待评对象集有效生成的可拓方法

用可拓方法研究社会经济评价中的疑难问题——待评对象集的有效生成,提出了构建待评对象集有效生成准则和生成路径的可拓模型和菱形思维方法,指出了可拓学应用于评价领域需解决的问题．

基于对象集合的空间关键词查询

在进行空间关键词查询时,有时需要查找一组既紧凑且离查询点最近、又覆盖查询关键词且对象个数很少的对象,而现有的查询方法通常只能返回包含所有查询关键词的单个空间对象。为此,提出了解决此类查询问题的近似查询算法和精确查询算法。首先给出了这类查询问题的形式化定义,以及描述对象集合质量的代价函数,并对代价函数进行了归一化处理;然后在近似查询算法中采用基于IR-tree的最佳优先搜索策略进行剪枝,有效缩减了查询候选空间;在精确查询算法中采用基于IR-tree的广度优先搜索策略查找包含查询关键词的对象,以达到降低查询处理代价的目的。实验结果表明,近似算法的查询效率明显优于精确算法,且能获得非常精确的查询结果。

犹豫模糊数据对象集的谱聚类算法

目前适用于犹豫模糊数据对象集的聚类算法研究仍然非常有限,现有的犹豫模糊数据对象集层次聚类算法受异常点影响较大且容易聚成链状.针对上述问题,本文首先提出了一种可扩展的犹豫模糊集的加权相似度计算方法,该方法不仅可以利用不同的函数计算相似度,而且可以根据实际问题构造最优的相似度函数.基于该加权相似度计算方法,结合经典的谱聚类算法提出了犹豫模糊数据对象集的谱聚类算法(SCHF).针对目前国内外还没有可用于犹豫模糊数据对象集聚类的标准数据集的现实情况,本文提出了一种确定性数据的犹豫模糊方法并在仿真实验中应用.仿真实验不仅验证了SCHF算法的有效性,而且表明SCHF算法比两种已知算法有更好的聚类效果.

基于冲突对象集的决策系统分配约简算法

目前对不一致不完备决策系统的粗糙集属性分配约简研究较少,研究不一致不完备决策系统的分配约简更具有实际应用价值。基于此,提出一种基于冲突对象集的不一致不完备决策系统分配约简方法。通过定义冲突对象集的概念,给出计算核属性集和属性重要性的方法;在此基础上,给出求解不一致不完备决策系统分配约简的算法。理论分析和实例结果表明,该方法显著降低了分配约简求解的空间复杂度,更加适合大规模数据库。

面向成组对象集的增量式属性约简算法

现实世界中数据集都是动态变化的,非增量式属性约简方法从头重新计算原始数据集,而且未考虑先前约简结果中的信息,将耗费大量的时间和空间。为此,讨论了动态数据环境下约简的不变性,提出了一种面向成组对象集的增量式属性约简算法,利用先前约简中信息来快速获取强传承性的约简,从而提高增量式学习算法效率。最后,将该算法与非增量式约简方法和面向单个对象的增量式约简方法在UCI数据集和人工数据集上进行了相关比较。实验结果表明,面向成组对象的增量式属性约简算法能够快速处理动态数据,具有较好的约简传承性。

基于区分对象对集的快速求核算法

为降低基于正区域求核算法的时间复杂度,首先给出了简化决策表和简化差别矩阵及其核的定义。然后给出了简化决策表中条件属性的区分对象对集的定义,并得出区分对象对集与决策表核属性的关系,证明了求决策表的核可以转化到求条件属性的区分对象对集上。再结合简化差别矩阵的核的性质,设计了一个基于区分对象对集的快速求核算法。该算法的时间复杂度优于同类算法的时间复杂度。最后用实例说明了新算法的有效性。

区分对象对集的不完备决策表属性约简

通过利用粗糙集中差别矩阵的思想,引入不完备决策表的区分对象对集的概念。并给出不完备决策表基于区分对象对集的属性约简定义。同时,也证明了利用该定义得到的不完备决策表的属性约简与基于正区域的属性约简是等价的。相比较基于正区域的不完备决策表属性约简算法,基于区分对象对集的属性约简算法时间复杂度是降低的。最后,用一个实例说明了该算法的合理性。

结合差别对象对集的综合性特征选择方法

特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。分析了词频法和文档频法并总结了其缺陷,给出了一个改进的文档频方法;引进粗糙集理论,提出了一个属性约简算法;最后提出了一个新的特征选择方法。该特征选择方法使用改进的文档频初选特征并用所提属性约简算法消除冗余。仿真结果表明该特征选择方法性能较好。

使用特征分辨率和差别对象对集的特征选择

特征选择是文本分类的关键步骤之一,所选特征子集的优劣直接影响文本分类的结果。首先简单分析了几种经典的特征选择方法,总结了它们的不足,然后提出了特征分辨率的概念,并提出了一个基于差别对象对集的属性约简算法,最后把该属性约简算法同特征分辨率结合起来,提出了一个新的特征选择方法。该方法首先利用特征分辨率进行特征初选以过滤掉一些词条来降低特征空间的稀疏性,然后利用所提属性约简算法消除冗余,从而获得较具代表性的特征子集。实验结果表明此种特征选择方法效果良好。

基于区分对象对集的不完备决策表求核算法

在不完备决策表中对求核算法的研究较少,且时间复杂度都相对较高。为此,根据不完备决策表中差别矩阵及其核的定义,给出条件属性的区分对象对集的定义,并得出其与决策表核属性的关系,从理论上证明求解不完备决策表的核可以转化到求条件属性的区分对象对集上。结合不完备决策表差别矩阵核的性质,提出一种基于区分对象对集的不完备决策表求核算法。实验结果表明,该算法的时间复杂度优于同类算法的时间复杂度。

动态构造网管中管理功能与被管对象的关联

在动态构造的网络管理中 ,管理功能与被管对象的关联机制是核心关键技术 .这种关联机制采用被管对象集MOS(ManagedObjectsSets)的思想 .MOS提供对协议、设备及应用相关的被管对象的定义及描述 ,通过动态编译的技术生成及扩展MOS 。

基于相似关系的集值决策信息系统的属性约简

属性约简是粗糙集理论中重要研究内容,由于现实应用领域中决策信息系统往往呈现出不完备性特点,为此,首先将不完备决策表转化为集值决策信息系统,并详细分析了集值决策信息系统下基于相似关系的分布约简和最大分布约简,在此基础上,构造了一种基于可区分对象集的属性约简算法,算法利用可区分对象集的集对,计算极小析取范式求解出所有的分布约简和最大分布约简。最后,利用实例分析验证了算法的有效性。

B—集的论域变换与元素变换系列论文

B—集定义为: 对于对象集U,在某组条件C下,有 B={(u(t),y(t))|u(t)∈u,y(t)=f(u(t)), f■U×R,f=C(t)(U×R)} 其中R为实数域,t为时间,C(t)(U×R)意即f是U×R中,由C(t)确定,则B称为在条件C下,对象集U上的B—集。又:

一种快速的Rough集属性约简遗传算法

遗传算法适合复杂问题的处理因此可用于属性约简的求解.目前利用遗传算法进行属性约简的主要不足是:适应度函数计算复杂,效率不高.尤其在处理大型决策表时,计算时间将大量聚集在适应度函数的计算上,从而导致算法性能下降.为了更快的计算适应度函数,在研究基于正区域的区分对象对集的基础上,设计了一种计算适应度函数的快速方法.利用启发信息设计了一种快速的属性约简遗传算法.通过实例分析和算法实验表明该算法能够高效求出决策表的属性约简并且适合处理大型决策表.

基于面向对象系统的质量度量模型PMMSQ的设计和实现

本文首先从软件质量度量的角度出发,阐述了软件质量度量的理论与方法,介绍了ISO9126模型;针对已有软件质量度量模型中存在的问题,提出了一个适合于软件质量度量实践的实用软件质量度量模型(PMMSQ),并详细介绍了面向对象系统软件质量度量的步骤;最后,根据PMMSQ模型完成了软件度量活动的核心工作——对象特征集存储库的设计和实现。

一个实用面向对象软件度量工具的设计与实现

在分析了多种面向对象度量模型的基础上 ,设计并实现了一种实用的面向对象软件度量工具 .该工具从结构上保证了面向对象度量和面向结构度量的结合 ,与直接度量和间接度量的结合 .详细介绍了对象特征的分析 ,以及特征集和度量指标的存储设计 .最后举例验证该设计的实用性 ,并指出需进一步改进的方面 .

粒集的扩展及其描述

在作者提出的粒计算新模型——粒集理论的基础上,通过把映射由单向性扩展为双向性的做法,提出了对象粒集、描述粒集和扩展粒集等概念,并对它们分别进行了描述,其中扩展粒集的描述是五元组形式,即是(U,D,L,H,J),这里U是论域,D是描述域,L是由U到D的算子,H是由D到U的算子,J是算子L和H的约束。由此扩充了粒集理论的内容,完善了粒集理论。

基于多特征融合的中文微博评价对象抽取方法

中文微博的评价对象抽取作为中文微博情感分析的基础任务,受到研究者的广泛关注,有着重要的研究价值。结合微博文本的特点,对微博文本进行预处理,利用句法分析构建包括名词、名词短语、微博话题在内的评价对象候选集,再分别利用SVM模型、加权模型实现多特征融合的筛选候选评价对象方法,所用特征包括语义角色信息、最小距离和词频。算法经实验证明有效,在对候选评价对象进行筛选后,采用SVM模型的F值达到0.357 3,加权模型的F值达到0.405 9。

基于区分对象对的不完备决策表求核

在差别矩阵的基础上,针对不完备决策表提出了基于差别矩阵的区分对象对集定义,并证明求不完备决策表的核可以转化到求基于差别矩阵的区分对象对集上。在此基础上,提出了一种基于区分对象对的不完备决策表求核算法,该算法的时间复杂度为:max{O(|C||U||U pos|)O(K|C||U|)},优于同类算法的时间复杂度;用实例说明了新算法的有效性。

2013–2017年海南岛陆域水体遥感提取数据集

陆域水体分布是全球水资源安全和管理、气候变化研究、生态环境动态监测等不可或缺的重要基础信息。本文基于高分1号数据与Landsat 8 OLI数据,通过最小冗余最大相关性特征选择(mRMR)算法,采用面向对象知识规则集自动化提取海南岛2013–2017年连续5a的陆域水体分布信息,结合高空间分辨率遥感影像与Google Earth对分类结果进行精度验证,得到Kappa系数分别为84.67%,85.98%,80.61%,88.66%,90.66%,分类结果精度较高。本数据集可直接用于陆域地表水体时空分布研究,也可为水环境如水体水质研究、水资源安全评估等提供数据基础。