刘海峰
- 作品数：3 被引量：8H指数：2
- 供职机构：太原理工大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：山西省青年科技研究基金山西省回国留学人员科研经费资助项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于限制邻域关系的不完备混合决策系统属性约简被引量：2
- 2013年
- 针对经典粗糙集不能直接处理决策系统中既含有属性值缺失的不完备问题又同时具有名义型属性和数值型属性的混合数据问题,提出一种限制邻域关系,并给出了一套不完备混合决策系统属性约简算法。该算法以条件熵作为启发因子,弥补将决策正域作为启发因子时可能会出现选不出第一个最重要属性的不足,并利用所提的限制邻域关系直接处理不完备混合型数据,从而省去了对不完备数据进行数据补齐或删除和对数值型数据进行离散化的过程,以减少这些数据预处理所带来的不确定性,最后通过对UCI的不完备混合型数据集进行仿真实验,从而验证了该算法在保持或改善分类能力的情况下可以有效地约简冗余属性,并且讨论了在限制邻域关系中的阈值选择对分类结果的影响。
- 刘海峰续欣莹申雪芬谢珺
- 关键词：条件熵属性约简
- 一种改进的基于相对正域的增量式属性约简算法被引量：4
- 2013年
- 当决策系统增加新数据时,原约简集可能不再有效,这就需要对原约简集进行动态更新,目前已有的增量算法只研究了属性或样本的动态增加。本文从邻域粗糙集理论出发,详细分析系统在增加属性和样本数据后的变化规律,得到一种改进的增量式属性约简算法。该算法利用相对正域的概念对原约简集进行动态更新,可以处理属性和样本都增加的决策系统,有效地避免了二次约简过程。从理论上分析该算法的时间复杂度,实例表明该算法和传统算法的结论是一致的,实验证明该算法提高了计算效率。
- 申雪芬谢珺刘海峰续欣莹
- 关键词：邻域系统增量式学习属性约简
- 基于扩展可辨识矩阵的混合决策系统属性约简被引量：3
- 2014年
- 经典粗糙集理论的研究对象只能是完备的离散决策系统。为了直接对不完备混合决策系统进行属性约简,因此通过引入邻域关系和限制容差关系的概念对可辨识矩阵的定义进行了扩展,提出了一种基于扩展可辨识矩阵的属性约简算法;该算法可以兼容处理完备与不完备混合决策系统。通过UCI数据集的仿真实验证明了该算法的有效性,最后讨论了扩展可辨识矩阵中的邻域阈值选择对属性约简结果的影响。
- 赵焱杨静刘海峰石瀚洋
- 关键词：限制容差关系属性约简
