条件信息熵相关论文
鉴于变压器信息的不完备性及复杂性,本文提出将条件信息熵与贝叶斯网络有机结合的变压器故障诊断方法,利用粗糙集中信息论的条件信息......
权重的确定是大坝安全监测多效应量融合评价研究中的关键性问题,已有的权重确定方法存在过于依赖先验知识的缺陷.从概率论和信息论......
粗糙集理论是20世纪80年代初由波兰数学家首先提出的一种刻画不确定和不完备知识的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、......
基于移动机器人的气体源定位技术(或主动嗅觉技术)的研究始于二十世纪九十年代。随着科学技术不断进步,移动机器人技术和气体传感......
粗糙集理论作为一种能够处理不精确、不一致和不完备数据的数学工具,其在不确定性度量方面的显著性能以及处理过程中不需要任何先......
重构基因调控网络是了解生物过程的关键问题,其下游研究可以为药物定位和精准医疗提供有意义的策略。微阵列方法提供了大量基因表......
IP网络诞生至今已有半个多世纪了,对全球经济和社会的发展与进步起着十分巨大的推动作用。IP网络已成为当前信息社会的重要基础设......
信息技术的高速发展加速了信息全球化的到来,以信息手段增强本身的竞争优势已成为许多企业采取的手段,因此在经营过程中积累了大量的......
粗糙集理论是波兰数学家Z. Pawlak于1982年提出的一种处理不确定和不精确知识的数学工具,它的主要思想就是保持分类能力不变的前提......
对于一致决策表,现有基于相对粒度、相对划分粒度、知识量和同可区分度的属性约简与分别代数约简是等价的,但对于不一致决策表,它......
利用覆盖算法对数据进行处理,得到论域U的一个划分,定义一种基于覆盖的条件信息熵,由新的条件信息熵定义新的属性重要性.并证明了......
随着IP网络入侵技术不断更新,传统的入侵检测系统(IDS:Intrusion Detection System)面临着巨大的挑战。文中提出了基于条件信息熵(CIE:C......
连续属性的离散化问题是机器学习、数据挖掘等领域中重要研究课题之一。本文深入讨论连续属性离散的各种方法,提出一种基于RS理论......
分析了在知识约简过程中现有条件信息熵的不足,给出一种新的条件信息熵,由此定义新的属性重要性.将其与基于正区域和基于现有条件......
构建一套适用于“建设-移交”(BT)项目投资方的融资方案指标评审体系,探讨设计一种基于粗糙集理论的融资方案选择方法。通过遗传模拟退......
给出如何保持正区域不变的语义分析,提出一种修正条件信息熵计算公式,证明保持修正条件信息熵不变与保持正区域不变相互等价.在此......
属性约简是粗糙集理论的热点研究内容之一,从信息论出发,提出一种新的信息熵定义.约简算法从条件信息熵出发,迭代选择属性重要性最......
结合粗糙集理论的属性约简与支持向量机的分类功能,建立了基于粗糙集与支持向量机的建筑物震害预测模型。该模型首先运用粗糙集理论......
在粗糙集不确定性度量公式中,模糊熵和模糊度是重要的度量方式。根据粗糙集不确定性度量中模糊熵和新的模糊度公式,提出了在决策信息......
Rough集理论是近年来发展起来的一种有效地处理不精确、不确定、含糊信息的数学理论方法,在机器学习、数据挖掘、智能数据分析、控......
利用覆盖算法对数据进行处理,得到论域U的一个划分,定义一种基于覆盖的条件信息熵,由新的条件信息熵定义新的属性重要性,并证明了对于......
目前,粗糙集理论存在着两种观点,它们分别是代数观和信息观。在代数观点中,知识粗糙性体现了知识的粒度;而在信息观中,定义了知识......
当约简对象过多时,粗糙集中基于差别矩阵的属性约简算法无法摆脱“知识爆炸”的问题。引入相对差别矩阵的概念,提出一种基于相对差别......
目前粗糙集理论研究主要针对单个决策表,而有关分布式环境下的核求解和属性约筒研究的报道不多,为此提出垂直分布多决策表下基于条件......
由于相似关系或相容关系不具有传递性或对称性,从而相容类或相似类之间存在误判,因此研究不完备信息系统中合适粒度下的粗糙性度量和......
指标属性权重的确定历来是多目标决策及评估的重点,关于权重确定方法的探讨—直是国内外研究热点之一.文章在最小二乘法的基础上,......
教师教学质量评价对提高教学质量具有重要的指导意义,而现有的教师教学质量评价体系指标冗杂.本研究利用条件信息熵属性约简方法对......
朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但属性的条件独立性假设并不符合客观实际,特别是高维度数据的属性之间往往存在相关关......
以便分析主要批评工程因素,作为信息的大小认为有条件的信息是熵的一条基于信息的不平的集合途径被开发了。为连续属性 discretizat......
从条件信息熵的角度出发,讨论了协调覆盖决策系统的相关性质以及属性约简方法,并用一实例验证此方法的有效性.......
绝对约简是粗糙集理论研究的基本内容之一,而在粗糙集的信息观中,绝对约简的相关定理还存在着一些不足。本文分析了现有的一些关于......
以条件信息熵为属性选择准则,设计了基于哈希(Hash)分类的启发式后向贪心算法,该算法以时间复杂度O(│A││U│)求解不协调信息系统的分......
BLP模型是最为经典的强制访问控制模型,它基于一个信息流策略,通过允许低安全级别到高安全级别的单向信息流动,来实现多级的强制访问......
朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法,但其条件独立性和属性重要性相等的假设并不符合客观实际,这在某种程度上影响了它的分类性......
从信息论的角度提出了多值决策信息系统的信息熵和条件信息熵的概念,在此基础上提出了一种属性约简算法,以一种新的形式的属性重要......
针对覆盖算法中识别精度与泛化能力存在的矛盾,在信息论观点的Rough集理论基础上,提出覆盖熵概念,以决策属性相对于分类器的条件信......
针对当前高校发展的基础与需求,从影响高校教师评价结果的因素考虑,构建一个合理、高效的高校教师评价指标体系。将粗糙集理论和条件......
提出了将条件信息墒与贝叶斯网络有机结合的变压器故障诊断方法,并进行了变压器故障实例分析。......
知识约简是粗糙集理论的核心问题。首次尝试将这一概念用于建筑物震害预测工作中,结合震害预测工作的实际,提出了一种基于属性重要......
1文本分类的背景和意义 上世纪九十年代以来,因特网以惊人的速度发展起来,它容纳了海量的各种类型的数据和信息,包括文本、声音......
通过引入信息熵和条件信息熵,对信息系统中属性的必要性进行了定义,提出了一种基于条件信息熵的属性约简启发式算法。通过引入相对正......
提出一种基于条件信息熵维度约简和多核支持向量机的程序语义标注方法,相对于传统的本体语义标注,该方法有如下特点:采用机器学习的方......
The heart rate variability could be explained by a low-dimensional governing mechanism. There has been increasing intere......
首次将严凸函数引入知识粒度研究中,提出基于严凸函数的知识粒度理论框架.根据该理论框架,给出一系列知识粒度度量函数,证明现有多种常......
在许多机器学习应用程序,数据不是免费的,并且为每个数据项目有测试费用。为节俭的原因,最小化测试的某存在工作尝试花费了并且同时,保......
工程项目的风险评估中,风险指标的重要度权重计算是核心部分,其计算结果对风险控制计划和措施的制定具有指导作用。文章基于粗糙集......
文章提出了一种基于条件信息熵的超高维自由模型下非参数特征筛选方法,在响应变量为两类别时,对多类别离散型协变量进行特征筛选。......