福建省自然科学基金(A0310011)

作品数：11被引量：82H指数：4
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不相容决策表全部属性约简计算的一个改进方法被引量：9
《小型微型计算机系统》2006年第10期1909-1913,共5页叶东毅 陈昭炯 
福建省自然科学基金项目(A0310011)资助;福建省科技三项重点基金项目(K04005)资助.
指出在决策表是不相容的情况下,常用的计算全部属性约简(代数意义下)的基于Skowron差别矩阵的分辨函数方法会产生错误的结果.为了解决这个问题,本文引入一个改进的Skowron差别矩阵,给出一个基于新的差别矩阵的分辨函数方法,并从理论上...
关键词：粗糙集 属性约简 不相容决策表 差别矩阵 
基于关联规则挖掘技术的病毒主动防御系统被引量：2
《集美大学学报（自然科学版）》2006年第2期106-111,共6页叶艳芳 叶东毅 
福建省自然科学基金资助项目(A0310011);福建省科技三项重点项目(K04005);福州大学科技发展基金资助项目(2003-XQ-24)
提出了一种在W indows平台下检测变形病毒及未知病毒的新方法———以PE文件调用的W inAPI序列为特征,采用数据挖掘技术(OOA挖掘)来检测变形病毒及未知病毒.实验结果表明,本文所实现DMAV系统具有很好的鲁棒性和智能性,其中OOA规则生成...
关键词：变形病毒 PE文件 WIN API序列 数据挖掘 OOA挖掘 
面向目标的关联规则挖掘的一个FP增长算法
《集美大学学报（自然科学版）》2006年第2期117-121,共5页石明兰 杨晖 叶东毅 
福建省自然科学基金资助项目(A0310011);福建省科技三项重点项目(K04005)
将FP-G rowth算法应用于面向目标的关联规则(OOA)挖掘,对FP-Tree的结点进行了修改,增加了目标支持度计数和效用度累计两个字段,对FP-G rowth算法进行了改进.实验结果表明,改进后的方法比基于Apriori算法和基于D free算法的OOA挖掘效率更高.
关键词：数据挖掘 关联规则 OOA 效用度 FP-TREE FP-GROWTH 
不相容决策表分解的若干性质被引量：4
《小型微型计算机系统》2006年第4期695-697,共3页叶东毅 
福建省自然科学基金项目(A0310011)资助;福建省科技三项重点项目(K04005);教育厅基金项目(JA03004)资助
本文指出文献[2]中一个提取不相容决策表决策规则的分解处理方法存在的错误,并且分析错误产生的原因.在此基础上,本文进一步对这种分解方法进行考察,给出了原始不相容决策表和分解后的子决策表之间有关核属性和属性约简等方面的若干关...
关键词：不相容决策表分解 属性约简 规则提取 
不相容决策表属性约简计算的一个可辨识矩阵方法被引量：11
《福州大学学报（自然科学版）》2005年第1期11-15,共5页叶东毅 陈昭炯 
福建省自然科学基金资助项目(A0310011);福建省科技三项重点基金资助项目(K04005);福建省教育厅科研资助项目(JA03004)
基于Skowron可辨识矩阵求属性约简的分辨函数方法只适合于相容的决策表,对于不相容的决策表,该方法可能产生错误的结果.对Skowron方法进行改进,提出一个计算不相容决策表属性约简的可辨识矩阵方法,并给出方法正确性的证明.
关键词：不相容决策表 属性约简 可辨识矩阵 分辨函数 
基于分布约简的获取规则的增量式方法被引量：1
《福州大学学报（自然科学版）》2005年第1期16-19,共4页王秀 叶东毅 
福建省自然科学基金资助项目(A0310011);福建省教育厅科研资助项目(JA03004 K04005);福州大学科技发展基金资助项目(2003-XQ-24)
根据粗糙集的理论,在信息系统中使用了分布约简的概念,并利用相应的可辨识属性矩阵,提出了一种在决策表中获取规则的增量式方法,该算法对决策表中出现的各种新对象进行分析,在原有的分布约简的基础上进行增量式更新,从而避免了重新计算.
关键词：粗糙集 分布约简 增量式方法 
信息表属性约简之间的若干关系
《福州大学学报（自然科学版）》2004年第4期448-450,共3页叶东毅 
福建省自然科学基金资助项目(A0310011);福建省教育厅科研资助项目(JA03004);福州大学科技发展基金资助项目(2003-XQ-24)
研究信息表绝对属性约简与相对属性约简之间的关系,指出一个绝对属性约简通常只是包含而不一定会是相对属性约简,同时给出相对属性约简不是绝对属性约简的一个充分条件.此外还阐述了绝对属性约简与属性依赖性之间的关系.
关键词：信息表 绝对属性约简 相对属性约简 属性依赖性 
一个新的二进制可辨识矩阵及其核的计算被引量：49
《小型微型计算机系统》2004年第6期965-967,共3页叶东毅 陈昭炯 
国家自然科学基金项目 ( 70 0 710 0 5 )资助 ;福建省自然科学基金项目 ( A0 3 10 0 11)资助 ;福建省教育厅科研基金项目 ( JA0 0 14 4)资助
首先用反例指出文献〔4〕中的利用 R.Felix等人提出的二进制可辨识矩阵来求决策表的相对核的方法是错误的 ,然后给出一个新的二进制可辨识矩阵的定义和求核方法 ,并从理论上证明了方法的正确性 .
关键词：决策表 二进制可辨识矩阵 核 
基于知识粗糙度的多变量决策树的构建被引量：6
《福州大学学报（自然科学版）》2004年第2期138-141,共4页沙慧新 叶东毅 
福建省自然科学基金资助项目(A0310011);福建省教育厅科技资助项目(JA03004);福州大学科技发展基金资助项目(2003-XQ-24).
提出了一种基于粗糙集中知识粗糙度的构建多变量决策树的算法.基本思想是,在选择了核属性作为决策树的根节点后,将选择知识粗糙度最小的那个条件属性作为下一个分枝结点的检验属性.
关键词：知识粗糙度 核 多变量决策树 信息熵 
基于二进制可辨矩阵的属性约简启发式算法被引量：1
《福州大学学报（自然科学版）》2004年第z1期32-35,共4页林秋月 陈昭炯 
福建省自然科学基金资助项目(A0310011);福建省科技三项资助项目(K02022);福州大学科技发展基金资助项目(2002-XQ-23)
对文献[2]的可辨矩阵约简变换算法进行改进,利用核属性特性减少比较次数,提高算法的效率.充分考虑决策表的启发性知识,提出一种新的属性重要性计算方法.最后,给出一种基于二进制可辨矩阵的属性约简启发式算法.
关键词：二进制可辨矩阵 核 属性约简 权重 启发式算法 
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