基于多粒度数据压缩的支持向量机

将多粒度理论融合到支持向量机理论中,提出了一种基于多粒度数据压缩的支持向量机分类算法(support vector machine based on multi-granulations,MG-SVM).首先,利用多粒度理论对数据进行粒化与压缩;然后,对压缩后的数据利用支持向量机寻找最优超平面并进行分类;最后利用UCI中一些标准数据进行数据压缩与分类试验.与传统的支持向量机分类方法相比,MG-SVM算法在保持或提高经典支持向量机的分类和泛化能力的同时,有效地降低了时间复杂度.

水囊联合缩宫素与米索前列醇在足月妊娠促宫颈成熟的临床观察

目的探讨水囊及米索前列醇两种方式在足月妊娠促宫颈成熟的临床效果。方法选择足月妊娠、宫颈条件不成熟并需要引产孕妇水囊组40例,米索前列醇组40例,。对两组产妇促宫颈成熟有效率、阴道分娩、剖宫产及新生儿转归进行比较。结果水囊引产组促宫颈成熟有效率、经阴道分娩率均优于米索前列醇组(P﹤0.05)新生儿出生体重及新生儿转归之间比差异无统计学意义(P﹥0.05)。结论水囊联合缩宫素用于足月妊娠促宫颈成熟效果确切,可广泛应用于临床应用。

一般二元关系下的关系决策系统属性约简

文献[Wang C Z,Wu C X,Chen D G.A systematic study on attribute reduction with rough setsbased on general binary relations.Information Sciences,178(2008),2237～2261]将基于经典粗糙集上的属性约简模型推广到基于广义粗糙集模型上,给出了关系决策系统中属性约简的判定定理和辨识矩阵。但是在属性约简模型中,支撑域的界定使模型的一般性受到限制。本文通过重新定义决策域的正域,给出了改进的决策系统属性约简判定定理和辨识矩阵,并对约简性质进行研究,实现关系决策系统基于正域的属性约简。