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基于BIC的粗糙集择优和属性约简 总被引:1,自引:0,他引:1
《统计与信息论坛》2018,(3):3-9
粗糙集优良性评估标准对粗糙集应用至关重要,目前常用的标准是误判率,在测试集中误判率小的粗糙集并不总是具有最高预测准确度。在引入BIC准则评价粗糙集优良性的基础上,给出基于BIC准则的粗糙集择优方法和基于BIC的粗糙集属性约简方法;利用粗糙集分类规则构建Logistic模型,将拟合Logistic模型的BIC值作为该粗糙集的BIC值,并用于粗糙集优良性评估;实际应用显示:基于BIC的粗糙集择优方法能够筛选出预测高准确度的粗糙集,当多个粗糙集的误判率差异小时,新方法更可能选出预测准确度高的粗糙集,信息熵和BIC组合的属性约简结果更好。 相似文献
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利用人工神经网络与粗糙集理论的优势互补,将粗糙集用于优化客户价值的指标结构,CPN神经网络用于预测,提出并建立一种粗糙集与CPN神经网络相结合的客户价值预测模型,并依此模型进行了实例验证。 相似文献
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粗糙集条件信息熵权重确定方法的改进 总被引:2,自引:0,他引:2
权重确定是决策和评价的重要环节.文献[1]基于粗糙集条件信息熵的权重确定方法是为了避免冗余属性权重为0的情况,但是该方法得到的冗余属性的重要度却高于非冗余属性的重要度.通过对文献[1]粗糙集条件信息熵权重确定方法的分析,找出相矛盾的原因,并讨论了属性重要度优先级队列的构造,进而在此基础上提出了以粗糙集的代数理论为基础的粗糙集条件信息熵权重确定的改进方法. 相似文献
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文章以论域的不同划分与条件属性的不同子集确定的等价关系间的一一对应关系为出发点,研究了粗糙集属性约简与论域划分类归并之间的内在联系,利用粗糙集模型某些属性约简的正区域不变性,提出一种基于论域划分类归并的粗糙集属性约简新的算法.理论分析和实践结果表明了所提出算法的有效性与实用性. 相似文献
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针对多指标综合评价中各评价指标权重获取的问题,构建了基于粗糙集条件信息熵的多指标综合评价智能模型。考虑到实际综合评价应用分析中常见的小样本数据特点,将决策表进行合理分块划分,以层次式计算的方式基于粗糙集方法逐步实现对各个评价指标权重的客观求取。算例分析和实验比较,验证了该粗糙集智能评价模型的有效性与优越性。 相似文献
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文章论述了一种基于粗糙集理论的入侵检测的算法,通过将粗糙集中的属性约简算法用于入侵检测数据的挖掘,建立了基于粗糙集的入侵检测系统模型,并对基于属性频度的约简算法进行了改进,提高了数据挖掘效率,有助于得到简洁高效的数据。 相似文献
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完备决策表中的Bayes公式 总被引:1,自引:1,他引:0
文章就粗糙集与在完备的决策表中基于粗糙集建立起来的Bayes公式在决策分析上的应用进行了分析,得到它不仅相比主观的“古典”Bayes公式来得更为客观,而且它体现了所分析数据的概率结构与蕴涵和概率之间的紧密联系。 相似文献
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医学诊断常面对越来越多的医学影像数据信息,比较不同分析方法对于疾病诊断十分必要.对183例脑胶质瘤的MR资料分别使用粗糙集理论和logistic回归分析方法导出影像诊断规则.与病理结果对比后发现,使用粗糙集理论的诊断规则准确性高于其他统计方法.粗糙集理论对提高医学影像学诊断水平有更好的临床应用价值. 相似文献
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文章改变了过去个人信用评估模型多使用统计方法或者主观分析方法精简数据集属性个数的做法,将粗糙集与支持向量机结合的粗糙集支持向量机方法引入个人信用评估实践。以包括1000个统计样本的德国信用数据作为个人信用评估模型的数据来源,应用粗糙集分析系统RSES进行数据预处理,运用遗传算法计算约简,得出以不同的缩减率得到的约简集;然后使用支持向量机分析工具LIBSVM逐步处理已经进行过属性约简的数据集,并在处理过程中应用了交叉验证和网格搜索技术。 相似文献
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在不完备信息系统中,为了解决不完全的偏好决策问题,相关学者提出了多种优势关系及其相应的粗糙集模型.但在实际情况中,各条件属性对决策属性的影响程度是有差异的.文章提出一种基于权重的优势关系及其粗糙集近似模型,以及基于粗糙集的权重设定方法和阈值的设定方法.通过对比分析,权重优势关系比广义扩展优势关系更符合实际情况.并用实例证明了权重优势关系及其粗糙近似模型的实用性和有效性. 相似文献
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运用粗糙集理论对我国粮食产量的预测 总被引:4,自引:1,他引:3
文章将粗糙集理论引入我国粮食产量预测;通过属性约简从诸多影响因素中提取关键因素,并对各因素重要程度进行排序,得到一致、完备的预测规则;通过实际应用验证了其可行性,证明粗糙集的利用能有效地避免人为因素的影响,可以得到更合理的预测结果。 相似文献