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Fineness and coarseness of an approximation space in the rough set theory(粗糙集理论中近似空间的精细及近似精度)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2007 讨论了近似空间的精细与粗糙的概念及其两个等价描述，研究了给定集合的上下近似集在精细与粗糙近似空间中的性质，即随着近似空间的加细，给定集合X的最佳下近似单调上升、最佳上近似单调下降.还讨论了近似精度问题，指出Pawlak近似精度的一个不合理现象，并且新定义了一种近似精度.
XIAJia-rong(夏佳荣) +1 more
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Study on learning from examples based on rough sets theory(基于粗糙集理论的示例学习研究)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2002 到目前为止,一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究.该文基于粗集理论研究示例学习问题,提出了粗集理论下的几个新概念,如:必要选择子,核选择子集,约简选择子集和所产生复合的评价指标:精确度、覆盖度和简单性,给出了扩张矩阵的粗糙集算法,并提出了基于覆盖度和简单性的遗传算法最优示例学习方法.
HANGXiao-shu(杭小树) +1 more
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, 2018 在多标记学习中,属性约简是解决多标记数据维数灾难的一个关键技术.针对邻域粗糙集属性约简在计算正域代价较大和多标记数据中标记具有不同的强弱性问题,提出了基于邻域粗糙集的多标记属性约简算法.该算法首先利用样本在整个属性空间下到其异类样本的平均距离与到其同类样本的平均距离的差值对标记进行加权;其次,利用取整函数对样本空间进行划分,提出了一种新的多标记邻域粗糙集快速计算正域的方法;最后,根据前向贪心搜索算法进行属性约简,以获得一组新的属性排序.实验给出了5个多标记数据集在4个评价准则上的对比结果 ...
刘景华 +3 more
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Indicator system optimization and evaluation method based on rough set(基于粗糙集的指标体系优化及评价方法研究)
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2010 粗糙集方法能客观、有效地对有限指标数据进行挖掘,通过属性约简剔除冗余指标,并根据属性重要度生成指标权重,系统地探讨了利用粗糙集进行指标体系优化和综合评价的全过程思路及方法,并通过同行评议专家科技信用评价实例,验证了方法的实用性.
LIYuan-yuan(李远远), YUNJun(云俊)
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大规模深远海风电送出方式比较及集成设计关键技术研究 [PDF]
全球能源互联网, 2019 海上风电由于具有风能稳定、密度大等优点，在世界范围内已逐渐发展成为风力发电的重要形式。在深远海域，风能资源更丰富，风湍流强度与海面粗糙度较近海更小，因此深远海风电发展将成为未来海上风电发展的主要趋势。首先，阐述了海上风电深远海化发展趋势，总结了3种海上风电的并网方式及相应的拓扑结构、主要运行特点。其次，考虑深远海风电的特殊性，重点分析了集电系统可靠性评估与设计、海上升压站设计与换流站设计等3方面的发展趋势。最后，对亟待开展的研究方向、需求进行说明，为深远海风电发展提出建议。
王秀丽, 赵勃扬, 黄明煌, 叶荣
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Incremental Feature Selection Oriented for Data with Hierarchical Structure [PDF]
, 2023 In the big data era, the sample size is becoming increasingly large, the data dimensionality is also becoming extremely high, moreover, there exists hierarchical structure between different class labels.
SHE Yanhong, HUANG Wanli, HE Xiaoli, QIAN Ting
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, 2019 随着信息大爆炸时代的到来,数据集的巨大化、数据集结构的复杂化已经成为近似计算中一个不能忽视的问题。动态计算是解决这些问题的一种行之有效的途径。本文对现有的应用于经典多粒度粗糙集动态近似集更新方法进行了改进,提出了应用于变精度多粒度粗糙集的向量矩阵近似计算与更新方法。首先,提出了一种基于向量矩阵的变精度多粒度粗糙集的近似集静态计算算法；其次,重新考虑了变精度多粒度粗糙集近似集更新时的搜索区域,并根据变精度多粒度粗糙集的性质缩小了该区域,这能有效地提升近似集更新算法的时间效率；再次,根据新的搜索区域 ...
于佩秋 +3 more
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Design and Implementation of Educational Administration Management System Based on Data Mining Technology [PDF]
, 2015 人们通过数据挖掘技术发现了数据的另一面，对它的认识、分析和使用都到达了另一个高度。数据挖掘技术普遍的使用在各个领域，特别是在金融、互联网等领域高度应用。教育领域具有海量的数据，但是基于数据挖掘的应用基本没有。目前，在各个高校，广泛使用的教务管理系统的主要功能是处理日常事务。在处理日常事务的过程中，会产生大量的数据，这些数据仅仅得到了存储，并没有发挥其内在的功能，即隐藏在数据中的有效信息没有被发现。具体而言，在大批数据中，数据挖掘技术可以发掘影响教学质量和学生成绩的主要因素，并基于主要因素 ...
林彤
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Gaoya dianqi, 2020 变压器故障诊断特征信息繁多,且故障点难以确定,为有效利用故障信息提高故障诊断准确率,以及实现故障定位,提出一种基于粗糙集知识和优化支持向量机的变压器分层故障诊断及定位新方法。首先使用邻域粗糙集评估DGA样本重要度,并约简出优选故障诊断特征量。其次构建基于多分类支持向量机的分层故障诊断模型,采用粒子群算法优化模型参数以提高分类精度,实现了故障性质和故障定位的多层诊断。实例分析表明,新特征量可以提高机器学习的知识挖掘能力,不仅故障分类的精度增加,而且模型可以实现故障点的定位,综合诊断准确率达到88.4%。
周光宇, 马松龄
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APPLYING EMGUCV IMAGE PROCESSING LIBRARY IN WPF [PDF]
, 2013 以一款游戏软件的设计为背景,重点介绍基于C#语言的EMguCV图像处理库在WPf平台的应用实例。软件需要完成对图像的滤波、特征提取、相似度计算、图形匹配等任务,最终实现对输入图形图像的识别功能。图像处理单元使用EMguCV图形图像处理库,它允许人们在C#语言或者.nET框架中使用OPEnCV图像处理库的功能。A game software design is taken as the background,in the article we introduce the application ...
任超, 冯勇建
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