漳州市科技计划项目(ZZ2013J04)
- 作品数：5 被引量：11H指数：2
- 相关作者：刘景华林梦雷林耀进王晨曦林培榕更多>>
- 相关机构：闽南师范大学漳州职业技术学院山西大学更多>>
- 发文基金：漳州市科技计划项目福建省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 多源决策信息系统的决策规则性能评价被引量：2
- 2015年
- 多粒度粗糙集理论为多源决策信息系统的规则提取提供一种有效的方法,而如何对决策规则集进行评价是利用规则进行合理准确的决策和对未知样本进行可靠预测的关键问题之一.针对已有规则性能评价指标的不足,提出整体确定性、整体协调性、整体支持度的3类整体决策性能评价指标.这些评价指标将为更多的决策问题求解提供一定的理论依据.
- 林国平梁吉业李进金
- 关键词：粗糙集
- 一种启发式的局部随机特征选择算法被引量：5
- 2016年
- 深入研究大间隔从样本间相似性、信息熵从特征间相关性进行特征选择的特点,提出一种有效地融合这两类方法的特征选择算法。采用Relief算法得到一个有效的特征排序,进而将其划分为若干区段。设置各区段的采样率,以对称不确定性作为启发因子获得每个局部随机子空间的特征子集。将获得的所有特征子集作为最终的特征选择结果。实验结果表明该方法优于一些常用的特征选择算法。
- 刘景华林梦雷张佳林耀进
- 基于最大近邻粗糙逼近的特征选择算法被引量：3
- 2015年
- 基于邻域粗糙集的特征选择模型受到邻域参数值的制约.为此,引入最大近邻确定样本的邻域,构造了基于最大近邻粗糙集模型.在此基础上,提出了基于最大近邻粗糙逼近的特征选择方法.首先计算样本到与它最近同类和最近异类样本的距离来确定近邻类的大小,其次分析最大近邻类的性质提出快速求解样本正域的方法,最后采用前向贪心搜索策略构造特征选择算法.该算法不仅避免了邻域参数值的不确定选择,而且降低了对样本正域的判断次数.在3个不同分类器和8个UCI数据集上的实验结果表明:该模型不仅能够选择较少的特征,而且有效地提高了分类性能.
- 刘景华林梦雷王晨曦林耀进
- 关键词：邻域粗糙集
- 基于邻域互信息最大相关性最小冗余度的特征选择被引量：1
- 2013年
- 特征选择是一种重要的数据预处理步骤,其中互信息是一类重要的信息度量方法.本文针对互信息不能很好地处理数值型的特征,介绍了邻域信息熵与邻域互信息.其次,设计了基于邻域互信息的最大相关性最小冗余度的特征排序算法.最后,用此算法选择前若干特征进行分类并与其它算法比较分类精度.实验结果表明本文提出算法在分类精度方面且优于或相当于其它流行特征选择算法.
- 林培榕
- 基于多粒度一致覆盖约简的混合数据规则学习
- 2016年
- 许多已提出的规则提取算法不适用于混合数据,而混合数据广泛存在于实际应用中.针对上述问题,提出了一种基于多粒度一致覆盖约简的规则学习方法.首先,在不同粒度下导出每个样本的多粒度表示,从而获得所有粒度下每个样本的最大一致规则;其次,基于一致性的原则计算每个最大一致规则的权重;最后,提出了一种基于最大一致规则权重的覆盖约简算法以获得最小规则集.实验结果表明:所提出的算法能够有效地选择一组最小规则集,相比一些常见的规则提取技术,所提出的算法具有更好的分类性能.另外,所提算法在噪声扰动下具有更好的鲁棒性.
- 王晨曦林培榕林蔚欧阳中
- 关键词：粒计算多粒度覆盖约简
