邻域粒化

作品数：18被引量：328H指数：3
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相关期刊：《江西师范大学学报（自然科学版）》《南京理工大学学报》《电脑开发与应用》《山西大学学报（自然科学版）》更多>>
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企业财务困境预警指标研究——基于邻域粒化与鱼群算法
《新会计》2024年第6期19-23,共5页庄莹 陈玉明 
福建省中青年教师教育科研项目“新冠疫情下财务弹性在企业财务困境中的应用研究”(JAS20326);国家自然科学基金项目“深度粒计算及其在流感病毒抗原变异预测中的应用”(61976183)。
企业财务指标种类繁多,指标之间相关性强,具有不确定性。针对多维、冗余及不确定性的财务指标,本文提出基于邻域粒化与鱼群算法的财务困境预警指标选择方法。首先,采用邻域粒计算理论构建邻域粒子及财务指标约简模型。其次,从信息熵的...
关键词：财务困境预警 粒计算 邻域粗糙集 鱼群算法 
基于邻域粒化的逻辑回归算法被引量：1
《山西大学学报（自然科学版）》2024年第1期40-47,共8页闫静茹 陈颖悦 曾高发 刘培谦 傅兴宇 
厦门市科技计划项目(2022CXY0428)。
逻辑回归作为一种经典的分类算法,其结构简单且可解释性强。然而,逻辑回归难以处理模糊与不确定的非线性数据。为了解决这一问题,通过采用粒计算理论中的邻域粒化技术,提出了一种基于邻域粒化的逻辑回归算法。对于非线性数据,邻域粒化...
关键词：逻辑回归 单特征粒化 粒计算 邻域粒子 粒向量 
动态邻域粒化方式下的属性约简研究
《计算机仿真》2023年第8期327-333,共7页邓安生 赵梓旭 
在邻域粗糙集研究中,往往通过给定的半径来约束样本之间的相似性进而实现邻域信息粒化。若在粒化过程中给定的半径较大,导致不同类别的样本将落入同一邻域中,则会引起信息粒化不精确和不一致。为解决上述问题,考虑到总体样本分布和在约...
关键词：信息粒化 动态邻域 粗糙集 多准则属性约简 
一种全连接粒神经网络分类方法被引量：4
《山西大学学报（自然科学版）》2023年第1期91-100,共10页傅兴宇 陈颖悦 陈玉明 江海亮 黄涛 
国家自然科学基金(61976183);福建省自然科学基金(2019J01850);厦门市科技计划项目(3502Z20193069);厦门市产学研项目(2022CXY04028)。
全连接神经网络需要大量的数据支持,才能训练好一个分类网络,往往现实中没有提供大量的数据供给网络训练。针对全连接神经网络缺少数据训练会使网络分类效果不佳这个问题,研究粒计算理论,从不同角度增广数据并进行粒化,提出一种全连接...
关键词：全连接 粒神经网络 邻域粒化 相似度粒化 分类网络 
基于相对知识粒度的区间集决策信息表不确定性度量被引量：2
《南京理工大学学报》2023年第1期117-125,共9页唐鹏飞 张贤勇 莫智文 
国家自然科学基金(61673258;11671284);四川省科技计划项目(2021YJ0085;2019YJ0529;2020YFG0290)。
区间集决策信息表拓展了经典决策信息表,其粒化结构的不确定性刻画成为重要应用基础。基于区间邻域粒化引入相对知识粒度,进而提出区间集决策信息表的一种新型不确定性度量。利用两对象之间的距离及半径来建立区间邻域粒化系统,证明距...
关键词：粗糙集 区间集决策信息表 区间邻域粒化 区间近似粗糙度 区间相对知识粒度 不确定性度量 
一种扩充粒化的序列邻域分类方法被引量：1
《山西大学学报（自然科学版）》2020年第4期885-889,共5页亓慧 杨习贝 史颖 
国家自然科学基金(61906078);山西省教育厅项目(J2018159,J2019163);山西省科技厅重点研发项目(201803D31055)。
作为邻域粒化的核心应用之一,邻域分类器因其直观的构造手段、灵活的粒度表示以及不俗的分类性能受到了众多学者的关注与推广。然而,当训练样本数目较少时,测试样本邻域粒所能提供的有限信息无法有效地支持多数投票式的标签预测。鉴于此...
关键词：粒计算 邻域分类器 邻域粒化 多数投票 
基于邻域粒化条件熵的增量式属性约简算法被引量：18
《控制与决策》2019年第10期2061-2072,共12页赵小龙 杨燕 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A107,KJ2017A645);安徽省高校质量工程项目(2016JXTD019,2015GXK123.)
增量式属性约简是针对动态型数据的一种重要的数据挖掘方法,目前已提出的增量式属性约简算法大多基于离散型数据构建,很少有对数值型数据进行相关的研究.鉴于此,提出一种数值型信息系统中对象不断增加的增量式属性约简算法.首先,在数值...
关键词：增量式学习 粒计算 属性约简 数值型数据 邻域粒化 条件熵 
基于邻域粒化的混合信息系统动态规则提取被引量：1
《计算机工程与科学》2019年第7期1236-1243,共8页程昳 刘勇 
国家自然科学基金(61071162)
现有的混合信息系统知识发现模型涵盖的数据类型大多为符号型、数值型条件属性及符号型决策属性,且大多数模型的关注点是属性约简或特征选择,针对规则提取的研究相对较少。针对涵盖更多数据类型的混合信息系统构建一个动态规则提取模型...
关键词：规则提取 混合信息系统 粒度 邻域 
监督邻域粗糙集被引量：2
《计算机科学》2018年第8期186-190,共5页汪琳娜 杨新 杨习贝 
国家自然科学基金项目(61572242;61573292;71571148);四川省教育厅自然科学基金项目(18ZB0373)资助
传统单一阈值的邻域粗糙集不能有效降低信息的不确定性。考虑对象已有或预测的类别标签信息,通过引入类内和类间两种阈值,提出一种新的邻域粒化方法,并构建了一种基于监督邻域的粗糙集模型。该模型是传统邻域粗糙集的推广形式。通过分...
关键词：监督邻域 邻域粒化 双阈值 不确定性 
基于邻域粒化的多数据源高投票决策规则的挖掘被引量：1
《南京大学学报（自然科学版）》2017年第6期1063-1071,共9页陈辉皇 林耀进 林国平 唐莉 
国家自然科学基金(61672272;61303131;61603173);福建省高校新世纪优秀人才支持计划
多数据源高投票决策规则挖掘是指从多数据源中挖掘存在大部分数据源且具有重要意义的决策规则,此类规则在银行理财产品营销、市场营销、疾病诊断等领域中具有指导性作用.利用样本邻域粒化来构建决策规则的表现形式,在此基础上定义了覆...
关键词：邻域粒化 多数据源 高投票决策规则 分类间隔 
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