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于海平

作品数:2 被引量:8H指数:1
供职机构:江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
发文基金:江苏省“青蓝工程”基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省“青蓝工程”基金资助项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇粗糙集
  • 1篇动态加权
  • 1篇时间复杂度
  • 1篇属性约简
  • 1篇属性重要度
  • 1篇重要度
  • 1篇决策树
  • 1篇加权
  • 1篇复杂度
  • 1篇粗糙集理论

机构

  • 2篇江苏大学
  • 2篇南京审计大学

作者

  • 2篇于海平
  • 2篇欧吉顺
  • 2篇陈耿
  • 2篇朱玉全

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇计算机应用与...

年份

  • 1篇2011
  • 1篇2010
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
一种基于粗糙集理论的决策树构造方法被引量:7
2011年
采用粗糙集理论中的属性重要度作为挑选测试属性的指标来构造决策树,形成了一种新的决策树分类算法S_D_Tree,在计算挑选测试属性的时间复杂度为O(|C||n|)。实验结果表明,该算法可以构建一个较简洁的决策树,与C4.5算法相比较,具有更好的预测准确率。
于海平朱玉全陈耿欧吉顺
关键词:决策树粗糙集属性重要度时间复杂度
基于动态加权的粗糙子空间集成被引量:1
2010年
提出一种基于动态加权的粗糙子空间集成方法EROS-DW。利用粗糙集属性约简方法获得多个特征约简子集,并据此训练基分类器。在分类阶段,根据给定待测样本的具体特征动态地为每个基分类器指派相应的权重,采用加权投票组合规则集成各分类器的输出结果。利用UCI标准数据集对该方法的性能进行测试。实验结果表明,相较于经典的集成方法,EROS-DW方法可以获得更高的分类准确率。
欧吉顺朱玉全陈耿于海平
关键词:粗糙集属性约简动态加权
共1页<1>
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