林国平
- 作品数：16 被引量：36H指数：3
- 供职机构：山西大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金福建省教育厅A类人文社科/科技研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 分级与密度相结合的Web文本聚类算法
- 2008年
- 考虑到实验数据的大规模及样本数据形状的复杂性等特点,提出一种基于分级聚类与DBSCAN聚类相结合的HL-DBSCAN聚类算法,避免了DBSCAN的聚类算法较大的时间复杂度,适用性更广,更能体现一个聚簇的规律,提高分类精度.通过实验与结果分析,取得较好的聚类结果,证明了该算法在文本聚类处理中的可行性.
- 林国平
- 关键词：分级聚类DBSCAN算法WEB文本分类
- 提高“高等数学”教学效果的若干探索
- 2011年
- 本文探讨目前高等数学教与学中存在的一些影响教学质量的因素,提出改进高等数学教学方法的有关策略.
- 林国平
- 关键词：高等数学教学方法教学质量
- 覆盖广义粗糙集的一般化方法被引量：1
- 2012年
- 在覆盖粗糙集理论中,将其模型与经典粗糙集统一是一个非常重要的问题。在覆盖近似空间中通过定义论域上的基于覆盖的等价关系,将覆盖广义粗糙集转化为经典粗糙集,由此将经典粗糙集理论的应用范围拓展到基于覆盖的背景中。分析表明,该方法比已有的基于等域关系转化覆盖广义粗糙集为经典粗糙集更直观且易于理解。最后举例说明了该一般化方法还可以提高目标概念的近似精度。
- 林国平李进金陈锦坤
- 关键词：下近似等价关系
- 图支配集问题的粗糙集属性约简方法被引量：7
- 2015年
- 探讨粗糙集的属性约简和图的支配集问题之间的联系.通过构造信息系统,将粗糙集的属性约简问题与图的支配集问题相联系,从而把图的支配集问题转化为粗糙集的属性约简问题.首先证明图的极小支配集恰是其构造的信息系统的属性约简,然后提出一种基于信息熵的最小支配集算法,最后通过实例验证该算法的可行性和有效性.
- 谭安辉李进金陈锦坤林国平
- 关键词：粗糙集信息系统属性约简支配集信息熵
- 基于多粒度视角下的D-S证据理论融合策略被引量：5
- 2014年
- D-S证据理论与多粒度粗糙集是两类不同的信息融合方法。对该理论展开详细的论述,找出两者之间的联系。根据这两者之间的互补性,提出了一种多粒度与证据理论相结合的新的融合策略,称之为基于多粒度视角的D-S证据理论的粒度融合方法。最后,通过实例说明了该融合算法的有效性。
- 林国平梁吉业钱宇华
- 关键词：多粒度D-S证据理论粗糙集信息融合
- 基于绝对信息量的覆盖增量约简算法被引量：2
- 2011年
- 在保持覆盖上下近似算子不变的情况下,探讨覆盖约简算法.通过定义绝对信息量和信息量,引入相邻矩阵等概念,提出基于绝对信息量的覆盖增量约简算法.实例表明,该方法是一种能够去除覆盖中绝对冗余知识的有效方法.
- 林国平李进金
- 关键词：覆盖约简
- 多源决策信息系统的决策规则性能评价被引量：2
- 2015年
- 多粒度粗糙集理论为多源决策信息系统的规则提取提供一种有效的方法,而如何对决策规则集进行评价是利用规则进行合理准确的决策和对未知样本进行可靠预测的关键问题之一.针对已有规则性能评价指标的不足,提出整体确定性、整体协调性、整体支持度的3类整体决策性能评价指标.这些评价指标将为更多的决策问题求解提供一定的理论依据.
- 林国平梁吉业李进金
- 关键词：粗糙集
- 一种网格和分形维数的数据流聚类算法被引量：2
- 2009年
- 针对常规算法不能适应数据流的动态环境问题,提出一种基于网格和分形维数的数据流聚类算法,有效地完成了对数据流的分析任务,克服了传统聚类方法的不足,把整个挖掘过程分为在线进程和离线进程,最终实现数据流的聚类.
- 林国平陈磊松
- 关键词：网格分形维数数据流聚类
- 多粒度覆盖信息系统的属性约简方法比较被引量：3
- 2013年
- 为拓展覆盖粗糙集模型,用多粒度方法研究了张燕兰等提出的广义覆盖决策信息系统模型,定义了多粒度意义下的覆盖上下近似,提出了多粒度属性约简算法。用实例对多粒度覆盖粗糙集属性约简方法和胡清华等提出的单粒度方法进行了比较。
- 李气芳李进金林国平
- 关键词：多粒度属性约简
- 一种改进的HL-DBSCAN聚类算法在Web文本挖掘上的应用被引量：1
- 2008年
- 提出了一种改进的HL-DBSCAN聚类算法,即基于分级的密度聚类算法的改进算法。该算法的时间复杂度较HL-DBSCAN聚类算法小,其适用范围更广,更能体现聚簇的规律,分类精度更高。文章给出了改进的HL-DBSCAN聚类算法的实验结果,证明了改进的HL-DBSCAN算法在文本聚类处理中的可行性。
- 林国平陈磊松
- 关键词：分级聚类WEB文本聚类
