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题名基于非平衡数据下不完备混合型信息系统的属性约简
被引量:7
- 1
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作者
姚晟
李初宴
陈悦
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机构
安徽大学计算机科学与技术学院
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2021年第5期1331-1335,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61602004,61300057)
安徽省自然科学基金资助项目(1508085MF127)
+2 种基金
安徽省高等学校自然科学研究重点资助项目(KJ2016A041)
安徽大学信息保障技术协同创新中心公开招标课题(ADXXBZ20145,ADXXBZ20146)
安徽大学博士科研启动基金资助项目(J10113190072)。
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文摘
完备混合型信息系统下的粗糙集模型是传统粗糙集模型的重要扩展,目前关于非平衡数据属性约简的研究仅限于完备混合型的粗糙集模型。针对这一问题,提出一种基于不完备混合型信息系统的非平衡数据属性约简。本文首先将传统的粗糙集模型进行推广,提出不完备混合型信息系统下的粗糙集模型;然后针对数据的非平衡性,根据上下边界区域和类分布的不均匀性定义了一种新的属性重要度;在基于区别矩阵的基础上设计出一种非平衡数据的属性约简算法。实验分析表明该算法针对不完备非平衡数据的属性约简具有一定的有效性和优越性。
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关键词
粗糙集
不完备混合型信息系统
非平衡数据
属性约简
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Keywords
rough set
incomplete hybrid information system
unbalanced data
attribute reduction
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名维度变化的不完备混合型数据增量式属性约简
被引量:7
- 2
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作者
刘桂枝
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机构
山西大同大学物理与电子科学学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第12期161-169,共9页
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基金
国家青年自然科学基金(61307121)
山西大同大学科研项目(2014K4)
山西大同大学教改项目(XJY2013213)。
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文摘
增量式属性约简是目前粗糙集理论的重点研究内容。针对不完备混合型信息系统属性变化的情形,提出一种基于正区域方法的增量式属性约简算法。提出了不完备混合型信息系统下正区域的一种等价且高效的计算表达形式,利用这种计算形式分别构造了属性增加和属性减少时正区域地增量式更新,理论证明了其高效性,基于这种增量式更新设计出了相应的增量式属性约简算法。UCI数据集的实验分析表明所提出增量式算法具有一定的有效性和优越性。
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关键词
粗糙集
属性约简
不完备混合型信息系统
正区域
增量式学习
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Keywords
rough set
attribute reduction
incomplete hybrid information system
positive region
incremental learning
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名不完备混合型数据的决策粗糙集与三支决策分类算法
被引量:2
- 3
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作者
王光琼
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机构
四川文理学院智能制造学院
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出处
《计算机应用与软件》
北大核心
2020年第11期246-254,共9页
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基金
“2019年中国物流学会/中国物流与采购联合会面上研究课题计划”面上项目(2019CSLKT3-231)
四川省教育厅重点项目(18ZA0421)。
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文摘
决策粗糙集是目前粗糙集理论的重要研究分支。目前的决策粗糙集很少对不完备混合型的信息系统进行研究,为了改善这一局限,提出一种扩展的决策粗糙集模型。通过引入邻域容差关系来处理不完备混合型信息系统,在其基础上定义扩展的决策粗糙集模型,同时提出相应的三支决策。在该模型的基础上设计一种最小化决策代价的属性约简算法。根据三支决策,构建出一种不完备混合型数据的三支决策分类算法。实验结果表明,该算法具有更高的数据分类精度和更小的误分类代价。
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关键词
粗糙集
决策粗糙集
不完备混合型数据
三支决策
属性约简
分类
-
Keywords
Rough set
Decision-theoretic rough set
Incomplete mixed data
Three-way decisions
Attribute reduction
Classification
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于矩阵策略的不完备混合型数据增量式特征选择算法
- 4
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作者
沈玉峰
林徐
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机构
安徽三联学院计算机工程学院
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出处
《西昌学院学报(自然科学版)》
2020年第1期71-78,123,共9页
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基金
安徽三联学院校级项目(YJQR16004)。
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文摘
特征选择是粗糙集理论在数据挖掘等领域中一种重要的应用,如何对动态变化的信息系统进行增量式特征选择是目前粗糙集理论研究的重点。在不完备混合型信息系统中,属性集的不断增加是信息系统动态变化的一种重要形式。首先在不完备混合型信息系统中引入邻域条件熵的概念,并且利用矩阵的方法去表示邻域条件熵;然后针对属性集动态增加的情形,提出矩阵形式的邻域条件熵增量式更新,并且基于这种增量式更新机制给出了相应的增量式特征选择算法;最后,UCI数据集的实验结果表明,所提出的增量式特征选择算法比非增量式特征选择算法具有更高的特征选择性能。
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关键词
粗糙集
特征选择
不完备混合型信息系统
矩阵
邻域条件熵
增量式学习
-
Keywords
rough set
feature selection
incomplete mixed information system
matrix
neighborhood conditional entropy
incremental learning
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名不完备混合决策粗糙集特定类多目标属性约简
被引量:2
- 5
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作者
蔡艳婧
程实
王强
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机构
南通大学信息科学技术学院
江苏商贸职业学院电子与信息学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2020年第11期3063-3071,共9页
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基金
江苏省高职院校教师专业带头人高端研究个人访学基金项目(2018GRFX022)
江苏省现代教育技术研究课题基金项目(2017-R-54131)
南通市科技计划(指导性)基金项目(MSZ18080)。
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文摘
为提高属性约简的实用性能,针对不完备混合型信息系统提出一种不完备混合决策粗糙集模型,构造一种基于特定类的多目标代价敏感属性约简算法。该方法建立在不完备混合决策粗糙集基础上,将决策代价和测试代价同时作为属性约简的优化目标,基于特定类的代价敏感而设计。实验结果表明,所提算法具有更高的代价敏感属性约简性能,由于属性约简结果同时兼顾了决策代价和测试代价,该算法具有更高的实用性能。
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关键词
决策粗糙集
不完备混合型信息系统
决策代价
测试代价
属性约简
-
Keywords
decision-theoretic rough set
incomplete mixed information system
decision cost
test cost
attribute reduction
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于对象增量的不完备混合信息系统动态属性约简算法
- 6
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作者
游琪
孙柏杨
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机构
广东科学技术职业学院计算机工程技术学院
国网湖北省电力有限公司孝感供电公司
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出处
《电子器件》
CAS
北大核心
2022年第5期1129-1138,共10页
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基金
广东省教育厅特色创新类项目(GXJK320)。
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文摘
属性约简是粗糙集理论在信息处理和自动化控制领域中的重要应用,然而实际应用环境下,数据的采集是源源不断的并且采集到的数据包含了不同的数据类型,同时数据传输过程中也存在着数据丢失的情况,使得最终得到的信息系统是不完备混合类型的,并且时刻处于增加更新之中。针对这一情形,提出一种条件信息熵的不完备混合型信息系统动态属性约简算法。首先介绍了不完备混合型信息系统的条件熵模型以及条件熵的属性约简。然后提出了不完备混合型信息系统条件熵随论域增加时的增量式更新计算,该计算方法通过旧信息系统的条件熵进一步计算新信息系统的条件熵,理论证明了这种增量式计算具有很高的计算效率。最后基于这种增量式计算,设计出了条件熵的不完备混合型信息系统动态属性约简算法。仿真分析表明,所提出的动态属性约简算法相比较于传统的静态属性约简算法具有很高的动态属性约简性能,同时与同类型的动态属性约简算法相比具有较好的优越性。
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关键词
信息处理
信息系统
数据更新
属性约简
不完备混合型
条件信息熵
-
Keywords
information processing
information system
data update
attribute reduction
incomplete mixed type
conditional information entropy
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于邻域容差熵选择集成分类算法
被引量:1
- 7
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作者
董红瑶
申成奥
李丽红
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机构
华北理工大学理学院
河北省数据科学与应用重点实验室
唐山市工程计算重点实验室
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出处
《郑州大学学报(理学版)》
CAS
北大核心
2023年第6期15-21,共7页
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基金
河北省数据科学与应用重点实验室项目(10120201)
唐山市数据科学重点实验室项目(10120301)。
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文摘
针对不完备混合型信息系统的分类问题,融合粒计算和集成学习思想,引入邻域容差关系,提出基于邻域容差熵选择集成分类算法。首先根据样本中的缺失属性将不完备混合型数据集划分为不同的信息粒,并再次遍历数据集进行最大化信息粒,构成新的粒空间,用以BP神经网络为基分类器的集成算法在粒空间上训练最大化信息粒,构建新的基分类器;然后以每个信息粒的缺失属性作为条件计算出关于类别属性的邻域容差条件熵,各个信息粒的重要度通过邻域容差条件熵进行量化后,通过信息粒的大小、新训练出的基分类器预测准确率以及邻域容差条件熵重新定义各个基分类器的权重;最后根据预测样本对基分类器加权集成,预测分类结果,并与传统的集成分类算法进行对比分析。对于不完备混合型数据集,新提出的集成分类算法能有效提升分类准确率。
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关键词
不完备混合型信息系统
信息粒
邻域容差熵
集成学习
分类
-
Keywords
incomplete hybrid information system
information granule
neighborhood-tolerance entropy
ensemble learning
classification
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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