基于SVM的非均衡数据分类规则提取技术及其在商业银行破产预测中的应用 

目前,非均衡数据分类预测问题是数据挖掘和模式识别领域的重要研究课题,一般具有数据分布非均衡、数据数量非均衡、数据属性特征非均衡等特点的数据都可以称之为非均衡数据。处理非均衡数据分类预测问题的一般方法主要有数据层面方法、算法层面方法、修改评价标准等,数据层面方法主要有欠抽样、过抽样和混合抽样等,算法层面方法主要有单类学习...
浙江大学  硕士论文  2014年 下载次数(254)| 被引次数(3)

神经网络规则提取及其在转子故障诊断中的应用研究 

神经网络由于其超强的非线性映射能力、容错性和知识获取潜力,以及分布式的知识表达和隐含的并行性,在航空发动机气路、磨损及振动故障诊断中均得到了广泛的应用。然而,神经网络方法存在一个固有的缺陷,即由于其获取的知识蕴涵在大量的连接权中,难以理解,也难以为推理过程给出清晰的解释,严重地限制了神经网络智能诊断的发展。因...
南京航空航天大学  硕士论文  2008年 下载次数(423)| 被引次数(12)

基于输入变量协调关系和SOM的改进型Wang-Mendel算法 

许多工业生产具有非线性、不确定、维数高的特点,对于这一类工业系统较难以用传统的精确数学进行有效建模。模糊系统理论可以模仿现实生活中对复杂不确定问题的处理方式,将自然语言表达的知识转化成数学形式,从而使这些知识可以合理地应用在工业控制中。构建模糊系统的关键是提取模糊规则库,基于一个性能较好的模糊规则库创建的模糊系统能以较...
华侨大学  硕士论文  2013年 下载次数(55)| 被引次数(1)

不完备模糊目标信息系统的规则提取研究 

经典粗糙集理论是完备信息系统的数据分析与处理的重要工具之一,其主要思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,进而导出问题的分类规则或决策规则。但是完备信息系统只是一种理想化的情况,而在实际问题中,往往会遇到条件属性值域不完备,目标属性值域是模糊的情形,,本文称之为不完备模糊目标信息系统(Incomple...
中南大学  硕士论文  2008年 下载次数(132)| 被引次数(4)

基于概念格与粗糙集的规则提取及算法实现 

目前,处理大量的、复杂的、综合的数据,并从中提取人们感兴趣的信息,已经成为一个研究热点。运用概念格理论进行数据分析与知识提取十分有效,但由于概念格的完备性和精确性,采用概念格提取不确定知识存在一定的局限性,它已经不能满足日趋复杂的信息获取需求,急需引入一些新的数学方法,以拓展概念格在数据挖掘方面的应用。粗糙集理论正是一...
昆明理工大学  硕士论文  2015年 下载次数(135)| 被引次数(0)

基于改良蚁群算法的神经网络分类规则提取 

随着信息时代的发展,人们所获得的信息量爆发性的增长,以至于人们对从巨大信息量中获得有用的而且正确的信息具有更为迫切的要求,这也就是数据挖掘产生的原因。数据挖掘即分析所获得的数据集来找出不为人所关注的联系和以对数据所有者有用且易于理解的新颖的途径来概括数据,在经济,科学等大量领域获得了广泛应用。它能够帮助用户仅仅需要关注...
浙江工业大学  硕士论文  2011年 下载次数(155)| 被引次数(2)

数据挖掘中规则提取相关问题研究 

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。...
辽宁师范大学  硕士论文  2007年 下载次数(377)| 被引次数(1)

基于粒计算的信息系统知识发现研究 

信息系统是数据的一种重要的表现形式,从信息系统中通过算法搜索隐藏信息的过程是知识发现的主要内容。真值表是一种特殊形式的信息系统,在数字电路的组合逻辑的应用中占有重要的地位。粒计算是近年发展起来的用来解决复杂问题、处理智能信息的一种新的计算方式。粗糙集是粒计算中重要的理论工具,可以对数据进行分析和推理,从中发现隐含的知识...
太原理工大学  硕士论文  2017年 下载次数(146)| 被引次数(2)

不完备信息系统中基于粗糙集的规则提取研究 

随着计算机和网络信息技术快速发展,人们获取的数据急剧膨胀,对数据进行智能分析变得特别重要。特别地,现实中的数据往往存在着噪音和缺失,处理数据的不确定性和不完备性显得尤为重要。粗糙集理论是由波兰学者Z.Pawlak提出的一种有效刻画不确定性的数学工具。目前,粗糙集理论已经在多个领域得到广泛应用,其中,规则提取是最为重要的...
浙江大学  硕士论文  2017年 下载次数(121)| 被引次数(2)

基于粒计算的决策表知识约简算法研究 

随着计算机和互联网技术的快速发展,海量的数据和各种信息资源不断产生。人们渴望从丰富的数据中获取更多的知识,于是出现了各种“海量数据”与“知识匮乏”的局面。作为知识获取的一种手段,而且还可以处理不确定信息,粗糙集理论近年来发展迅速。属性约简和规则提取是粗糙集理论研究的核心内容,同时也是知识发现领域的重要研究课题。高效快速...
太原理工大学  硕士论文  2015年 下载次数(171)| 被引次数(1)

中心概念及其在规则提取中的应用 

决策信息系统的规则提取是数据分析的研究内容之一。形式概念分析是一种数据分析与信息处理的方法。从决策形式背景出发,定义综合概念以及中心概念,提出了一种在生成中心概念过程中进行规则提取的算法。在此过程中决策形式背景的决策属性参与整体概念的生成,在每一层生成的综合概念中去掉冗余综合概念之后,剩余的中心概念即为获得的决策规则。...
《计算机科学与探索》  2020-05-06 09:58 下载次数(17)| 被引次数(0)

高斯核区间二型模糊粗糙集约简及其规则提取 

随着计算机技术和网络信息技术的日新月异,人们在各领域获取的信息和数据急剧膨胀,并且因为人类参与其中,使得信息和数据中具有高度不确定性,信息与数据中的关系更加复杂(复杂信息系统)。区间二型模糊粗糙集是将粗糙集合和区间二型模糊集合相结合起来用于处理不精确和不确定信息的一种数学理论。现今数据往往具有高度不确定性,为提高处理不...
大连海事大学  硕士论文  2017年 下载次数(79)| 被引次数(0)

序目标信息系统的若干问题研究 

规则提取是粗糙集理论的核心内容之一,目前的一些规则提取方法是先约简然后提取规则,这样的方法在序目标信息系统中会导致部分信息的丢失,造成决策失误.本文以先提取规则然后对规则进行约简以及如何在不提取规则的基础上对新对象集进行合理的分类这两个问题为基础展开如下工作,这样不仅使信息得到充分利用,同时提高了分类的正确率: ...
广西大学  硕士论文  2012年 下载次数(31)| 被引次数(1)

带混合属性的神经网络规则提取研究 

人工神经网络(以下简称神经网络)由于其突出的优点,例如高精确度、强鲁棒性、并行能力等,特别是具有较强的自学习能力,使得它在很多领域得到了广泛地应用。然而,神经网络的应用却受到其固有缺陷的限制,即得到的结果缺乏可理解性。另一方面,知识阈值理论认为智能行为取决于知识的数量及其一般化的程度,一个系统之所以有智...
重庆大学  硕士论文  2007年 下载次数(97)| 被引次数(0)

基于规则提取的水泥分解炉温度模糊控制研究 

新型干法水泥工艺是当前水泥行业的发展方向和必然趋势,预分解技术是其采用的核心技术之一,分解炉是实现预分解技术的核心设备,其稳定良好的运行工况是保证生料中碳酸盐分解率达标的前提。而分解炉出口温度是表征分解炉稳定运行的主要参考指标,其温度的有效控制有利于实现整个预分解系统的热力分布和热工制度稳定,对减小回转窑的煅烧压力,保...
燕山大学  硕士论文  2018年 下载次数(46)| 被引次数(1)

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