离散化算法

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基于区间型数据离散化算法的电力应急物资供应质量可追溯模型研究
《机械设计与制造工程》2024年第2期130-134,共5页王民涛 陈立钊 
针对当前供应链时间参数计算能力较差,导致追溯模型使用后异常物资召回率较低的问题,设计基于区间型数据离散化算法的电力应急物资供应质量可追溯模型。确定电力应急物资供应周期,分析了电力应急物资供应质量关系;计算应急物资供应链时...
关键词：区间型数据离散化算法 供应链分析 质量分析 时间参数计算 追溯模型 
融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题被引量：1
《北京航空航天大学学报》2024年第2期398-408,共11页周宁 张嵩霖 张晨 
国家自然科学基金(61650207,61963023);兰州交通大学天佑创新团队(TY202003)。
针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(H...
关键词：麻雀搜索算法 离散化算法 粗糙集理论 全局优化 近似算法 数据关联 混合流水车间调度 
不确定数据分类的模糊随机森林算法被引量：3
《计算机工程与设计》2023年第11期3373-3379,共7页丁恒兵 叶飞跃 
国家自然科学基金重大研究计划基金项目(91024012)。
实际应用中不确定数据的分类问题越来越受到人们的重视,不确定数据不但属性值是不确定的,类标签也可能不确定。提出的不确定离散化算法,使模糊决策树能够处理区间数据,统一了属性值不确定与类标签不确定的差异。由此提出的由模糊决策树...
关键词：不确定数据分类 模糊决策树 模糊随机森林 不确定离散化算法 区间数据 类标签 概率分布函数 
面向粒子群优化BP神经网络的粗糙集连续属性离散化算法
《计算机与现代化》2023年第9期115-119,共5页毛明扬 徐胜超 
国家自然科学基金面上项目(61772221);广州华商学院校级导师制科研项目(2023HSDS02)。
进行粗糙集连续属性离散化时,获取的断点集并非最优集合,导致离散效果较差。对此,提出面向粒子群优化BP神经网络的粗糙集连续属性离散化算法。对粗糙集连续属性离散化进行分析,采用粒子群算法改进BP神经网络中的权值与阈值,基于优化后...
关键词：连续属性 粒子群算法 最佳断点集 粗糙集 BP神经网络 离散化 
连续离散化算法对电力系统无功优化被引量：2
《电工技术》2023年第18期141-143,共3页刘绎高 陈双 赵嵩 赵鹏宇 
无功是电力系统运行的最大问题,不仅耗费大量的电能,还会增加电网的发热,增加能源消耗,给电网带来巨大的经济损失,因此加强电力系统的无功监测是目前亟待解决的问题。目前,电力系统无功监测存在数据量大、数据结构复杂的问题,造成无功...
关键词：电力系统 连续 离散化 算法 仿真 
粗糙集理论的连续属性自适应离散化算法
《计算机仿真》2023年第5期404-407,共4页杨素敏 陈翔 刘启明 崔静 
国家重点实验室项目:电子信息系统复杂电磁环境效应国家重点实验室课题(CEMEE2021Z0103B)。
针对多个连续属性离散时较少考虑属性重要性对离散质量的影响,以及离散造成的数据不相容问题,提出了粗糙集理论的自适应连续属性离散算法,算法利用粗糙集正域计算各属性的重要度,按照属性重要度有低到高的顺序对各属性依次进行离散,并...
关键词：连续属性 粗糙集理论 离散化算法 
天地一体化智能网络流量实时分类被引量：1
《小型微型计算机系统》2022年第7期1547-1552,共6页杨力 王龙青 潘成胜 蔡睿妍 
国家自然科学基金项目(61931004)资助.
天地一体化智能网络规模大,环境复杂,网络中流量业务类型繁多且流量具有突发性.本文结合Spark大数据分布式平台,根据流量的特点设计了SFFS-FCBF-C4.5(简称SFC)决策树分类模型,实现了大规模网络下流量的实时分类,以保障网络中资源的合理...
关键词：天地一体化智能网络 FCBF 连续型属性值离散化算法 SPARK 流量实时分类 
基于决策表相容度和属性重要度的连续属性离散化算法被引量：1
《舰船电子工程》2022年第4期43-48,共6页王成宇 林名驰 
基于粗糙集理论的模型筛选与组合预测方法对于舰船维修费用的预测具有较强的应用价值,然而在连续属性离散化方面却存在部分问题。针对由多种预测模型预测值构成的数据表的离散化及模型筛选问题,分别分析了有监督离散化算法和无监督离散...
关键词：离散化 决策表相容度 属性重要度 连续属性 
课程推荐预测模型优化方案及数据离散化算法
《计算机系统应用》2020年第4期248-253,共6页张戈 
2020年中国社会科学院大学校级科研项目。
本研究基于k-NN算法建立了课程推荐预测模型.由于原始样本数据的局部不均衡和数据叠交性,预测模型在不进行任何参数调整和数据优化的情况下,模型预测评分并不理想.针对上述问题,本研究设计了一套预测模型参数优化方案和样本数据优化方案...
关键词：k-NN算法 最优k值选择 距离公式优化 数据离散化算法 预测模型评分 
一种基于森林优化的粗糙集离散化算法被引量：3
《西北工业大学学报》2020年第2期434-441,共8页徐东 王鑫 孟宇龙 张子迎 
多维属性离散化能提升机器学习算法训练的速度与精度,目前的离散化算法性能较低且多是单属性离散,忽略了属性之间的潜在关联。基于此,提出了一种基于森林优化的粗糙集离散化算法(a discretization algorithm based on forest optimizati...
关键词：离散化 森林优化 多维 变精度粗糙集 寻优网络 断点子集 
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