知识粒度

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一种改进的基于知识粒度的增量属性约简算法
《小型微型计算机系统》2025年第1期128-134,共7页郑颖春 郭玲 
国家自然科学基金项目(12001420)资助。
不完备混合型决策系统的增量式属性约简问题是近年来研究的热点.针对属性值和属性同时发生变化的情形,给出了一种不完备的混合型决策系统的知识粒度的定义.在对基于知识粒度的增量机制完善的基础上,提出了一种改进的属性值变化且增加属...
关键词：不完备混合型决策系统 属性约简 知识粒度 增量机制 
一种序决策信息系统中的快速属性约简算法
《成都理工大学学报（自然科学版）》2023年第6期767-774,781,共9页张义宗 王磊 徐阳 王诚彪 
国家自然科学基金地区项目(61562061);江西省教育厅科技项目(GJJ2202005,GJJ219110)。
为了提高无核或少核序决策信息系统中现有属性约简算法的执行效率,本文以知识粒度表征的属性重要度为启发信息并结合前向属性约简方法提出了一种新的属性约简算法。首先,介绍优势粗糙集方法的相关基础知识,并将经典粗糙集中基于知识粒...
关键词：序决策信息系统 前向属性约简方法 优势粗糙集方法 属性约简 知识粒度 
属性集变化下序决策信息系统的增量属性约简算法被引量：1
《南京大学学报（自然科学版）》2023年第5期813-822,共10页张义宗 王磊 徐阳 
国家自然科学基金(61562061);江西省教育厅科技项目(GJJ2202005,GJJ211920)。
当序决策信息系统中的属性集不断变化时,基于优势关系的现有静态算法无法高效地更新其属性约简,为此,从属性增加和属性删除两个角度出发,以知识粒度表征的属性重要度为启发信息,提出两种新的增量属性约简算法.首先介绍优势粗糙集方法的...
关键词：序决策信息系统 知识粒度 优势粗糙集方法 劣势属性矩阵 增量属性约简 
基于粒度粗糙熵与改进蜂群算法的特征选择被引量：4
《计算机系统应用》2023年第6期121-129,共9页孙雅芝 江峰 杨志勇 
国家自然科学基金(61973180,61671261);山东省自然科学基金(ZR2022MF326)。
经典的人工蜂群(artificial bee colony, ABC)算法面临着收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,因此基于该算法来进行特征选择还存在很多问题.对此,提出了一种基于粒度粗糙熵与改进蜂群算法的特征选择方法FS_GREIABC.首先,将粗糙集中的知...
关键词：知识粒度 粒度粗糙熵 云模型 人工蜂群算法 特征选择 
基于知识粒度-属性重要度的水资源可持续利用评价--以北京市为例被引量：2
《人民长江》2023年第5期47-52,60,共7页门宝辉 吴明明 刘灿均 刘焕龙 
国家重点研发计划项目(2016YFC0401406)。
北京市人口密集而区域水资源量有限,水资源的不合理开发利用曾一度导致地下水超采、水环境污染等问题,如何评价和促进北京市水资源利用的可持续性是缓解北京市水资源问题的基础。为分析北京市水资源利用现状,根据社会-经济-生态环境复...
关键词：水资源 可持续利用 粗糙集 知识粒度 属性重要度 北京市 
不确定性条件下垃圾填埋场地下水污染风险评价模型构建研究被引量：3
《环境科学与管理》2023年第3期190-194,共5页张晓凯 张志飞 王振 
在垃圾填埋场地下水污染风险评价中,构建模型仅适合个别地区的评价。为此设计了一种不确定性条件下垃圾填埋场地下水污染风险评价模型。以系统论原理为依据,将评价模型分为三个层次。根据垃圾渗滤液的渗漏特点,与其他的基本评价程序相结...
关键词：垃圾填埋场 地下水污染 废物类型 知识粒度 风险评价模型 
基于一致性和知识粒度的半监督特征选择方法
《山西大学学报（自然科学版）》2023年第1期53-61,共9页万丽娟 钱文彬 曾武序 
国家自然科学基金(61966016);国家重点研发计划项目(2020YFD1100605);江西省自然科学基金(20224BAB202020);江西省研究生创新专项基金项目(YC2020-S236)。
针对数据标注的代价昂贵和半监督学习难以直接处理高维数据,其包含的冗余特征往往导致分类模型效果不理想问题。为了解决上述问题,根据粒计算模型,提出基于一致性和知识粒度的半监督特征选择方法。利用正域的依赖度去度量有标记样本的...
关键词：特征选择 粗糙集 一致性 知识粒度 半监督数据 
基于广义自适应多粒度的多源信息融合研究被引量：3
《智能系统学报》2023年第1期173-185,共13页钱进 童志钢 余鹰 洪承鑫 苗夺谦 
国家自然科学基金项目(62066014,62163016);江西省自然科学基金项目(20202BABL202018,20212ACB202001)。
多粒度粗糙集模型是一种有效的信息融合策略。利用该策略能从多个角度将多源信息进行融合,并转化成一致的信息表示。现有的大多数多粒度信息融合方法对每个知识粒度都采用相同的阈值,然而,众所周知,不同的信息源的来源和噪声都不尽相同...
关键词：多源信息 信息融合 决策理论粗糙集 粗糙集 广义自适应多粒度 多粒度 自适应阈值 知识粒度 
基于属性树的并行化增量式动态属性约简算法
《模式识别与人工智能》2022年第10期939-951,共13页秦廷桢 丁卫平 鞠恒荣 李铭 黄嘉爽 陈悦鹏 王海鹏 
国家自然科学基金项目(No.61976120,62006128,62102199);江苏省自然科学基金项目(No.BK20191445);江苏省双创博士计划(No.(2020)30986);江苏省高等学校自然科学研究重大项目(No.21KJA510004);江苏省高等学校自然科学研究面上项目(No.20KJB520009);南通市科技局基础科学研究项目(No.JC2020141,JC2021122);中国博士后科学基金项目(No.2022M711716);教育部人文社会科学研究青年基金项目(No.21YJCZH013);江苏省研究生科研与实践创新计划(No.SJCX21_1446)资助。
传统增量算法主要侧重于从更新近似的角度进行属性约简,但在处理大规模数据集时需要评估所有属性并反复计算重要度,提升时间复杂度,降低效率。针对上述问题,文中提出基于属性树的并行化增量加速策略,关键步骤是将所有属性聚类成多棵属...
关键词：属性约简 属性树 知识粒度 并行计算 增量学习 Spark框架 
一种基于邻域粒度熵的离群点检测算法被引量：2
《计算机与现代化》2022年第10期19-23,共5页段珣 杨志勇 江峰 
国家自然科学基金资助项目(61973180,61671261);山东省自然科学基金资助项目(ZR2018MF007)。
离群点检测是数据挖掘领域的重要研究方向之一,其目的是找出数据集中与其他数据对象显著不同的一小部分数据。离群点检测在网络入侵检测、信用卡欺诈检测、医疗诊断等领域有着非常重要的应用。近年来,粗糙集理论被广泛用于离群点检测,然...
关键词：离群点检测 邻域粗糙集 知识粒度 邻域粒度熵 数值型数据 
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