属性重要度

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监督邻域粗糙集下基于标准差属性重要度的启发式算法
《计算机与数字工程》2025年第1期15-20,共6页刘旭东 
国家自然科学基金项目(编号:61906078,62006099,62076111,62006128);江苏省高等学校自然科学基金项目(编号:20KJB520010);浙江省海洋大学数据挖掘与以应用重点实验室开放课题(编号:OBDMA202104)资助。
作为粗糙集理论中的重要模型,监督邻域粗糙集因其良好的区分性能而备受关注。然而,当在监督邻域粗糙集上进行约简时,因为重复计算候选属性的重要度,大多数的搜索都会导致巨大的时间消耗。为解决这一问题,提出了基于标准差属性重要度的...
关键词：加速策略 属性约简 属性重要度 标准差 监督邻域粗糙集 
特定类的代价敏感近似属性约简
《智能系统学报》2024年第6期1468-1478,共11页胡军 黄小涵 
国家自然科学基金项目(62221005,62276038);重庆市自然科学基金项目(cstc2021ycjh-bgzxm0013);重庆市教委重点合作项目(HZ2021008).
特定类属性约简指针对特定决策类提供对应约简集的属性约简,现有特定类属性约简方法过于严苛,限制其在一些场景下的应用。针对存在噪声的数据,提出一种特定类的代价敏感近似属性约简方法。该方法首先结合正域与边界域信息定义特定类的...
关键词：粗糙集 不确定信息 特定类 相对不确定度 属性重要度 测试代价敏感 近似属性约简 启发式算法 
基于粗糙集理论的坦克作战能力综合评价
《舰船电子对抗》2024年第2期42-46,51,共6页冷振宇 涂锦城 邬建华 胡和明 
针对坦克作战能力难以精确量化评价的问题,提出了基于粗糙集理论的坦克作战能力综合评价方法。分析了实战中影响坦克作战能力的主要因素,构建了坦克作战能力评价指标体系。依据粗糙集理论中的属性重要度删减了冗余指标,确定了约简后各...
关键词：坦克 作战能力评价 粗糙集理论 指标约简 属性重要度 
基于属性加权的ML-KNN方法
《山东大学学报（理学版）》2024年第3期107-117,共11页温欣 李德玉 
国家自然科学基金资助项目(62072294)。
提出了一种基于属性加权的ML-KNN方法。首先使用变精度邻域粗糙集识别来自每一个标记的决策类非正域中的样本,并构造异质样本对;然后基于属性对异质样本对的区分能力评估不同属性对于分类的重要度;最后计算样本之间的加权距离获得其近...
关键词：多标记分类 属性重要度 邻域粗糙集 分类不确定性 异质样本对 
基于知识粗糙熵的快速属性约简算法被引量：1
《计算机应用研究》2024年第2期488-492,共5页王小雪 殷锋 杨雅雯 
国家自然科学基金资助项目(61105061);国家社会科学基金资助项目-重大招标项目(19ZDA284);四川省科技资助项目-重点研发项目(2023YFN0026);四川省教育信息技术研究资助项目(DSJ2022036);成都市哲学社会科学规划资助项目(2022BS027);西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2022SZL20)。
针对基于正域的属性约简算法在约简过程中存在重复计算属性相对重要度从而导致算法效率低的问题,从属性度量和搜索策略的角度提出基于知识粗糙熵的快速属性约简算法。首先,在决策信息系统中通过引入知识距离提出知识粗糙熵以度量知识的...
关键词：粗糙集 属性约简 知识距离 属性重要度 
基于正区域和投票式属性重要度的特征提取算法
《南京邮电大学学报（自然科学版）》2024年第1期79-89,共11页骆公志 张尚蕾 
国家自然科学基金(72171124);江苏高校哲学社会科学研究重大项目(2021SJZDA129);江苏省研究生科研创新计划(KYCX22-0884)资助项目。
高维数据集中的不相关或冗余信息导致特征提取计算复杂度较高的问题,已成为研究者关注的热点。邻域粗糙集模型具有通过删除大规模数据中的冗余信息来提高计算效率方面的优势,为进一步提升现有邻域粗糙集模型在处理连续型高维数据库的特...
关键词：邻域粗糙集 属性重要度 正区域 投票策略 特征提取 
基于不一致近邻的模糊粗糙集特征选择
《计算机工程》2024年第1期110-119,共10页赵洁 叶文浩 梁周扬 陈建新 董振宁 
国家自然科学基金(71871069,72271063)。
模糊粗糙集可突破经典粗糙集仅能处理离散数据的局限,有效对连续型数值进行特征选择。然而,模糊粗糙集以对象为中心计算,时间复杂度高,难以处理高维和大规模数据。为此,基于水平截集提出一种不一致近邻加速策略。该策略跟踪论域中每个...
关键词：模糊粗糙集 特征选择 水平截集 不一致近邻 属性重要度 
一种基于邻域粗糙集和TOPSIS法的组合决策方法及应用
《南昌工程学院学报》2023年第6期76-83,92,共9页卢岚 叶军 谢立 周浩岩 李兆彬 
江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ211920)。
传统的粗糙集-TOPSIS组合决策方法有效解决了TOPSIS法在构造评价矩阵时存在主观性的问题,提高了决策精度。但该方法只适应于处理离散型数据的决策表信息系统,对于连续数据的决策表信息系统,需要对数据进行离散化处理,而离散化处理会改...
关键词：邻域粗糙集 TOPSIS法 邻域分辨矩阵 属性重要度 评价指标 
基于最大决策熵的快速属性约简算法
《数据挖掘》2023年第3期222-229,共8页袁梅 
在大数据时代背景下,各领域数据爆炸式增长,数据类型复杂多样。针对决策系统中基于最大决策熵的属性约简算法在大规模数据集下运行效率低的问题,提出了一种基于启发式的快速属性约简算法。本文提出的算法首先研究了属性和对象在属性约...
关键词：属性重要度 属性约简算法 大规模数据集 决策熵 数据类型 决策系统 算法的有效性 保序性 
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 
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