广西大学科研基金(XGL090001)
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
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- 一种新颖的概念格构造算法被引量：5
- 2010年
- 高效的概念格生成算法对于形式概念分析的应用研究是一个主要问题,文章从基于属性的基本概念出发,首先给出并证明了任意概念可表示为基本概念的定理,并提出了一种基于属性基本概念的渐进式概念格生成算法,实例表明该算法是可行和有效的。
- 申锦标吕跃进
- 关键词：概念格
- 基于粗糙集与贝叶斯网络的推理和诊断模型被引量：1
- 2009年
- 基于粗糙集知识约简、规则提取的优势和贝叶斯网络强大的推理能力,对决策表进行约简和提取决策规则获取节点关系、节点概率分布等信息,以获取的信息为基础建立贝叶斯网络模型。然后通过贝叶斯网络实现进行高效快速的推理和诊断。实例分析表明,该方法是可行有效的。
- 申锦标吕跃进
- 关键词：粗糙集贝叶斯网络
- 基于粒的二进制运算的最简规则获取算法被引量：3
- 2010年
- 用粗糙集中的等价关系来刻化等价粒,结合粒计算的处理方法给出了决策表的粒表示、粒运算规则。提出了一种基于决策类逐渐细化条件粒直接获取最简规则的方法。该方法不仅考虑了属性相对独立性,而且能更加充分地挖掘决策表中的知识,并用实例验证了其可行性。
- 申锦标吕跃进
- 关键词：粗糙集属性约简粒计算
- 广义不完备决策表的知识约简和规则提取
- 2010年
- 以同时具有丢失型和遗漏型未知属性值的不完备系统为研究对象,提出了一种新的二元关系并基于此关系讨论了其中的知识约简和规则提取问题。在不完备决策系统中,引入了约简、区分矩阵、广义区分矩阵等概念并给出了约简的判定定理和算法,为从复杂的不完备决策系统中获取知识提供了新的理论基础与技术手段。
- 申锦标吕跃进
- 关键词：不完备信息系统粗糙集知识约简
- 基于概念格的BP神经网络算法及仿真被引量：1
- 2010年
- 针对在研究人工智技术能领域中,利用概念格和BP神经网络的各自优势,提出了一种基于概念格的BP神经网络算法。算法首先利用概念格的理论对样本数据进行属性约简,提取其中关键要素作为BP神经网络的训练样本,用简化的训练样本对BP神经网络进行训练,建立优化的基于概念格的BP神经网络算法进行仿真实验。仿真结果表明,基于概念格的BP神经网络算法能简化BP神经网络的训练样本,优化BP神经网络,提高了系统的学习效率和精度。证明方法是有效可行的,具有理论意义和实用价值。
- 申锦标汪灵枝李金海
- 关键词：概念格属性约简神经网络
