林丽清
- 作品数：4 被引量：6H指数：2
- 供职机构：北京化工大学自动化研究所更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理更多>>
- 一种基于因子分析的粗糙分类器模型
- 本文首先提出一种基于因子分析和信息熵评价的启发式搜索优化属性集合的方法—FAE方法，进而利用Rough分析可以剔除属性集合中冗余属性并进行规则归纳的能力，建立基于Rough分析的分类器模型-FAERS模型。针对在对未知类...
- 马昕林丽清赵众
- 关键词：人工智能ROUGH集理论
- 文献传递
- 数据挖掘在电信增值服务中的应用
- 本论文使用数据挖掘来对移动增值业务的用户行为特征和需求进行分析,寻找出反映电信增值业务市场的有用信息,协助电信增值业务提供商的决策.
- 马昕林丽清
- 关键词：电信增值业务数据挖掘粗糙集关联规则提取
- 文献传递
- Rough集和云理论在空间数据挖掘中的应用
- 随着现代科技和数据获取设备的迅速发展，空间数据库的数量和大小日益丰富，使得空间数据挖掘和知识发现变得越来越重要。而在数据挖掘过程中，存在大量冗余数据影响我们的决策，Rough集理论在得到决策规则和分类方面是最有利的根据。...
- 林丽清
- 关键词：空间数据挖掘ROUGH集云理论蚁群算法
- 文献传递
- 蚁群算法在面向属性的数据约简中的应用被引量：4
- 2007年
- 粗糙集作为一种新的数学工具可用于数据挖掘中的面向属性的数据约简,但随着信息系统中信息量的不断膨胀,属性组合的不断增长,单独使用粗糙集寻找最小属性集已证明是个NP难的问题。蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,在求解复杂的组合优化问题中获得成功并表现出良好的性能。文中将属性约简的过程视为一个特殊的"寻优"过程:把属性视为节点,而要寻找的是这些节点的"最少"组合,使得其能代替原来的属性节点而不改变原有属性的分类粗糙度。在此基础上,提出一种新的组合算法,利用蚁群算法在寻优方面的优势,结合粗糙集算法,用于最小属性集的寻找。最后通过一个具体的例子,证明了此算法的有效性和可行性。
- 马昕林丽清
- 关键词：蚁群算法属性约简粗糙集
