河南省自然科学基金(0511011500)
- 作品数：27 被引量：107H指数：7
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- 决策表知识约简及其条件熵特征刻画
- 2008年
- 建立决策表中知识与粗糙熵之间的关系,由此提出决策概念集的条件粗糙熵概念,进而推广为知识的条件熵,并证明知识的条件熵随信息粒度的变小而单调减少的规律,在此基础上给出以不等式为条件的约简判定定理,以此得到知识约简过程中启发式搜索的条件,结合分层递减的思想,设计基于条件熵的决策表知识约简算法。应用实例分析的结果表明,该算法是有效的。
- 孙林徐久成
- 关键词：粗糙集决策表知识约简粗糙熵条件熵
- 连续相位调制技术的分析与应用被引量：2
- 2008年
- 探讨了连续相位调制技术,提出了基于CPM技术的应用实例,任何连续相位调制器均可分解为无记忆调制器和连续相位编码器,该技术具有较高的功率和频谱利用率.采用多元码和CPM调制技术相结合实现的串行级联系统,既降低了CPM系统成本,又提高了系统性能,具有较大的实用价值.
- 张爱丽李志勇窦育强
- 关键词：串行级联系统
- 求符号几何规划全局解的新方法被引量：4
- 2006年
- 符号几何规划(SGP)问题经常出现在工程设计和管理中。本文利用目标函数和约束函数的线性下界估计,提出一种求(SGP)问题全局解的线性松弛方法。与凸松弛方法相比,本文方法在计算上更加简单和容易,且在产生线性松弛的过程中没有引入新的变量和约束。数值例子表明所给方法是可行和有效的。
- 申培萍李晓爱
- 关键词：符号几何规划全局解
- 基于决策熵的决策树规则提取方法被引量：8
- 2007年
- 在决策表中,决策规则的可信度和对象覆盖度是衡量决策能力的重要指标。以知识粗糙熵为基础,提出决策熵的概念,并定义其属性重要性;然后以条件属性子集的决策熵来度量其对决策分类的重要性,自顶向下递归构造决策树;最后遍历决策树,简化所获得的决策规则。该方法的优点在于构造决策树及提取规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。实例分析的结果表明,该方法能获得更为简化有效的决策规则。
- 孙林徐久成马媛媛
- 关键词：粗糙集决策熵决策树
- 基于BP神经网络的字符识别系统被引量：12
- 2009年
- 基于BP神经网络设计了一个字符识别系统。首先,对字符图像进行二值化处理,构造输入向量矩阵。其次,通过选取初始权值、隐层节点数和权值学习算法,创建BP神经网络,对样本数据进行训练,之后对加有噪声的样本再次进行训练,以提高网络的鲁棒性。最后进行仿真测试并制作图形用户界面GUI来模拟与演示该系统。仿真结果显示,该BP网络对噪声系数小于0.8的字符识别率可达95%,且网络训练时间可接受。
- 张可张高燕吴苏范海菊
- 关键词：BP神经网络GUI字符识别鲁棒性
- 数据挖掘技术在个人信用评估模型中的应用被引量：9
- 2006年
- 为了能够及时、恰当地进行个人信用评估分析,加快信用卡发卡机构的决策速度,介绍了数据挖掘技术在信用卡公司对用户评估中的应用,对比分析了数理统计模型、分类-聚类个人信用评估模型等几种个人信用评估模型建模方法的优缺点。建立了一种决策树-神经网络个人信用评估模型,针对该模型提出了一种近邻聚类算法。该算法不需要事先给定聚类的类别数,可以进行无监督学习。通过对比分析可知,该算法在个人信用评估应用中可以得到较理想的结果。
- 葛继科赵永进王振华余建桥
- 关键词：信用评估聚类决策树
- 分布式物流管理信息系统结构的选择与研究
- 2006年
- 对几种分布式系统结构和开发模式进行了比较和研究。在阐述J2EE架构先进性的基础上,综合B/S与C/S模式的优势,构造了一种具有高可用性的混合模式,并结合实际应用,介绍了分布式物流管理信息系统设计的方法和优点。
- 赵永进葛继科王振华周运
- 关键词：B/SC/SJ2EE
- 基于最小均方算法的自适应有限长滤波器设计仿真被引量：1
- 2007年
- 本文主要介绍最小均方算法的性能特点。基于最小均方算法的自适应滤波器电路结构简单且实时跟踪性能好。自适应滤波器的重要特性就在于它能够在未知环境申有效工作并能够跟踪输入信号的时变特性。理论分析和仿真结果表明，在低信噪比的前提下，自适应滤波器具有良好的信号处理性能，并对系统发生的突变表现出较强的鲁棒性。
- 张爱丽李志勇刘乃安
- 关键词：最小均方算法自适应滤波器自适应噪声抵消
- 求符号几何规划全局解的加速方法被引量：1
- 2005年
- 申培萍焦红伟
- 关键词：符号几何规划全局优化
- 基于新的条件熵的决策树规则提取方法被引量：15
- 2007年
- 分析了知识约简过程中现有信息熵反映决策表“决策能力”的局限性,定义了一种新的条件熵,以弥补现有信息熵的不足;然后对传统启发式方法中选择属性的标准进行改进,由此给出了新的属性重要性定义;以新的属性重要性为启发式信息设计决策树规则提取方法。该方法的优点在于构造决策树及提取决策规则前不进行属性约简,计算直观,时间复杂度较低。应用实例分析的结果表明,该方法能提取更为简洁有效的决策规则。
- 孙林徐久成马媛媛
- 关键词：粗糙集数据挖掘条件熵决策树
