A new image recognition method based on fuzzy rough sets theory is proposed, and its implementation discussed. The performance of this method as applied to ferrography image recognition is evaluated. It is shown that...A new image recognition method based on fuzzy rough sets theory is proposed, and its implementation discussed. The performance of this method as applied to ferrography image recognition is evaluated. It is shown that the new method gives better results than fuzzy or rough sets method when used alone.展开更多
多粒度模糊粗糙集(multi-granulation fuzzy rough set,MGFRS)是一种重要的粗糙集模型。乐观多粒度模糊粗糙集和悲观多粒度模糊粗糙集分别给出了被描述对象的两种极端描述。从数据聚合角度看,将不同粒度值合并为单一粒度值时,乐观MGFRS...多粒度模糊粗糙集(multi-granulation fuzzy rough set,MGFRS)是一种重要的粗糙集模型。乐观多粒度模糊粗糙集和悲观多粒度模糊粗糙集分别给出了被描述对象的两种极端描述。从数据聚合角度看,将不同粒度值合并为单一粒度值时,乐观MGFRS采用的是取小算子,悲观MGFRS采用的是取大算子。将取小与取大算子拓展为一般的平均型聚合算子,提出了一种新的多粒度模糊粗糙集模型:基于平均型聚合函数的多粒度模糊粗糙集(multi-granulation fuzzy rough set model on the base of average aggregate function,MFA)模型。研究了MFA模型的基本性质,给出了MFA模型与乐观和悲观多粒度模糊粗糙集的关系。同时,基于MFA模型,提出了基于平均型聚合算子的粗糙近似集模型。展开更多
流特征选择指从以流形式到来的特征数据中选出最优特征子集,现有方法大多在模型训练中需要事先学习领域信息并预设给定参数值。实际应用中,由于不同的数据集数据结构和来源不同,在模型学习过程中研究人员无法提前获取相关领域知识且针...流特征选择指从以流形式到来的特征数据中选出最优特征子集,现有方法大多在模型训练中需要事先学习领域信息并预设给定参数值。实际应用中,由于不同的数据集数据结构和来源不同,在模型学习过程中研究人员无法提前获取相关领域知识且针对不同类型数据集指定一个统一参数存在巨大挑战。基于此,提出一种基于自适应密度邻域关系的多标签在线流特征选择方法(multi-label online stream feature selection based on adaptive density neighborhood relation,ML-OFS-ADNR),基于邻域粗糙集理论,所提方法在特征依赖计算时无需任何先验领域信息。此外,提出了一种新的自适应密度邻域关系,使用周围实例的密度信息,可以在流特征选择过程中自动选择适当数量的邻域,不需要事先指定任何参数。通过模糊等价约束,ML-OFS-ADNR可以选择高依赖低冗余度的特征。实验表明在10种不同类型的数据集上,所提方法在特征数量相同的情况下优于传统特征选择方法和先进的在线流特征选择方法。展开更多
文摘A new image recognition method based on fuzzy rough sets theory is proposed, and its implementation discussed. The performance of this method as applied to ferrography image recognition is evaluated. It is shown that the new method gives better results than fuzzy or rough sets method when used alone.
文摘多粒度模糊粗糙集(multi-granulation fuzzy rough set,MGFRS)是一种重要的粗糙集模型。乐观多粒度模糊粗糙集和悲观多粒度模糊粗糙集分别给出了被描述对象的两种极端描述。从数据聚合角度看,将不同粒度值合并为单一粒度值时,乐观MGFRS采用的是取小算子,悲观MGFRS采用的是取大算子。将取小与取大算子拓展为一般的平均型聚合算子,提出了一种新的多粒度模糊粗糙集模型:基于平均型聚合函数的多粒度模糊粗糙集(multi-granulation fuzzy rough set model on the base of average aggregate function,MFA)模型。研究了MFA模型的基本性质,给出了MFA模型与乐观和悲观多粒度模糊粗糙集的关系。同时,基于MFA模型,提出了基于平均型聚合算子的粗糙近似集模型。
文摘流特征选择指从以流形式到来的特征数据中选出最优特征子集,现有方法大多在模型训练中需要事先学习领域信息并预设给定参数值。实际应用中,由于不同的数据集数据结构和来源不同,在模型学习过程中研究人员无法提前获取相关领域知识且针对不同类型数据集指定一个统一参数存在巨大挑战。基于此,提出一种基于自适应密度邻域关系的多标签在线流特征选择方法(multi-label online stream feature selection based on adaptive density neighborhood relation,ML-OFS-ADNR),基于邻域粗糙集理论,所提方法在特征依赖计算时无需任何先验领域信息。此外,提出了一种新的自适应密度邻域关系,使用周围实例的密度信息,可以在流特征选择过程中自动选择适当数量的邻域,不需要事先指定任何参数。通过模糊等价约束,ML-OFS-ADNR可以选择高依赖低冗余度的特征。实验表明在10种不同类型的数据集上,所提方法在特征数量相同的情况下优于传统特征选择方法和先进的在线流特征选择方法。