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基于一般二元关系的多粒度粗糙集模型
顾力平,
南京航空航天大学学报 , 2013,
Abstract:
一种基于伪并行迁移策略的求解tsp问题的遗传算法
傅凡,吴陈,
江苏科技大学学报(自然科学版) , 2005,
Abstract: ?tsp问题是典型的np完全问题,遗传算法是求解np完全问题的一种常用方法。文中将并行遗传算法的迁移策略以伪并行的方式应用于tsp问题的求解,并在迁移过程中进行优化。该算法减少了个体的评价计算量,提高了解的质量。
不完备信息系统中属性增减下粗集近似概念的更新
,吴陈,傅凡
江苏科技大学学报(自然科学版) , 2005,
Abstract: ?考虑不完备信息系统中可能具有空值及多值的情况,对属性的增减导致给定集合的上、下近似集的更新的方法进行了探讨,推导和证明一组相关的计算公式,并通过例子加以验证,避免了信息系统中知识变化时需重新分类以计算近似集而带来的庞大的时空开销。建立了不完备信息系统中的知识依赖的概念,对于属性增减时知识依赖的度量变化进行了讨论,进行了相关定理的证明,为不完备信息系统中的动态信息处理提供了有效的数学理论方法。
Hybrid Multigranulation Rough Sets Based on Equivalence Relations
基于等价关系的混合多粒度粗糙集

,窦慧莉,杨静宇
计算机科学 , 2012,
Abstract: Bascd on the partitions generated from the equivalence relations, the concept of hybrid multigranulation space was proposed to study the multigranulation space with both disjunction and conjunction. 13y using the partitions in hy- brid multigranulation space, the target concept was approximated and then the concept of hybrid multigranulation rough about hybrid set was proposed. Not only the basic properties multigranulation rough set were explored, but also it was proven that hybrid multigranulation rough set is a generalization of both optimistic and pessimistic multigranulation sets.
基于加权粒度的多粒度粗糙集
张明,程科,,唐振民
控制与决策 , 2015, DOI: 10.13195/j.kzyjc.2014.0006
Abstract: 首先,通过分析现有多粒度粗糙集模型的不足,提出一种基于粒度加权的多粒度粗糙集模型;然后,通过比较得出加权多粒度粗糙集与乐观多粒度、悲观多粒度和可变多粒度粗糙集之间的关系,讨论加权多粒度粗糙集的性质,并分析这几种多粒度粗糙集度量之间的关系;最后,通过实例分析验证了所提出加权多粒度粗糙集模型的有效性.
不完备信息系统中的否定决策规则和知识约简
张明,唐振民,
控制与决策 , 2011,
Abstract: 为了从不完备信息系统中获得否定决策规则,提出了描述子否定支撑集的概念,基于此定义了下、上近似集合,讨论其性质,并给出了如何通过该模型获取确定性和可信性否定决策规则的方法.为了便于应用,给出基于分辨矩阵的否定决策规则约简的方法,实例分析的结果表明了该方法的有效性.
不完备信息系统中基于特征关系的粗集模型*
,杨静宇,吴陈,於东军
模式识别与人工智能 , 2007,
Abstract: 考虑一种广义的不完备信息系统,其中同时具有缺席和遗漏型未知属性值.在这种广义的不完备信息系统中,深入研究特征关系,探讨根据特征关系进行分类而有可能出现的2种不合理的情形,进而提出Ⅰ型和Ⅱ型2种特征关系.在此基础上,结合这两者的优点,构建Ⅲ型特征关系.最后用1个实例说明3种特征关系在处理广义不完备信息系统时的有效性.
离群样本划分的半监督模糊学习策略
宋晓宁,杨静宇,
中国图象图形学报 , 2012, DOI: 10.11834/jig.20120811
Abstract: 建立一种离群样本划分的半监督模糊学习算法模型。首先,提出一种基于Hopfield参数估计的松弛条件模糊鉴别分析算法,重新定义每一个样本的隶属度,并在特征抽取的过程中,根据隶属度对散布矩阵的定义所做的贡献获得每个样本相应的类别信息,由此获得普通样本分类信息。其次,根据样本隶属度的分布信息划分出离群样本空间,将普通样本分类结果作为离群样本聚类的先验类属信息,并对该空间样本提出一种新的半监督模糊学习策略进行动态聚类。该算法同时具备了监督学习和无监督学习方法的优势,克服了传统聚类缺乏类过程知识的缺点,可以有效地解决特征空间中特殊样本的分类问题。性能分析表明,该方法优于单一的特征抽取方法,在NUST603、ORL、XM2VTS和FERET人脸数据库上的识别性能均得到有效提高。
基于类属属性约简的多标记学习
徐苏平,,祁云嵩
计算机应用 , 2015,
Abstract: ?在多标记学习中,由于不同的标记可能会带有自身的一些特性,所以目前已经出现了基于标记类属属性的多标记学习算法lift.然而,类属属性的构建可能会增加属性向量的维度,致使属性空间存在冗余信息.为此,借助模糊粗糙集提出了一种能够进行类属属性约简的多标记学习算法frs-lift,其包含4个步骤:类属属性构建、属性维度约简、分类模型训练和未知样本预测.在5个多标记数据集上的实验结果表明,该算法与lift算法相比,不仅能够降低类属属性维数,而且在5种多标记评价指标上均具有较好的实验效果.
基于覆盖的粗糙集模型比较
王丽娟,,杨静宇,吴陈?
计算机科学 , 2012,
Abstract: 通过分别比较各模型的上近似、下近似以及近似精度,系统地分析了6种基于覆盖的粗糙集模型。得到3条结论:首先,在6种覆盖上近似之间,第2种覆盖上近似最大,并且除了第3种和第4种覆盖上近似之间是不可比较的之外,前5种覆盖上近似集间均有包含关系;其次,两种覆盖下近似间存在包含关系;第三,在6种模型的近似精度之间,第2种模型是最低的,而第5种模型除了和第6种模型不可比较之外其具有最高的近似精度。通过多个实例,验证了所有结论的正确性。这种对不同粗糙集模型的对比研究为深入理解这些模型提供了帮助,并且为不同应用场合模型的选择提供了参考依据。
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