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传统的属性约简算法效率低下,容易陷入局部极小值,不适用于大型知识库。文中提出一种基于粗糙集理论的遗传属性约简方法,在传统的属性约简方法基础上对适应度函数、交叉和变异的概率、变异方式和种群修复方式进行了改进。在正域区分对象集的研究基础上,用启发信息设计了一种快速的属性约简算法,并利用 Matlab 工具进行仿真,将仿真结果与前人研究结果作对比。实验表明此算法优于前人的算法,能够快速高效地对大型知识系统求其约简。 相似文献
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将粗糙集理论引入到舰船装备故障诊断特征知识获取,提出一种基于粗糙集理论的舰船装备故障诊断特征知识获取模型.该模型从包含冗余和不一致信息的原始数据出发,构建决策表,通过属性约简和属性值约简获取故障诊断的最小约简属性集和诊断规则,并建立诊断规则知识库.实例分析表明:在保持故障诊断分类结果的情况下,该方法可以提取出最能反映故障的特征,并能有效地解决舰船装备故障诊断中规则获取的知识冗余或缺失问题,从而为粗糙集在舰船装备故障诊断中的深入应用打下基础. 相似文献
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信息技术对船舶导航的影响越来越大,针对导航信息系统安全评估工作的研究也逐步深入.在安全评估过程中一般需要考虑各类安全属性,如何从安全评估的历史数据中,消除冗余属性,发掘出有利于安全评估的信息,是我们所关心的问题.提出一种船舶导航系统安全属性约简的方法,在变精度粗糙集基本概念的基础上,以布尔函数为数学工具,对属性约简进行描述.实例说明,这种方法可以根据历史数据,有效地进行决策系统的属性约简,从而减轻系统决策的工作量,提高系统决策的工作效率. 相似文献
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文中利用粗糙集和 SVM 理论相结合的方法对柴油机故障进行快速准确分类预测诊断。首先对收集的故障特征数据进行预处理,再运用粗糙集理论进行属性约简得到最优决策属性表,然后使用 SVM 理论中的分类预测规则对最优决策属性表进行诊断分类,得出诊断结果。通过实例分析验证了该诊断方法优于单一的粗糙集诊断和 SVM 诊断。 相似文献
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一种基于粗糙集的决策树生成算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题,提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法.利用优先策略,将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则,在决策树预修剪的同时进行节点生成,大大提高了决策树构造的效率.使用Fisher's iris数据集对基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较.实验结果表明,前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者. 相似文献
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为了使用优势关系粗糙集处理同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的广义不完备序值系统,提出了特征优势关系的概念,并且在广义不完备序值决策系统中引入近似分布约简,提出了4种新的近似分布约简形式,为从复杂的不完备系统中获取规则提供了理论基础与操作手段.结果表明基于特征优势关系粗糙集模型能有效地处理具有2种未知属性值的广义不完备系... 相似文献
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渔船作业安全综合评价方法的研究 总被引:2,自引:1,他引:1
运用模糊集理论建立了渔船作业安全的综合评价模型,并运用该模型对渔业公司的生产安全状况进行了评价。结果表明,该模型是合理的,实用的,各级安全管理部门可以用来对渔船的生产作业安全状况进行评估。 相似文献
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一种基于粗糙集的决策树生成算法 总被引:7,自引:0,他引:7
针对决策树的构造和修剪通常不能同时进行所产生的效率低下的问题,提出了基于粗糙集理论中知识依赖性的决策树构造方法。利用优先策略,将知识依赖性同时作为属性约简和建树的准则,在决策树预修剪的同时进行节点生成,大大提高了决策树构造的效率。使用Fisher's iris数据集对琏于粗糙集理论中知识依赖性的决策树生成算法和用回归拟合方法的决策树生成算法进行比较。实验结果表明,前者的分类精度和决策树模型的复杂程度要明显优于后者。 相似文献
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在网络故障诊断系统中,可以用粗糙集理论约简网络信息M IB变量,从而求出最有利于分类的变量集合。提出了首先约简信息表,并构造多变量决策树,提取相应的决策规则,判断网络故障类型的方法。决策树构造方法简单,提取出来的规则以决策树形式表示,规则易于理解,网络故障诊断效率较高。 相似文献
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为了提高船舶交通客流特征预测的时效性,设计基于大数据相关技术信息,提出将粗糙集和支持向量机预测机制结合的预测分析模型。首先运用粗糙集属性,对大数据下的船舶交通客流信息,进行数据出行约简,删除数据中冗余属性,继而建立支持向量机回归预测机制,将约简后的船舶交通数据样本,作为数据预处理器,通过对条件值进行筛选,并量化为一张二维表格,作为决策表,重新组合成为训练数据样本,输入SVM中,进行学习训练,实现交通客流特征的组合预测。仿真实验表明,该模型预测结果特征比真实性提高29%,有效时序性提高35%,可以证明该预测模型的预测结果时效性更强。 相似文献