检索结果-内蒙古大学图书馆

复旦学报（自然科学版） 2004年第5期43卷 765-768页

作者：顾大千高阳南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

学习分类系统(LCS)是一个动态感应环境的模拟认知系统,它利用环境反馈评估种群中的分类规则并通过遗传算法对种群进行进化.当环境输入包含连续属性时,经典LCS无法遍历整个状态空间.提出一种新的基于神经网络的连续学习分类系统,并通过... 详细信息

学习分类系统(LCS)是一个动态感应环境的模拟认知系统,它利用环境反馈评估种群中的分类规则并通过遗传算法对种群进行进化.当环境输入包含连续属性时,经典LCS无法遍历整个状态空间.提出一种新的基于神经网络的连续学习分类系统,并通过实验验证了这种连续学习分类系统能够较准确地进行连续属性离散化,从而提高系统分类精度.

关键词：连续属性离散化分类系统分类规则遍历状态空间神经网络遗传算法实验验证 LCS 反馈

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一种基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法

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东南大学学报（自然科学版） 2001年第2期31卷 31-34页

作者：吉根林孙志挥南京师范大学计算机科学系南京210097 东南大学计算机科学与工程系南京210096

研究了数量关联规则挖掘过程中的连续属性离散化问题 ,描述了连续属性离散化方法 ,包括连续属性区间划分算法和数据库样本大小的确定 ,提出了基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法 .该算法首先利用等深度划分算法对连续属性进行离散化 ... 详细信息

研究了数量关联规则挖掘过程中的连续属性离散化问题 ,描述了连续属性离散化方法 ,包括连续属性区间划分算法和数据库样本大小的确定 ,提出了基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法 .该算法首先利用等深度划分算法对连续属性进行离散化 ,然后利用凸包处理技术提取强规则中可信度最高的数量关联区间 ,它对于数量关联规则的优化有着重要的应用价值 .应用该算法对股票行情进行了数量关联分析 ,提取股票涨跌与股票价格之间可信度最高的关联规则 .实验表明该算法是非常有效的 .

关键词：数量关联规则数据挖掘连续属性离散化可信度最优

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应用遗传算法构建化学模式分类器

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计算机与应用化学 2007年第5期24卷 593-596页

作者：廖兴发陈德钊贺益君浙江大学化学工程系仿真中心浙江杭州310027

神经网络和统计分析所构建的分类器均为复杂算式,难以体现专业知识;而分类规则直接以属性值为条件,确定个体类别,易于专业分析。对于连续属性的样本数据,本文应用基于信息熵的Chi-merge方法将其离散化,并将提取最优规则转换为组合优化问... 详细信息

神经网络和统计分析所构建的分类器均为复杂算式,难以体现专业知识;而分类规则直接以属性值为条件,确定个体类别,易于专业分析。对于连续属性的样本数据,本文应用基于信息熵的Chi-merge方法将其离散化,并将提取最优规则转换为组合优化问题,进而采用遗传算法求解。为此,本文将规则提取演绎为种群进化,并设计了个体适应度函数。由此提取出最优的分类规则,经过修剪处理后,与判别准则一起构成模式分类器。本文将其应用于橄榄油产地判别,所建立的分类器简单明了,规则数少,性能良好,适用于化学模式分类。

关键词：规则提取规则修剪遗传算法化学模式分类器连续属性离散化判别准则

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利用粒子群和模糊综合评判的模糊分类方法

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现代图书情报技术 2015年第9期 46-51页

作者：殷希红乔晓东张运良李国双中国科学技术信息研究所北京100038

【目的】解决传统分类存在硬性划分和部分分类方法只能处理离散型数据的问题。【方法】利用模糊综合评价方法实现对具有连续属性样本的模糊分类,得到样本对于类别的软化分。划分过程中使用连续属性离散化方法对属性区间进行划分,使用粒... 详细信息

【目的】解决传统分类存在硬性划分和部分分类方法只能处理离散型数据的问题。【方法】利用模糊综合评价方法实现对具有连续属性样本的模糊分类,得到样本对于类别的软化分。划分过程中使用连续属性离散化方法对属性区间进行划分,使用粒子群算法获取各属性的最优权重分配,最终结果为样本对各个类别的隶属度。【结果】可以有效地实现对样本类别的软化分,并且达到较高的准确率。【局限】对于属性值过于集中的属性不易进行区间划分。【结论】基于粒子群和模糊综合评判的模糊分类方法是有效可行的。

关键词：模糊分类模糊综合评判软划分粒子群算法连续属性离散化

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基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究

基于粗糙集理论的数据挖掘算法研究

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作者：张静西北工业大学

学位级别：博士

本论文研究课题源于国家973基础研究项目(No．2002CB312006)“Internet环境下基于Agent的软件中间件理论和方法研究”和国家自然基金项目(No．60473077)“水印关系数据库关键技术研究”。近年来，随着我国信息化建设的快速发展，知... 详细信息

本论文研究课题源于国家973基础研究项目(No．2002CB312006)“Internet环境下基于Agent的软件中间件理论和方法研究”和国家自然基金项目(No．60473077)“水印关系数据库关键技术研究”。近年来，随着我国信息化建设的快速发展，知识的自动获取已成为一种重要的技术手段。数据挖掘研究如何从大量的数据中智能地自动地抽取出有价值的知识和信息，因而成为当前人工智能研究中非常活跃的研究领域。粗糙集理论是一种有效地处理模糊性和不确定性问题的数学工具，为数据挖掘提供了新的思路和基础。本文的研究工作主要围绕基于粗糙集理论的数据挖掘，重点从基于粗糙集理论的特征选择和连续属性离散化两个方面展开。本文的主要创新性研究工作包括： 1) 提出了基于属性出现频率的属性约简算法，这种算法以条件属性在分辨矩阵中出现的频率作为启发信息，以条件属性所在最小分辨矩阵项的基数作为辅助启发信息，来寻找决策信息系统的最小约简。实验证明，大多数情况下该算法能够找到系统的最优(最小)约简。在没有找到最优约简的情况下，算法能够找到次优约简。 2) 分析属性约简中条件属性之间的关系以及约简集合中条件属性和决策属性之间的关系。在粗糙集理论的基础上给出了属性相关度的定义，并且根据这一定义，提出了基于属性相关度的属性约简算法。实验结果证明，这种算法能够有效地去除属性子集中的无关属性和冗余属性。 3) 提出了基于粗糙集理论的确定候选断点集合的新算法，该方法能够在保证系统分辨关系的前提下，大幅度的降低候选断点的数量，从而大幅度的减少了后继离散化算法的计算量。实验表明，这种确定候选断点集合的办法是切实可行的。 4) 提出了一种基于断点权重的启发式连续属性离散化方法。这种方法将连续属性的候选断点作为一个单个的条件属性，建立新的决策信息系统以考察每个候选断点对信息系统分辨能力的贡献。将断点在分辨矩阵中的出现频率作为断点的权值，寻找系统的最优断点集合。实验结果表明，此算法能在较好地保留原信息系统的分辨能力的同时，有效地解决离散化问题。 5) 提出了一种基于DBSCAN聚类的连续属性离散化算法。这种离散化算法，结合基于密度分布的聚类算法和粗糙集理论中属性依赖度的概念，通过对决策信息系统中的所有实例进行聚类来实现连续属性的离散化。实验表明，这种离散化

关键词：数据挖掘粗糙集特征选择约简属性相关性属性依赖连续属性离散化

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基于设计结构层次的机械产品设计实例表达与推理

基于设计结构层次的机械产品设计实例表达与推理

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作者：刘辉山东大学

学位级别：博士

面对国际不断加剧的竞争趋势,机械产品的创新、快速设计已经成为制造企业竞争的焦点。知识是设计的源泉。快速、创新的产品设计迫使企业将发展的重点转向产品设计知识管理,即对企业的产品设计知识进行有效地积累和重用。因此,本文基于... 详细信息

面对国际不断加剧的竞争趋势,机械产品的创新、快速设计已经成为制造企业竞争的焦点。知识是设计的源泉。快速、创新的产品设计迫使企业将发展的重点转向产品设计知识管理,即对企业的产品设计知识进行有效地积累和重用。因此,本文基于实例推理的优点,结合机械产品设计结构层次性的特点,重点从产品生命周期信息的表示与集成、设计结构层次实例库的构建、产品设计结构的自动识别、相似实例的检索和修改五个方面对机械产品设计知识管理进行了研究,为企业从本质上消除“数据丰富而知识匮乏”现象,推动企业积累知识的有效重用,进而促进了机械制造企业产品的创新、快速化设计奠定坚实的基础。针对目前产品生命周期管理系统(Product Lifecycle Management System, PLMS)中信息管理粒度过大的问题,从机械产品的生命周期、设计结构层次和设计结构分解三个维度,详细分析了产品组成信息的内容、信息的载体及信息间的关系,提出了设计结构元和功能面概念,以产品、机构、构件、零件、设计结构元及功能面为信息描述的核心,为机械产品生命周期信息的表达提供了载体,并在此基础上建立了三维的生命周期统一信息模型；以本体为信息描述工具,根据机械产品的特点,建立了具有机械产品信息特点的类、关系和属性的模型；构建了机械产品生命周期信息本体核心视图,为机械产品信息的表示奠定了基础。结合机械产品设计结构层次化的特点,提出设计结构层次实例库模型,支持基于实例推理(Case-Based Reasoning, CBR)的产品设计知识重用。在分析了实例库的需求及特点的前提下,对机械产品设计实例的表示方法及实例库的组织结构进行了研究。提出了基于本体和属性决策表的实例表示方法和机械产品设计层次实例库的组织结构。根据机械产品生命周期模型和设计层次实例库的需求,设计了机械产品信息数据仓库的层次组织结构；并在此基础上,利用数据集市技术构建机械产品设计结构的层次实例库,为高效率的机械产品设计知识的发现和重用奠定了基础。针对于PLM系统中对产品设计结构信息描述的缺失,分析了机械产品三维模型的描述方法,从三维产品的基于边界的表示(Boundary Representation,B-Rep)模型中提取组成零件的面、边信息,从装配模型中提取设计结构及其联接关系信息,通过构造设计结构元、零件、构件、机构、产品各个层次结构的属性联接图(Attribute Adjacent Graph,AAG),与设计结构AAG子图库中的AAG子图相匹配,实现设计结构的自动识别；在子图匹配过程中,提出基于知识引导的匹配算法,压缩了子图匹配空间,提高了匹配的质量和效率；构建了基于本体的设计结构知识库和设计结构AAG子图库,利用本体对概念的无二义定义和开放式的架构,为设计结构知识库的扩充提供了基本框架。基于粗集理论的属性约简,实现机械产品实例冗余属性的有效剔除。针对关键的连续属性离散化问题,提出了专家经验法和决策表方法相结合的方法,既保证了决策表的相容性,又体现了属性的工程意义,提高了离散的效率；针对实例决策表的条件属性的模糊性,列出了实例检索单属性类型的四种模式,并给出了相应的相似度计算方法；对于多模糊相关属性的实例相似度计算,在考虑属性间的模糊相关关系的基础上,引入了相关修正参数,降低了属性相关性对相似度计算的影响,在一定程度上提高了相似实例检索的质量。根据基于规则推理(Rule-Based Reasoning, RBR)和基于实例推理(CBR)的各自的优缺点,取长补短,提出了一种CBR-RBR混合推理策略应用于机械产品设计结构相似实例的修改,为基于CBR的机械产品设计的实例自动修改提供了思路。

关键词：设计结构层次产品生命周期信息模型设计结构自动识别连续属性离散化模糊实例检索 CBR-RBR混合推理

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粗糙集理论在数据挖掘中的应用及鲁棒控制器摄动界研究

粗糙集理论在数据挖掘中的应用及鲁棒控制器摄动界研究

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作者：兰轶东北京大学

学位级别：博士

该文针对标准粗糙集的局限性,并根据其在数据挖掘中的具体应用,对粗糙集理论进行了扩展,同时对其相关问题做了研究.在鲁棒控制器的设计中,对于一个单输入单输出系统,计算控制器在满足某些指标下可以在多大范围内摄动,可以依然镇定在一... 详细信息

该文针对标准粗糙集的局限性,并根据其在数据挖掘中的具体应用,对粗糙集理论进行了扩展,同时对其相关问题做了研究.在鲁棒控制器的设计中,对于一个单输入单输出系统,计算控制器在满足某些指标下可以在多大范围内摄动,可以依然镇定在一定范围内摄动的控制对象,是一个非常有实际意义的问题.针对这一问题,论文进行了研究,取得的主要成果如下:1.利用多项式完全判别系统,给出了使用保护映射方法判别含任意多摄动参数的矩阵族和多项式族的稳定性判据;2.利用保护映射和多项式完全判别系统,给出了只通过有限次计算获取控制器摄动界的方法,克服了目前的方法中都存在扫描计算的问题.3.在线性区间系统Bode图边界的绘制中,给出了不必扫描区间多项式的Kharitonov边界,只需通过计算区间多项式的Kharitonov顶点来计算线性区间系统幅值极值的方法.4.给出了一个扩大控制器摄动界的具体实例.

关键词：数据挖掘粗糙集变属性粗糙集模型连续属性离散化不规则决策表保护映射多项式完全判别系统控制器最大摄动界

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基于粗糙集理论的齿轮箱故障诊断研究

基于粗糙集理论的齿轮箱故障诊断研究

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作者：刘慧玲中北大学

学位级别：博士

齿轮箱是机械系统的重要传动部件,故障发生率较高,其振动信号呈现非线性非平稳的特点,故障程度、部位和类型等对特征参量的影响很大。在对齿轮箱进行监测与故障诊断时,若监测点选择不当就不能采集到有效的故障信息,从而导致故障发生部... 详细信息

齿轮箱是机械系统的重要传动部件,故障发生率较高,其振动信号呈现非线性非平稳的特点,故障程度、部位和类型等对特征参量的影响很大。在对齿轮箱进行监测与故障诊断时,若监测点选择不当就不能采集到有效的故障信息,从而导致故障发生部位不易确定,敏感特征参量提取困难、故障模式识别率低。局域波分解方法将非平稳时变信号自适应地分解展开并映射到时频分析平面,能够同时展示信号的时域和频域信息的全貌；粗糙集理论的属性约简技术能够优化故障特征参量集,提取出敏感的故障特征参量；最小二乘支持向量机的函数逼近效果良好,模式识别能力强,本文在采用局域波分解法处理故障信号以及深入研究粗糙集理论的基础上,将粗糙集与最小二乘支持向量机相结合,建立了基于粗糙集支持向量机的齿轮箱智能故障诊断系统。本文的主要研究内容与结论如下： (1)在分析齿轮箱振动特性的基础上,提出采用局域波分解技术对齿轮箱故障信号进行处理并提取了初始的故障特征参量集。在局域波分解过程中,采用镜像延拓与窗函数相结合的方法缓解了端点效应问题,采用总体经验模态分解方法有效解决了模态混叠问题,实验结果表明这两种方法在齿轮箱故障信号分解中取得了较好的效果。根据衡量故障特征参量集的指标,提出采用每个工况的均方根有效值衡量故障特征参量集的稳定性,采用每个特征参量在六个工况之间的最小均值差衡量故障特征参量集的敏感性。实验中分别提取了基于EEMD的归一化能量特征参量集和基于EEMD的近似熵特征参量集,通过实际计算结果表明,前者与后者的敏感性基本一致,但是稳定性要优于后者,因此本文采用了基于EEMD的归一化能量特征参量集进行齿轮箱故障诊断。 (2)提出一种基于改进Naive Scaler算法的全局动态寻优离散化算法。通过对Naive Scaler算法过程进行改进,确保能够得到所有保证不可分辨关系的断点；通过断点均分样本集、逐渐增加断点的方法动态地从候选集中选择断点集,保证了整个信息系统分类能力不变的条件下断点个数最少。通过与其它算法对比,实验结果表明该算法得到的断点个数较少,体现了其在连续属性离散化方面的优越性。 (3)提出一种基于条件等价类的属性约简算法。该算法在核属性集的基础上,直接针对核属性的条件类中不能正确划入决策类的类,在核属性之外的其余条件属性中找到能够区分该类的属性,并添加到核属性集中,从而得到最小属性约简集。而基于启发式信息的属性约简算法无法保证所求约简集一定是最小属性约简集,实验结果表明该算法计算复杂度较低,提高了约简效率。 (4)提出采用粗糙集的属性约简技术对故障监测点进行优化配置。该方法将六个故障监测点的最小属性约简集融合成一个大决策表进行属性约简,根据每个监测点的故障特征参量在最终约简集中出现的频次判定相应监测点的分类能力,实验结果表明该方法不需要对监测对象建模,也不需要对其进行动力学分析,而是直接对监测到的振动信号进行处理,根据各个测点的故障特征参量与故障种类之间的关联程度选择最佳测点,是一种行之有效的测点优化配置方法。 (5)基于粗糙集理论提取决策规则的过程没有学习归纳的能力,故障模式识别率较低。粗糙集理论的属性约简技术能够提取敏感的故障特征参量,最小二乘支持向量机的模式识别能力强,因此为了充分利用两者在特征参量提取与模式识别方面的优势,构建了基于粗糙集支持向量机的智能故障诊断系统。理论与实践都表明该系统在一定程度上提高了齿轮箱故障诊断性能,为非线性非平稳故障信号的处理与识别提供了一种较通用的解决方案。

关键词：局域波分解粗糙集连续属性离散化条件属性约简支持向量机齿轮箱智能故障诊断

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数据挖掘中规则提取相关问题研究

数据挖掘中规则提取相关问题研究

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作者：张丽平辽宁师范大学

学位级别：硕士

信息时代的来临,带来大量的数据。这些数据中隐藏着许多重要的信息和知识。如何从表面数据中提取到深层次的、表现了事物内在规律的规则来进行预测或指导决策,是迫切需要解决的问题。数据挖掘正是在这样的背景下产生的新的研究领域,是... 详细信息

信息时代的来临,带来大量的数据。这些数据中隐藏着许多重要的信息和知识。如何从表面数据中提取到深层次的、表现了事物内在规律的规则来进行预测或指导决策,是迫切需要解决的问题。数据挖掘正是在这样的背景下产生的新的研究领域,是统计学、计算机科学、模式识别、人工智能、机器学习、数据库等多领域的交叉学科。规则提取是数据挖掘领域的一个重要课题。本文就数据挖掘中的规则提取问题进行了相关的研究。首先,讨论了连续属性离散化问题。连续属性离散化是否合理决定着表达和提取相关信息的准确性。CHI2系列算法关联着统计学理论方法,有着重要的研究价值。在对CHI2系列算法中统计量x 2应用意义讨论的基础上,提出了一种新的Intelgal-CHI2算法,能够更合理更准确的对连续属性进行离散化。其次,研究以免疫算法为工具对信息系统进行规则提取。在免疫算法中结合了小生境技术的共享机制,利用了共享机制中对资源的共享和竞争原理,体现了规则之间竞争与互补的关系。针对普通可信度度量方法的不足,提出了柔性可信度的概念和度量方法,能够获得更好的规则。最后,本文研究了从神经网络中进行规则提取的问题。神经网络是一种非常好的数据挖掘工具,具有良好的非线性处理能力。但神经网络学习到的信息是蕴涵在大量的连接权中,很难被理解。本文提出了一种基于神经网络的、对信息系统进行规则提取的新方法。该方法是多项式级的,并且可以处理离散型变量。

关键词：数据挖掘规则提取连续属性离散化免疫算法神经网络

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知识发现中数据预处理技术的研究与实现

知识发现中数据预处理技术的研究与实现

引用

作者：张月春东北大学

学位级别：硕士

该文总结了作者参与\"知识发现开发平台研究与实现\"项目时所做的工作.介绍了作者对知识发现中的数据预处理技术的研究与实现.在理论研究基础上,通过利用数据挖掘中的决策树技术形成的\"年度险金风险评估分类器\",... 详细信息

该文总结了作者参与\"知识发现开发平台研究与实现\"项目时所做的工作.介绍了作者对知识发现中的数据预处理技术的研究与实现.在理论研究基础上,通过利用数据挖掘中的决策树技术形成的\"年度险金风险评估分类器\",对KDD过程的数据预处理技术的功能需求和系统结构进行了深入的研究,完成了知识发现中的纯理论知识在实际数据环境中的应用这样一个预研性质的工作,从而对知识发现中数据预处理用的数据预处理平台原型系统(pTools),利用该平台,数据挖掘人员可以方便地实现KDD的数据准备过程,包括数据抽取,数据格式转换等过程,为KDD完整过程的顺利实现打下了坚实的基础.

关键词： KDD 数据选取数据预处理数据变换连续属性离散化特征选择

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