算法
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一种基于属性重要性的属性约简启发式算法 (2008年)
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属性约简是粗糙集理论研究中的关键问题之一.文中定义了一种新的属性重要性度量准则,克服了多值偏向性问题,并给出一种新的属性约简算法.该算法以核属性集为初始约简集合,以新的属性重要性度量准则为启发信息,通过逐步加入相对于决策而言重要的条件属性来求取最小约简.实例分析表明该算法是有效的.
论文研究-一种相容矩阵的启发式属性约简算法.pdf
浏览:169
为了更好地利用雷达与ACARS进行空中目标监控,研究了雷达与ACARS的数据融合问题,提出了一种数据融合算法。对雷达与ACARS数据进行坐标变换和时空配准;对二者进行航迹关联,包括空间粗关联、逻辑航迹关联和多义性处理;对关联航迹进行融合。仿真结果表明,该算法可以提高空中目标监控的数据率,识别出雷达中的部分商用和通用航空飞机,得到目标更加详细和准确的信息。
论文研究-基于模糊邻域粗糙集的启发式属性约简算法.pdf
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属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属性依赖度度量,然后根据粒计算理论中知识粒度的概念,在模糊邻域粗糙集模型下提出了模糊邻域粒度度量。由于属性依赖度和知识粒度代表了不同视角的属性评估方法,因此将这两种方法结合起来用于信息系统的属性重要度评
基于属性重要性的启发式属性约简算法
浏览:91
针对粗糙集理论中的属性约简问题做了探讨研究。从寻找属性约简的角度,首先描述了决策表中的属性的重要性,并利用已求得的正区域使处理数据的范围不断缩小,约简集中的属性从核集开始,通过向属性核添加重要性最大的属性,得到属性的最小相对约简。从而减少求约简的时间。最后进行实证,该算法同传统的算法相比,在计算量减少的同时能得到更简约的结果,证明了该算法的正确性和可行性。
粒矩阵属性约简的启发式算法
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属性约简是粗糙集理论一个重要的研究问题.在粗糙集理论上,利用粒计算的思想构建了粒矩阵,提出并定义了粒矩 阵相与运算,建立了基于粒矩阵的知识粒化方法,并且给出了粒矩阵属性约简的启发式算法.采用粒矩阵进行属性约简选择最 小属性集,跳出了传统属性约简的先求解属性核,再求解最优属性集的方法.理论分析表明了新的算法是可靠有效的,给粒计算 属性约简提供一个新的思路,为进一步研究粒计算提供可行的方法.
基于粗糙集的属性约简的启发式算法
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4星 · 用户满意度95%
本文在介绍粗糙集理论的基础上,给出粗糙集 理论在数据挖掘中的应用,属性约简的启发式算法, 通过一个实例说明了算法的有效性
论文研究-一种基于知识粒度的启发式属性约简算法.pdf
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根据属性相似度与知识粒度的一致性,通过条件属性与决策属性以及条件属性之间的相似度度量,提出了一种基于知识粒度的启发式属性约简算法。根据条件属性与决策属性的相似度对条件属性进行降序排列,根据条件属性之间...
粗糙集属性约简代码
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5星 · 资源好评率100%
这是一种粗糙集的分析方法,用于属性约简的启发式约简算法,
基于属性核的遗传约简算法
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础的属性约 简方法,文[3]通过引进属性依赖启发信息改进 了文[8]中的方法。本文中,先给 出了一个时间复杂度 为O ( ×n×log n),空问复杂度 为O (n)的核属性判别方 去。然后 ,以此为基础给 出了较文[3]和文[8]中更...
论文研究-决策形式背景的启发式属性约简算法.pdf
浏览:138
在决策形式背景中给出了核心概念的定义,将决策形式背景的条件属性区分为必要属性与不必要属性,提出判定一个条件属性是否必要的等价刻画定理;在此基础上设计出了决策形式背景属性约简的一种启发式算法,通过实例证明了该算法的可行性与有效性。
基于顺序表的启发式属性约简算法 (2012年)
浏览:192
利用顺序表存储数据集对象,并借助基数排序按关键字“分配”思想,求解U/C的时间复杂度为O(|P‖U|)、空间复杂度为O(U)。在求属性约简集时,为避免存储差别矩阵所需的大量空间,利用差别矩阵的直观性,给出一种计算差别对象个数公式,并以此为启发信息,设计2种动态约简算法,其时间/空间复杂度分别为O(|C|2|U|C|)、max(O|U|Ci|)))。理论分析与实验结果表明该算法是有效可行的。
粗粒度多尺度属性约简启发式算法 (2007年)
浏览:13
粗糙集理论(RS)从它出现到现在一直是数据推理方面的一种强有力的工具,而作为数据推理的一个非常重要组成部分———知识的约简也一直是粗糙集理论的研究重点。本文基于信息论中信息熵、相对熵和条件熵的概念和性质,在粗糙集系统中增加了一个粗粒度逼近量,并根据粗粒度逼近量提出了一种多尺度逼近的属性约简或者叫规则提取的新算法。
具有加权后期工作准则和共同到期日的并行同机调度问题的元启发式算法
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据我们所知,本文研究了元启发式算法在具有加权延迟工作准则和共同到期日(P | dj = d | Yw)的情况下解决并行机调度问题的首次应用。延迟工作准则是调度问题的绩效指标之一,它在评估调度质量时会考虑特定工作的延迟部分的长度。由于已知该问题是NP难的,因此分别设计和实现了三种元启发式算法,即蚁群系统,遗传算法和模拟退火。我们还提出了一种新的算法,称为LDF(密度最大的优先),它是从LPT(最长的
基于最大外权重的一种启发式属性约简算法 (2008年)
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作为属性对区分元素类别所做贡献大小的度量,定义属性重要性权重,并作为启发性知识构造一种寻求约简的启发式算法。算法复杂度是多项式的,收敛速度快,可得到Pawlak约简。
论文研究-快速的属性约简算法.pdf
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然后,运用改进的属性重要度作为启发信息,得到一种快速的属性约简算法,时间复杂度为O(|C|2|U|)。最后,通过UCI机器学习库中的一些数据集对算法进行测试,证明了算法对大型的数据集进行属性约简的高效性。
启发式算法,启发式算法有哪些,matlab
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基础的启发式算法样例
一种Hu差别矩阵属性约简的高效算法 (2012年)
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针对决策表,首先从理论上证明了相对知识量与新条件信息熵的等价性,从而保证可以从相对知识量的...以此为基础给出一种属性重要性定义并设计出一种计算Hu差别矩阵属性约简的启发式算法.算例和实验结果验证该算法是高效的.
四种经典启发式算法求解TSP问题
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四种经典启发式算法求解TSP问题,包括模拟退火(Simulated annealing)、禁忌搜索(Tabu search)、遗传算法(Genetic algorithms)和蚁群算法(Ant colonies)
启发式算法阅读材料
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启发式算法,它通常是从一个可行解开始,并重复寻找更好的解。邻域搜索算法(又叫局部 搜索算法)是一类改进型算法,算法的每一步迭代是通过搜索当前解的邻域得到一个改进的 解。设计邻域搜索算法的一个关键是邻域...
决策理论粗糙集中的非单调属性约简
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基于单调性,定义了Pawlak粗糙集模型的一系列属性约简,例如保留正区域的约简和条件熵保留的约简,并在先前的粗糙集研究中提出了相应的启发式算法。 但是,在概率粗糙集模型中,某些属性集的定量度量可能是非单调的...
生产排程之启发式算法
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规划问题算法-中转航班调度:从MILP 模型到启发式算法.pdf
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数学建模启发式算法
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数学建模的关键算法,常规解决方案,启发式算法是研究数学建模的基础
元启发式算法文档
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对元启发式算法和禁忌算法的综合性描述,基于禁忌搜索的算法
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