本文主要研究内容
作者黄洋（2019）在《基于自信息测度的特征选择方法研究》一文中研究指出：自信息的概念由香农提出,用来刻画信号输出的不确定性。将自信息应用于决策系统中可以用来刻画决策的不确定性,是决策能力评估的有效手段。本文基于邻域粗糙集模型和模糊粗糙集模型讨论了自信息测度理论。基于自信息测度,我们研究了两种模型的特征选择方法。1.基于邻域粗糙集模型的特征选择是数据挖掘的重要研究内容。在邻域粗糙集中,正域通常被用来反映特征子集的分类能力。然而,正域并不是分类精度的一个有效估计,因为它只考虑了包含一致性的决策邻域下近似信息而忽略了决策的边界邻域上近似信息。根据贝叶斯分类规则可知,边界样本也包含一定的分类信息。基于此,通过引入决策自信息测度的概念,利用邻域粗糙集理论中的上下近似概念构造了决策变量的四种自信息不确定性测度,并详细讨论了其相关性质。通过理论分析和实例比较,发现第四种决策邻域自信息测度—相对决策邻域自信息优于其它三种自信息测度。因为相对决策邻域自信息不仅考虑了决策的上近似和下近似分类信息,而且相对特征的变化具有更大的灵敏度,能够反应出由于特征组合细微变化引起的决策邻域自信息的量的变化。基于第四种邻域自信息测度模型,构造了反映分类能力的特征评价函数—依赖度函数,并设计特征选择算法。通过数值实验,对该算法和一些现有的算法进行了分析和比较。2.基于模糊自信息测度的特征选择方法。模糊粗糙集是处理分类不确定性的最有效方法之一。但是,经典粗糙集模型仅考虑由决策下近似提供的分类信息。实际上,决策的不确定性信息不仅与决策下近似有关,也与上近似有关。基于此,结合自信息的概念,运用模糊决策的上下近似,构建了四种不确定性度量。这些不确定性度量能够用于评估属性子集的分类能力。另外,详细讨论了这些测度之间的关系,从理论上分析并指出第四种度量更加有利于特征选择,因为它不仅考虑了决策的模糊上近似和模糊下近似分类信息,同时对特征的变化更加敏感。证明了这四种自信息测度都是模糊粗糙集的经典方法的推广。最后,基于第四种测度设计了一种贪婪的特征选择算法。通过实验结果与其他三种算法进行比较,验证了所提方法的有效性。
Abstract
zi xin xi de gai nian you xiang nong di chu ,yong lai ke hua xin hao shu chu de bu que ding xing 。jiang zi xin xi ying yong yu jue ce ji tong zhong ke yi yong lai ke hua jue ce de bu que ding xing ,shi jue ce neng li ping gu de you xiao shou duan 。ben wen ji yu lin yu cu cao ji mo xing he mo hu cu cao ji mo xing tao lun le zi xin xi ce du li lun 。ji yu zi xin xi ce du ,wo men yan jiu le liang chong mo xing de te zheng shua ze fang fa 。1.ji yu lin yu cu cao ji mo xing de te zheng shua ze shi shu ju wa jue de chong yao yan jiu nei rong 。zai lin yu cu cao ji zhong ,zheng yu tong chang bei yong lai fan ying te zheng zi ji de fen lei neng li 。ran er ,zheng yu bing bu shi fen lei jing du de yi ge you xiao gu ji ,yin wei ta zhi kao lv le bao han yi zhi xing de jue ce lin yu xia jin shi xin xi er hu lve le jue ce de bian jie lin yu shang jin shi xin xi 。gen ju bei xie si fen lei gui ze ke zhi ,bian jie yang ben ye bao han yi ding de fen lei xin xi 。ji yu ci ,tong guo yin ru jue ce zi xin xi ce du de gai nian ,li yong lin yu cu cao ji li lun zhong de shang xia jin shi gai nian gou zao le jue ce bian liang de si chong zi xin xi bu que ding xing ce du ,bing xiang xi tao lun le ji xiang guan xing zhi 。tong guo li lun fen xi he shi li bi jiao ,fa xian di si chong jue ce lin yu zi xin xi ce du —xiang dui jue ce lin yu zi xin xi you yu ji ta san chong zi xin xi ce du 。yin wei xiang dui jue ce lin yu zi xin xi bu jin kao lv le jue ce de shang jin shi he xia jin shi fen lei xin xi ,er ju xiang dui te zheng de bian hua ju you geng da de ling min du ,neng gou fan ying chu you yu te zheng zu ge xi wei bian hua yin qi de jue ce lin yu zi xin xi de liang de bian hua 。ji yu di si chong lin yu zi xin xi ce du mo xing ,gou zao le fan ying fen lei neng li de te zheng ping jia han shu —yi lai du han shu ,bing she ji te zheng shua ze suan fa 。tong guo shu zhi shi yan ,dui gai suan fa he yi xie xian you de suan fa jin hang le fen xi he bi jiao 。2.ji yu mo hu zi xin xi ce du de te zheng shua ze fang fa 。mo hu cu cao ji shi chu li fen lei bu que ding xing de zui you xiao fang fa zhi yi 。dan shi ,jing dian cu cao ji mo xing jin kao lv you jue ce xia jin shi di gong de fen lei xin xi 。shi ji shang ,jue ce de bu que ding xing xin xi bu jin yu jue ce xia jin shi you guan ,ye yu shang jin shi you guan 。ji yu ci ,jie ge zi xin xi de gai nian ,yun yong mo hu jue ce de shang xia jin shi ,gou jian le si chong bu que ding xing du liang 。zhe xie bu que ding xing du liang neng gou yong yu ping gu shu xing zi ji de fen lei neng li 。ling wai ,xiang xi tao lun le zhe xie ce du zhi jian de guan ji ,cong li lun shang fen xi bing zhi chu di si chong du liang geng jia you li yu te zheng shua ze ,yin wei ta bu jin kao lv le jue ce de mo hu shang jin shi he mo hu xia jin shi fen lei xin xi ,tong shi dui te zheng de bian hua geng jia min gan 。zheng ming le zhe si chong zi xin xi ce du dou shi mo hu cu cao ji de jing dian fang fa de tui an 。zui hou ,ji yu di si chong ce du she ji le yi chong tan lan de te zheng shua ze suan fa 。tong guo shi yan jie guo yu ji ta san chong suan fa jin hang bi jiao ,yan zheng le suo di fang fa de you xiao xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自渤海大学的黄洋，发表于刊物渤海大学2019-08-26论文，是一篇关于邻域粗糙集论文,模糊粗糙集论文,邻域自信息论文,模糊自信息论文,渤海大学2019-08-26论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自渤海大学2019-08-26论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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