湖南省科技厅科研项目(05FJ3074)
- 作品数：4 被引量：12H指数：2
- 相关作者：罗可曾正良彭程纪怀猛童小娇更多>>
- 相关机构：长沙理工大学湖南师范大学更多>>
- 发文基金：湖南省科技厅科研项目国家自然科学基金湖南省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 不完备决策表属性约简的CIEARAWCC算法被引量：3
- 2007年
- 通过引入信息熵和条件信息熵,对信息系统中属性的必要性进行了定义,提出了一种基于条件信息熵的属性约简启发式算法。通过引入相对正域,有效地解决了不一致系统属性约简过程中产生的冗余属性问题,并分析了该算法的时间复杂度。最后,通过实例说明该算法能得到不完备决策表的最小相对约简。
- 纪怀猛罗可童小娇
- 关键词：粗糙集不完备决策表条件信息熵启发式算法属性约简
- 基于复合粒子群的数据分类方法被引量：2
- 2009年
- 分类是数据挖掘中的一个重要任务。当前许多分类算法一般要求处理离散属性数据,提出了一种新的基于复合粒子群算法,它能对含有连续属性和离散属性值的混合数据进行分类。为提高分类正确率和效率,对基本粒子群采用复合结构编码,通过粒子群算法得到连续属性离散化后的候选分割点并分类,将混合数据分类问题转化为0-1组合优化问题。实验结果证明,该算法有很好的分类效果,而且具有较快的收敛速度。
- 曾正良罗可邹瑞芝
- 关键词：数据挖掘数据分类粒子群算法离散化
- 基于粒子群的不完备决策表属性约简PSOIDTAR法被引量：2
- 2008年
- 属性约简是粗糙集理论的一个核心部分。由于经典的粗糙集模型对不完备信息系统不适应,通过把属性约简问题归结为0-1组合优化问题,提出了一种应用二进制粒子群算法来求解属性约简的方法。通过引入近似分类精度和近似分类质量,为获得最小约简确定了有效合理的粒子适应度函数。仿真实验结果表明该算法能得到最小相对约简,且具有较高的运算效率。
- 曾正良罗可王莹
- 关键词：粗糙集不完备决策表粒子群算法属性约简
- SPRINT算法中寻找连续属性分割点方法的改进被引量：5
- 2006年
- 文章针对SPRINT算法中的寻找连续属性最佳分割点计算量大的问题,改进了寻找连续属性最佳分割点的方法。改进后的方法可减少候选分割点的数目,从而减少计算量和计算时间。
- 彭程罗可
- 关键词：数据挖掘决策树SPRINT算法
