侯海平
- 作品数:4 被引量:0H指数:0
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- 模糊理论在网络优化中的应用
- 2007年
- 随着网络应用范围的拓宽,应用中使用了大量的模糊语言,比如"费用高"、"距离远"和"代价低"等等,对于这类问题难以建立精确的数学模型.提出了运用模糊理论来解决网络优化中遇到的这类不确定的、模糊的问题,并结合一个具有模糊性的网络优化问题实例,建立数学模型,编写Java程序实现求解过程.最后通过对建模结果的验证,说明方法是有效的和可行的.
- 宋旭东王亚伟侯海平张通学
- 关键词:网络优化数学模型JAVA
- 面向对象的属性约简系统框架的设计与实现
- 2008年
- 传统的Rough集理论在数据挖掘中的应用大多是通过结构化的方法来实现的,但是这种方法存在着以下不足:数据模型结构性不强、软件复用率低、可扩展性差等。为了解决这些问题,将面向对象技术引入到Rough集理论的研究中。首先,提出了一种面向对象的属性约简系统框架;其次,设计了一种属性约简的对象模型;最后,基于该框架对UCI数据进行了验证。实验结果表明,该框架能有效地对数据集进行约简。此外,该框架结构简单、具有良好的扩展性。提出的对象模型同样适用于其它的数据挖掘系统。
- 侯海平王锋宋旭东孙辉
- 关键词:ROUGH集面向对象
- 基于改进启发式遗传算法的属性约简方法
- 2008年
- 为了获得决策系统中属性的极小相对约简,将决策表中相对于每个条件属性的集合和划分的粗糙逼近精度作为衡量属性重要程度的准则,并以此作为启发式信息引入遗传算法,提出一种在优化初始种群的基础上提高算法性能的启发式遗传算法。通过构造一个修正算子并将其引入启发式信息,以保证被选择的属性子集的分类能力不变。该算子利用启发式信息的局部搜索技术,使得算法既保持了整体的优化特性,又具有较快的收敛速度。实例证明,该算法能有效地对决策系统进行约简。
- 王锋侯海平孙辉
- 关键词:粗糙集属性约简遗传算法
- 基于面向对象数据库的粗糙集模型的研究
- 粗糙集理论不依赖于所需处理的数据集合之外的任何先验信息,它对不精确、不确定、不完整的信息和知识具有很强的分析处理能力。20世纪50年代末以来,关于粗糙集理论和应用的研究逐渐成为智能信息处理领域的热点问题。
传统...
- 侯海平
- 关键词:面向对象数据库系统粗糙集理论属性约简
- 文献传递