基于邻域粗糙模型的高维数据集快速约简算法 被引量：11

1

作者 刘遵仁 吴耿锋 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第10期268-271,317,共5页

根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,... 根据粒子群优化算法的思想,给出了求解高维邻域决策表的一个约简算法SPRA。通过采用固有维数的分析方法MLE等,将其估算的维数值作为SPRA算法的初始化参数,提出了高维数据集快速约简算法QSPRA。利用5个UCI标准数据集对该算法进行了验证,结果表明,该算法是有效的、可行的。详细分析了种群规模和迭代次数对结果产生的影响。实验表明,基于核的启发式添加算法思想已经不适合求解高维数据集。 展开更多

关键词 邻域粗糙模型 决策依赖度 固有维数估算 极大似然估计法 粒子群优化算法 粒子群快速约简算法

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基于邻域粗糙模型的次优决策表约简算法 被引量：1

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作者 宋晓晓 刘遵仁 彭潇然 《青岛大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第3期102-106,共5页

在度量空间基础上,通过将邻域粒化重新定义了上近似、下近似的概念;根据蚂蚁算法的思想,定义了求解邻域决策表的约简算法(ACSR);根据实验分析,得出了一个求解δ算子的公式。

关键词 邻域粗糙模型 邻域集 决策依赖度 Δ算子 蚁群算法 次优约简算法

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利用邻域粗糙模型的差分演化特征选择方法

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作者 吕月坪 刘秉瀚 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第9期1825-1828,共4页

利用一种具有混合编码的二进制差分演化算法进行特征选择,并针对传统评价函数对样本邻域局部信息利用不足的问题,引入邻域粗糙集模型,省去了对数值型数据的离散化过程,同时分析了依赖度度量和邻域识别率度量可能存在的问题,综合两者提... 利用一种具有混合编码的二进制差分演化算法进行特征选择,并针对传统评价函数对样本邻域局部信息利用不足的问题,引入邻域粗糙集模型,省去了对数值型数据的离散化过程,同时分析了依赖度度量和邻域识别率度量可能存在的问题,综合两者提出加权邻域识别率,对特征子集适应度进行更好的评价.通过UCI数据进行实验,结果表明该方法能有效进行特征选择. 展开更多

关键词 特征选择 二进制差分演化算法 邻域粗糙模型 加权邻域识别率

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随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简 被引量：1

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作者 王莉 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第8期69-77,共9页

属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法... 属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法。该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果,提出一种新的加权邻域粗糙集模型,并证明了相关理论和性质;在该模型的基础上通过加权邻域依赖度提出一种信息系统的属性约简算法。在公开数据集上的属性约简实验结果表明,所提出的属性约简算法比已有的同类型算法整体上具有更优的约简性能。 展开更多

关键词 属性约简 RELIEFF算法 随机子空间 加权邻域 邻域粗糙集模型

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基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法 被引量：5

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作者 李伟湋 郭鸿昌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第1期166-174,共9页

基于已有软件缺陷数据,建立分类模型对待测软件模块进行预测,能够提高测试效率和降低测试成本。现有基于机器学习方法对软件缺陷预测的研究大部分基于二支决策方式,存在误分率较高等问题。本文针对软件缺陷数据具有代价敏感特性且软件... 基于已有软件缺陷数据,建立分类模型对待测软件模块进行预测,能够提高测试效率和降低测试成本。现有基于机器学习方法对软件缺陷预测的研究大部分基于二支决策方式,存在误分率较高等问题。本文针对软件缺陷数据具有代价敏感特性且软件度量取值为连续值等特性,提出了一种基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法,该方法对易分错的待测软件模块作出延迟决策,和二支决策方法相比,降低了误分类率。在NASA软件数据集上的实验表明所提方法能够提高分类正确率并减小误分类代价。 展开更多

关键词 软件缺陷分类 邻域三支决策粗糙集模型 三支决策

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基于优化的邻域粗糙集的混合基因选择算法 被引量：7

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作者 陈涛 洪增林 邓方安 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2014年第10期291-294,316,共5页

DNA微阵列技术可以同时检测细胞内成千上万的基因的活性,被广泛应用于重大基因疾病的临床诊断。然而微阵列数据通常具有高维小样本特点,且存在大量噪声和冗余基因。为了进一步提高微阵列数据分类性能,提出一种特征基因混合选择算法。首... DNA微阵列技术可以同时检测细胞内成千上万的基因的活性,被广泛应用于重大基因疾病的临床诊断。然而微阵列数据通常具有高维小样本特点,且存在大量噪声和冗余基因。为了进一步提高微阵列数据分类性能,提出一种特征基因混合选择算法。首先采用ReliefF算法剔除大量无关基因,获得特征基因候选子集;然后采用基于差分进化算法优化的邻域粗糙集模型实现特征基因选择;最后利用支持向量机进行分类,以验证算法的有效性。仿真实验结果表明,该算法能用尽可能少的特征基因来获得更高的分类精度,既增强了算法的泛化性能,又提高了时间效率,而且对致病基因的临床诊断有着重要的参考意义。 展开更多

关键词 特征基因选择 RELIEFF算法 邻域粗糙集模型 差分进化算法

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基于合理粒度的局部邻域决策粗糙计算方法 被引量：2

7

作者 孙颖 蔡天使 +2 位作者 张毅 鞠恒荣 丁卫平 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期262-271,共10页

信息粒度和近似方法是粗糙集理论进行数据描述的两个关键.现实中数据分布情况复杂多变,现有的模型缺乏对不同数据区域进行区分的能力,且易受到异常数据的干扰,导致最终分类决策的失误.为此提出基于合理粒度的局部邻域决策粗糙集模型.首... 信息粒度和近似方法是粗糙集理论进行数据描述的两个关键.现实中数据分布情况复杂多变,现有的模型缺乏对不同数据区域进行区分的能力,且易受到异常数据的干扰,导致最终分类决策的失误.为此提出基于合理粒度的局部邻域决策粗糙集模型.首先,根据邻域中对象的个数和类别识别一些极端情况(例如离群点和标签噪声点),分别给出不同分布情况下数据点的粗糙隶属度;其次,为已识别的标签噪声数据提供一组伪标记,用伪标记对原始标签进行修正;最后引入合理粒度准则,构造由信息覆盖性函数和特殊性函数融合的新的评估标准,并通过粒子群优化算法对其进行优化,得到最佳邻域半径.实验结果表明,该方法为复杂数据处理提供了一种有效的解决方案. 展开更多

关键词 合理粒度 异常数据 粒子群优化算法 局部邻域决策粗糙集模型

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基于邻域粗糙集的核动力系统故障诊断特征参数筛选

8

作者 曲德庆 蔡琦 +2 位作者 袁灿 时浩 严祥伟 《科技创新导报》 2014年第34期5-8,共4页

针对核动力系统故障诊断过程中故障的特征参数难以提取的问题,提出了一种基于邻域粗糙集模型的特征参数筛选的新方法。该方法是通过改进经典粗糙集而来的,其既能够处理离散化的数据,也处理连续型的数据,因此可以减少诊断信息融合过程的... 针对核动力系统故障诊断过程中故障的特征参数难以提取的问题,提出了一种基于邻域粗糙集模型的特征参数筛选的新方法。该方法是通过改进经典粗糙集而来的,其既能够处理离散化的数据,也处理连续型的数据,因此可以减少诊断信息融合过程的复杂性,同时处理后的数据能够保持原始数据的属性性质。仿真实验表明:基于邻域粗糙集能有效的简化特征参数的筛选,提高了故障诊断的准确率,减少了诊断成本,相比于经典粗糙集方法更具有适用性。 展开更多

关键词 故障诊断 邻域粗糙集模型 特征参数筛选

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一种新的基于约简的多分类器融合算法 被引量：5

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作者 刘遵仁 吴耿锋 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第34期11-16,59,共7页

提出了一种新的多分类器融合算法。对特征的提取以约简为基础,按照一定的策略添加若干个属性重要度和特征贡献率大的特征,构成一个融合的特征子集空间;接着借助于kNN的思想,计算测试样本的k个最邻近点的类别百分比,为了提高分类精度,引... 提出了一种新的多分类器融合算法。对特征的提取以约简为基础,按照一定的策略添加若干个属性重要度和特征贡献率大的特征,构成一个融合的特征子集空间;接着借助于kNN的思想,计算测试样本的k个最邻近点的类别百分比,为了提高分类精度,引入了样本相似度测度测试样本与k个最邻近点的相似性,通过设置合适的类别百分比和样本相似度的阈值,最终确定测试样本的类别归属。6个UCI标准数据集的实验分析表明,算法是有效的、可行的。详细分析了不同的约简和不同的阈值对分类精度的影响。 展开更多

关键词 邻域粗糙模型 约简 属性重要度 特征贡献率 融合特征子空间 样本相似度

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适用于遥感分类的多邻域粗糙集加权特征提取方法 被引量：6

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作者 陈铁桥 柳稼航 +3 位作者 朱锋 王一豪 刘佳 陈杰 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期311-317,共7页

邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的... 邻域粗糙集是一种有效的影像特征提取方法,邻域粗糙集模型存在稳定性不高和邻域半径需要反复调整的不足,难以实现地物特征的自动化提取。提出一种多邻域粗糙集加权特征提取方法用于高分辨率遥感影像特征提取。该方法首先利用不同半径的邻域粗糙集对影像的光谱和纹理特征进行提取,求得不同邻域半径下的有效特征子集;然后统计所有邻域半径下各个特征出现的概率,将概率作为权重与特征进行加权得到最终地物特征。QucikBird影像上分类试验表明本文算法优于传统邻域粗糙集特征提取方法,分类总精度平均提高3.88%,Kappa系数平均提高5.16%。在GeoEye-1影像上的分类试验同样证明了本文方法的有效性。 展开更多

关键词 邻域粗糙集模型 多邻域粗糙集 特征提取 高分辨率遥感影像 面向对象分类

原文传递

风电机组变工况变桨系统异常状态在线识别 被引量：15

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作者 王爽心 郭婷婷 李蒙 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第17期5144-5152,共9页

风电机组的变桨系统因风速随机波动而经常在不同工况下切换,且其子系统间存在的强耦合性使其故障难以实时检测和精准定位,因此,实际运行中的数据采集与监视控制系统对变桨故障的误报率较高。针对上述问题,提出变工况变桨系统异常状态在... 风电机组的变桨系统因风速随机波动而经常在不同工况下切换,且其子系统间存在的强耦合性使其故障难以实时检测和精准定位,因此,实际运行中的数据采集与监视控制系统对变桨故障的误报率较高。针对上述问题,提出变工况变桨系统异常状态在线监测与识别系统。由于变桨系统特征参量在不同工况下对其状态的贡献率不同,基于熵优化邻域粗糙集(entropy-optimized neighborhood rough set,ENRS)对不同工况下的特征参量进行约简建模,提出全工况变桨系统状态特征参量挖掘策略。以其约简数据集作为输入样本,提出以小世界粒子群(small-world particle swarm optimized,SWPSO)优化的熵加权学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)为基础模型的SWPSO-熵加权LVQ多模型状态监测器,实现异常状态的精准定位。最后,基于实际风场数据对上述模型进行训练,仿真与测试结果表明,基于ENRS的SWPSO-熵加权LVQ模型能实时并准确地反映变桨系统在变工况下的异常状态模式识别。 展开更多

关键词 风电机组 变桨距系统 异常状态识别 熵优化邻域粗糙集模型 变工况

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