属性值

作品数：327被引量：1038H指数：14
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多类属性加权与正交变换融合的朴素贝叶斯被引量：2
《计算机工程与应用》2023年第18期84-97,共14页刘海涛 陈春梅 庞忠祥 梁志强 李晴 
西南科技大学博士基金(20zx7123)。
由于朴素贝叶斯算法忽略了数据多维属性的相关性,从而导致分类算法的极大应用局限。对此提出多类属性加权与正交变换融合的朴素贝叶斯改进算法。利用贡献度与相关互信息去量化离散属性以及离散属性值之间的相关程度,以获得其权重;利用...
关键词：多维混合属性 离散属性加权 离散属性值加权 正交变换 k折交叉验证 
触发词与属性值对联合抽取方法研究被引量：2
《计算机工程与应用》2020年第9期168-174,共7页汪瀛寰 薛婵 包先雨 吴共庆 
国家重点研发计划课题(No.2018YFC1603601);教育部创新团队(No.IRT17R32);国家自然科学基金(No.91746209);国家级大学生创新训练计划(No.201710359018)。
传统的属性值对抽取方法通常应用于短文本,且仅限于抽取字符串属性。提出一种触发词与属性值对的联合抽取方法,不仅能够通过识别触发词确定长文本中的信息语句,从而确定二元语义属性的取值,而且能够考虑触发词、字符串属性和属性值的相...
关键词：条件随机场 序列标注 属性值对抽取 触发词扩展 
属性值细化的矩阵增量约简算法被引量：2
《计算机工程与应用》2017年第21期68-71,76,共5页李丹 
国家自然科学基金联合项目(No.U1230117)
现实生活中许多数据库都是动态变化的,为了获取新的知识,传统的方法需要重复计算,耗时巨大。为了克服这个缺陷,有效处理动态数据,许多学者提出了增量学习方法。针对决策表属性值动态变化,提出了基于属性值细化的矩阵增量约简算法,当一...
关键词：属性值细化 增量学习 属性约简 粗糙集 知识粒度 
ATPR-Tree:带有属性维的时空索引
《计算机工程与应用》2017年第7期79-87,共9页王永会 张恩瑞 
国家自然科学基金(No.61070024)
城市计算领域里所处理的移动对象往往带有除时间、空间信息外更多的信息,而目前的移动对象索引大多只有时间、空间这两个维度,不能有效地对附带更多信息的移动对象进行管理。基于这一问题,提出了一种带有属性维度的时空索引ATPR-tree,...
关键词：时空索引 城市计算 属性值 移动对象 
基于扩展OWA算子的数据信息聚合方法研究被引量：1
《计算机工程与应用》2013年第13期13-16,共4页韦纯福 牛义锋 
国家自然科学基金(No.11226319;No.11226254;No.51274086)
在数据信息聚合的过程中通常会用到有序加权平均聚合算子,然而有序加权平均聚合算子只是考虑了数据信息所处聚合位置的重要度,却很少考虑数据本身的重要度。针对这种缺点和不足,提出了一种扩展的有序加权几何平均聚合算子,证明了该扩展...
关键词：权重 属性值 数据信息 聚合算子 OWA算子 
属性值为语言区间的多属性决策方法被引量：1
《计算机工程与应用》2011年第7期156-158,共3页张爱平 张小红 
宁波市自然科学基金(No.2009A610078);宁波大学自然科学基金项目(No.XKL09044)
给出了求解属性值为语言区间的多属性决策问题的新算法。其主要思想是将语言区间中语言标度用模糊集来表示,通过去模糊化方法将语言区间转化成区间数,用已有的属性值为区间数的决策方法进行决策。实例说明上述方法的具体操作过程及其有...
关键词：语言区间 模糊集 去模糊 多属性决策 
结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法被引量：1
《计算机工程与应用》2010年第18期130-131,共2页张玲珠 周忠眉 
福建省自然科学基金No.2007J0039;福建省科技厅基金项目(No.2007F5097)~~
与传统的K-近邻算法不同,提出了一种结合属性值贡献度与平均相似度的KNN改进算法。首先考虑测试样本与相似样本点间的平均相似度,其次考虑不同类别中的相似样本点的个数,最后还考虑与相似样本相同的属性值对类别的贡献度。在蘑菇数据集...
关键词：分类 K-近邻算法 相似度 
一种基于关系积的属性值约简算法
《计算机工程与应用》2010年第5期129-131,204,共4页焦吉成 高学东 王元璞 
中国博士后科学基金资助项目(No.2005038319)
值约简是粗糙集(Rough Set,RS)理论的一个重要研究课题,但由于值约简是一个NP-hard问题,目前还没有一个高效的值约简算法。基于集合理论,提出了关系积概念,把决策表的属性约简过程转化为关系积的运算,提高了属性约简的效率;利用各阶关...
关键词：集合 关系积 属性 粗糙集 值约简 
基于属性值信息熵的KNN改进算法被引量：32
《计算机工程与应用》2010年第3期115-117,共3页童先群 周忠眉 
国家自然科学基金No.10971186~~
为了克服传统KNN算法,距离加权-KNN算法在距离定义及投票方式上的不足,提出了一种基于属性值对类别重要性的改进算法Entropy-KNN。首先定义两个样本间的距离为相同属性值的平均信息熵,此距离可通过重要属性值有效度量样本之间的相似程度...
关键词：分类 KNN算法 属性值 信息熵 
基于粗糙集与属性值聚类的决策树改进算法被引量：3
《计算机工程与应用》2007年第31期178-181,共4页王春年 梁吉业 
采用粗糙集理论和属性值聚类相结合的方法,从决策树最优化的三个原则对其进行优化。首先,采用粗糙集理论的约简功能求出相对核,并利用信息熵作为启发信息求出相对约简,以此来保证生成决策树的路径最短和减少决策树的节点数。其次,在选...
关键词：粗糙集理论 决策树 属性约简 ID3算法 信息熵 
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