收藏本站
收藏 | 投稿 | 论文排版

基于确定性因子的启发式属性值约简模型

余顺坤  闫泓序  
【摘要】:现有属性值约简模型程序复杂,难以实现,而且模型所提取的关键信息往往过于追求简明,会削弱决策系统的表达能力。为解决以上问题,提出一种基于确定性因子的启发式属性值约简模型。首先,构造几种不同性质的属性集工具,并给出其相关定理及证明;同时开发一种约简信息函数,从而为约简属性赋值;然后,将确定性因子作为启发信息,并采用自底向上式分层搜索策略来构建启发式属性值约简模型,并以程序伪代码的形式直观展示模型的布置路径与运行流程;最后,采用已有研究中的模拟数据开展模型的应用与验证,并对模型的优势、适用性与延展性展开总结与讨论。结果表明,新模型可行有效,易于编程实现;对数据特征要求低,适合一般性专家系统;所提取的价值信息多元简约,泛化性强,不丢失决策系统的关键信息。

知网文化
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前18条
1 彭佳文;曾炼成;彭剑;;一种基于粗糙集理论的专家系统结构[J];湖南农业大学学报(自然科学版);2008年04期
2 张保威;魏春雪;王鹏远;;一种基于辨识矩阵的启发式属性值约简新算法[J];计算机应用与软件;2010年06期
3 张文宇,朱欣娟,薛惠锋;一种基于粗糙集合理论的知识发现模型[J];纺织高校基础科学学报;2001年04期
4 魏唯;欧阳丹彤;吕帅;;路标计数启发式引导的分解规划方法[J];软件学报;2013年10期
5 梁云川;;粗糙集理论在“迷恋网络”学生分析中的应用研究[J];电脑开发与应用;2010年07期
6 Ang Liu;Ivan Teo;陈点滴;Stephen Lu;Thorsten Wuest;张执南;陶飞;;情境感知智能产品的生物启发式设计[J];Engineering;2019年04期
7 王海燕;管莹;李闯;杨明明;;两种智能值排序启发式研究[J];吉林大学学报(信息科学版);2015年04期
8 陶泽;刘媛;;粗糙集基础上海量数据挖掘的算法分析[J];中国战略新兴产业;2018年40期
9 王利民;李雄飞;王学成;;基于半监督学习的启发式值约简[J];控制与决策;2010年10期
10 史成东;李素玲;;基于启发式约简和DEA的油田供应链绩效决策[J];计算机工程与应用;2008年31期
11 廖龙飞;王晶;;面向多输出系统的启发式支持向量机回归[J];北京化工大学学报(自然科学版);2011年02期
12 苟光磊;王国胤;;置信优势关系粗糙集的属性约简方法[J];小型微型计算机系统;2018年02期
13 徐凤生;;一种属性与值约简及规则提取算法[J];计算机工程与科学;2008年02期
14 史君华;胡学钢;;一种基于粗集的决策表属性值约简改进算法[J];合肥工业大学学报(自然科学版);2008年01期
15 王金诚;;浅析粗糙集应用领域及未来研究方向[J];科技信息(学术研究);2007年06期
16 黄民昌;蒋政;张南;褚衍超;胡勇;;基于启发式学习的折叠舵展开安全优化控制[J];航天控制;2021年06期
17 徐勇;知识发现及其相关技术的研究[J];安徽教育学院学报;2005年03期
18 马成;;最小化网络总时延启发式遗传算法[J];交通科技与经济;2005年06期
中国重要会议论文全文数据库 前20条
1 方炜炜;杨炳儒;彭珍;;一种基于粗糙集的启发式属性归约的新算法[A];第二十七届中国控制会议论文集[C];2008年
2 陈春林;董道毅;;量子启发式及量子系统强化学习理论分析[A];2007系统仿真技术及其应用学术会议论文集[C];2007年
3 赵荣珍;杨娟;黄显华;;粗糙集理论的故障知识发现及其工程应用模式研究[A];第十二届全国设备故障诊断学术会议论文集[C];2010年
4 贺荟霖;张文旭;马磊;;基于事件驱动的启发式强化学习研究[A];第37届中国控制会议论文集(B)[C];2018年
5 时希杰;李波;;基于粗糙集的两阶段规则提取算法与有效性度量[A];第二十届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2003年
6 卓明;王丽珍;谭旭;;基于粗糙集近似集扩展的规则提取算法[A];第十七届全国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2000年
7 姜栋;郑康锋;胡影;;基于蚁群的启发式网络拓扑图布局算法[A];第九届中国通信学会学术年会论文集[C];2012年
8 石媛媛;周罗伟;王江柳;杨佩;陈春林;;适用于智能仓储多机器人任务分配的一种平衡启发式拍卖方法[A];系统仿真技术及其应用学术论文集(第15卷)[C];2014年
9 黄安强;张玲玲;陈全;王晓;;用于支撑智能知识发现的领域知识的表示和提取研究[A];第四届(2009)中国管理学年会——管理科学与工程分会场论文集[C];2009年
10 孙林凯;;基于中心聚类粗糙集影响费用主要因素分析[A];寿命周期费用技术与科学决策[C];2015年
11 王旭阳;王彤;李明;;基于粗糙集理论的分类规则挖掘方法[A];第二十二届中国数据库学术会议论文集(研究报告篇)[C];2005年
12 刘碧森;钟守铭;陈华富;;基于支持向量机与粗糙集理论的信息处理[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
13 李雄;李胜利;徐宗昌;;基于粗糙集理论的状态监测与故障诊断(英文)[A];第三届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2005年
14 葛丽;傅彦;;粗糙集在科学数据属性约简中的应用[A];第二十一届中国数据库学术会议论文集(技术报告篇)[C];2004年
15 陈钉均;刘熠;李涵;吴开腾;;变精度覆盖粗糙集的新型算子研究[A];中国运筹学会模糊信息与模糊工程分会第五届学术年会论文集[C];2010年
16 孙亮;杨飞;于建均;陈梅莲;;一种基于指数粗糙集合的变精度控制器应用研究[A];第25届中国控制会议论文集(下册)[C];2006年
17 黄伟;赵寅邦;陈乔生;王俊凯;;基于改进遗传算法和粗糙集的变压器故障诊断[A];2015年全国智能电网用户端能源管理学术年会论文集[C];2015年
18 王平根;;医院信息工作者与医院数据挖掘[A];中国医院协会病案管理专业委员会第十七届学术会议论文集[C];2008年
19 易国华;;基于粗糙集和模糊集理论的数字图像增强方法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
20 于秋滨;张丽娟;杨慧英;;医院信息的数据挖掘[A];中国医院协会病案管理专业委员会第十七届学术会议论文集[C];2008年
中国博士学位论文全文数据库 前20条
1 余建航;基于粗糙集的几类广义信息系统知识发现与决策方法研究[D];哈尔滨工业大学;2020年
2 胡节;基于粗糙集的知识发现若干关键问题研究[D];西南交通大学;2016年
3 曹斌;生物启发式智能计算及其应用的研究[D];吉林大学;2012年
4 贾平;基于粗糙集理论的知识发现方法研究[D];浙江大学;2008年
5 施明辉;面向中医辨证计算的粗糙集知识获取方法及其应用研究[D];厦门大学;2008年
6 唐孝;基于粗糙集的知识发现方法及其在ECG信号识别中的应用[D];电子科技大学;2015年
7 鞠恒荣;面向态势认知的粗糙集决策方法研究[D];南京大学;2019年
8 杜文胜;优势粗糙集及其扩展模型研究[D];武汉大学;2017年
9 康蕴;灰色多粒度粗糙集理论及应用研究[D];厦门大学;2018年
10 贺晓丽;多粒度环境下的知识获取理论[D];西北大学;2018年
11 张晓霞;非负矩阵分解与粗糙集若干理论及方法研究[D];华北电力大学(北京);2018年
12 黎文善(LE VAN THIEN);基于覆盖的概率粗糙集和L-模糊变精度粗糙集研究[D];武汉大学;2015年
13 廖淑娇;代价敏感粒计算若干方法的研究[D];电子科技大学;2018年
14 贾修一;基于语义的粗糙集理论和模型研究[D];南京大学;2011年
15 王敬前;覆盖粗糙集与模糊粗糙集及其在化工过程故障诊断中的应用[D];陕西科技大学;2021年
16 李雄;单核苷酸多态性数据挖掘方法及其应用研究[D];湖南大学;2015年
17 董瑶;基于统计分析与数据挖掘的智能优化预测研究及应用[D];兰州大学;2015年
18 王元刚;基于模糊理论的知识发现方法研究及其应用[D];大连理工大学;2018年
19 杨甲森;卫星遥测数据相关性知识发现方法研究[D];中国科学院大学(中国科学院国家空间科学中心);2019年
20 张永;基于粗糙集的铁路列车客票收入知识发现及预测模型研究[D];中国铁道科学研究院;2018年
中国硕士学位论文全文数据库 前20条
1 于潇;基于并行启发式约简方法的关键技术研究[D];华北电力大学;2015年
2 马咪咪;基于用户测试的启发式评估研究[D];山东大学;2013年
3 王乐衡;考虑多元设备类型的超启发式跨单元调度方法[D];北京理工大学;2015年
4 刘惠;知识发现理论与方法及其应用的研究[D];大连理工大学;2004年
5 刘鑫;基于多粒度粗糙集的知识发现方法研究[D];山西大学;2014年
6 张良;基于冲突的求解启发式优化策略研究[D];吉林大学;2014年
7 黄律;基于粗糙集的多分类器组合及其在知识发现中的应用研究[D];长沙理工大学;2005年
8 王昕娅;基于概念格模型的粗糙集约简方法研究[D];合肥工业大学;2006年
9 刘发钦;粗糙集在知识发现中的应用研究[D];对外经济贸易大学;2006年
10 陈锹;基于粗糙集的知识发现在客户关系管理(CRM)中的应用[D];广西大学;2004年
11 倪枫;知识发现中粗糙集基本算法的应用研究[D];华中科技大学;2006年
12 王锋;基于改进启发式遗传算法的属性约简方法[D];大连交通大学;2008年
13 田学全;信息系统中连续属性的离散化及规则提取[D];电子科技大学;2006年
14 王晨曦;粗糙集理论在属性约简及模糊聚类中的应用研究[D];山东科技大学;2019年
15 王佳;基于粗糙集的数据挖掘应用研究[D];西安科技大学;2012年
16 任悦;基于概念格与粗糙集的规则提取及算法实现[D];昆明理工大学;2015年
17 程爽;联合启发式求解优先约束问题[D];东北师范大学;2011年
18 唐彬;基于粗集理论的知识发现研究[D];安徽大学;2004年
19 石先军;面向数据挖掘的遗传算法的研究与应用[D];武汉大学;2003年
20 武彦军;可变精度优势粗糙集理论及其在半干法脱硫中的应用[D];华北电力大学;2013年
 快捷付款方式  订购知网充值卡  订购热线  帮助中心
  • 400-819-9993
  • 010-62982499
  • 010-62783978