周凡程
- 作品数：3 被引量：13H指数：1
- 供职机构：国防科学技术大学理学院数学与系统科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 粗糙集理论在数据离散化中的应用研究
- 连续属性离散化技术是数据预处理过程中重要的组成部分，直接关系到数据挖掘或机器学习的效果。基于粗糙集理论的数据离散过程一般分为三个步骤：提取候选断点集合;选取结果断点子集;应用结果断点子集进行离散化。第一步候选断点的确定是...
- 周凡程
- 关键词：粗糙集离散化雷达辐射源识别
- 基于Shadowed Sets的连续属性离散化
- 2012年
- 基于Shadowed Sets理论研究了粗糙集连续属性离散化问题,提出一种新的基于Shadowed Sets理论的候选断点集提取算法。该算法根据实例在单属性上的分布,对数据样本进行分类,采用Shadowed Sets计算出各类的上下近似,最终提取出候选断点集。使用多组UCI数据对此算法的性能进行检验,同时还与其它候选断点集提取算法做了对比实验。实验结果表明,此算法能有效地减少数据集候选断点的数目,提高离散化算法运行速度和识别率。
- 周凡程吴孟达王丹
- 关键词：粗糙集离散化
- 基于多粒度粗糙模糊集的图像边缘检测被引量：12
- 2012年
- 提出一种基于粗糙模糊集的多粒度边缘检测方法.该方法结合粗糙集处理不确定信息的能力和C-Set多粒度处理的思想,通过定义粗糙运算和运算给出边缘表示模型,引入粒度参数对边界定位精度和噪声抑制进行调节,引入结构相似度参数融合粗糙上近似和下近似,以获得更加精确的边界.该检测方法在定位精度上具有粒度不变性,并具有一定噪声抑制作用,实验结果显示其具有较好的边缘检测效果.
- 王丹吴孟达毛紫阳周凡程
- 关键词：粗糙模糊集粒度结构相似度边缘检测
