共查询到10条相似文献，搜索用时 78 毫秒
1.
提出决策属性集相对于条件属性集的知识量的概念,对决策表中属性的重要性进行了新的度量,并在此基础上,设计了一种基于知识量的约简算法,实例分析表明该算法能够有效得到决策表的约简。 相似文献
2.
基于粗集理论的数据库知识发现的属性约简算法 总被引：2，自引：1，他引：2
讨论了Rough集理论中属性约简问题,提出了数据库知识发现过程中用于属性约简的基于属性重要性的约简算法,基于差别矩阵的属性约简算法和基于遗传算法的属性约简算法,从而可以导出数据库中属性约简问题的相对最优解。 相似文献
3.
基于粗糙集理论的立地类型分类规则探讨 总被引：2，自引：0，他引：2
利用粗糙集理论（（Roughset））中的知识表达系统和约简算法。在研究区内选取与立地因子关系最密切的树高因子为决策属性，以海拔、母岩、坡度、坡位、土类和土层厚度作为条件属性；决策属性动态聚类和各条件属性值域离散化后，建立立地类型分类决策表，计算决策属性的依赖度及其相对约简，得到马尾松林分立地类型的分类因子为土层厚度、坡位和母岩，并且其重要性分别为0．6923、0．5385和0．3077． 相似文献
4.
聚类、粗糙集与决策树的组合算法在地力评价中的应用 总被引：4，自引：1，他引：3
【目的】地力评价方法大多数有一定的主观性,较少考虑土壤各属性间的依赖关系。论文旨在采用数据挖掘方法,寻求地力等级划分的新方法。【方法】结合农安县耕地调查数据,应用K-means聚类方法、Johnson粗糙集属性约简算法与C4.5决策树算法相结合的优化算法评价地力等级。【结果】使用K-means聚类方法,得到最佳学习样本数;使用粗糙集属性约简和决策树相结合的方法,去掉了冗余属性7个,决策树模型共有节点317个,其中叶节点个数为159个,生成规则159条,模型准确率为82.08%。与未聚类和未约简的方法相比,决策树结点个数减少41.62%。【结论】使用该组合算法,在保证模型准确率的同时,降低了算法的时间和空间复杂性,提高了挖掘效率。 相似文献
5.
在关联规则挖掘研究中,为了在产生候选频繁项时减少算法存在的重复计算和冗余候选项,为了在计算支持数时减少扫描事务数据库的次数,提出了一种基于序列数的关联规则挖掘算法,其关联规则适合挖掘任何长度.该算法用事务属性的布尔约简法,将传统事务数据转换成二进制数,然后用数字的递增和递减两种方式双向搜索候选频繁项;算法通过序列数的度来计算支持数,实现一次扫描数据库,有效地提高了算法的效率. 相似文献
6.
7.
基于可变精度的不完备信息系统粗集扩展模型及属性约简 总被引：3，自引：0，他引：3
在变精度的基础上,定义了变精度的重要性算子和变精度的近似约简等概念,并由此给出了一种基于变精度的属性约简算法.算法既能保证属性约简的准确性,又能通过对相似度α和精度β的调节增加其灵活性,从而得到一个满足相似度和精度要求的近似约简.同时,它也是完备信息系统的属性约简算法的推广(当α=1,β=0时).且通过实例分析说明算法的可行性和有效性. 相似文献
8.
设计了一个基于粗糙集的农业决策支持系统,并将其用于魁栗病害的诊断决策过程,采用不完备决策表属性约简算法对目标信息系统进行了属性约简处理,得出约简属性,获得了诊断规则,对具体的诊断实例进行了推理,得出了诊断结果,从而计算出结果的可信度概率。实证研究表明农业决策支持系统中可以应用粗糙集,此应用可以实现不确定知识规则的获取和推理。 相似文献
9.
针对水质检测监测和信息管理系统中监测指标种类较多、水质指标之间往往存在内在关联、水质变化规律隐含较深、水质分析预警准确度难以保证的问题,研究和分析了粗糙集和Dempster-Shafer (D-S)证据理论,提出了基于粗糙集和D-S证据理论联合应用的水质预警算法.结果表明:该方法降低了实际工作中存在的水质历史数据缺失、冲突和冗余问题以及数据量偏少对分析预警结果的影响,有效减少了预警分析的计算量;通过实际数据,以高锰酸盐指数(CODMn)指标分析预测为例,对比分析了单属性拟合预测、基于粗糙集理论的趋势预测、粗糙集和D-S-据理论联合分析预测3种方法的优点和不足,验证了本研究方法是有效的. 相似文献
10.
应用粗糙集与决策树相结合的数据挖掘方法评价吉林省某地的土壤地力等级.研究数据共有161条记录,16个属性,使用粗糙集对土壤属性进行约简,去除了5个土壤冗余属性,得到属性约简集;使用决策树方法对土壤数据建立决策树模型,得到了土壤评价的决策树模型,并提取了分类规则.实验表明:将粗糙理论与决策树相结合的数据挖掘方法能去除冗余属性,同时保留了原始数据的内部特点,相对于单-使用决策树方法,决策树规模减小,规则集较精简,提高了分类的效率. 相似文献