赵凡
- 作品数：15 被引量：7H指数：2
- 供职机构：重庆邮电大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金重庆市自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种入侵检测系统中的实时特征过滤方法
- 本发明属于数据挖掘领域，具体涉及一种入侵检测系统中的实时特征过滤方法，该方法包括：周期性获取入侵检测数据，对获取的数据进行预处理；提取预处理后入侵检测数据的特征，计算t时刻流入系统特征与目标决策类的相关性数值；将计算出的...
- 张清华李新太高满庞国弘赵凡
- 一种入侵检测系统中的实时特征过滤方法
- 本发明属于数据挖掘领域，具体涉及一种入侵检测系统中的实时特征过滤方法，该方法包括：周期性获取入侵检测数据，对获取的数据进行预处理；提取预处理后入侵检测数据的特征，计算t时刻流入系统特征与目标决策类的相关性数值；将计算出的...
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- 文献传递
- 基于信息粒度与交互信息的属性约简改进算法被引量：1
- 2021年
- 经典粗糙集的前向启发式正域约简算法没有考虑到存在多个重要度最大的条件属性时如何合理地去选择候选属性;同时在度量条件属性间相关性时忽略了决策属性的影响程度,由此得到的约简集合泛化能力较弱.针对这些问题,首先引入信息粒度,提出一种候选属性选择的优化策略;其次引入信息论中交互信息的概念,通过计算属性之间的交互信息来剔除冗余属性;并在此基础上,提出了基于信息粒度与交互信息的属性约简改进算法;最后在高维微阵列基因表达数据集上进行对比实验,实验结果表明,本文提出的算法有较好的属性约简结果和分类准确率.
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- 关键词：粗糙集属性约简信息粒度交互信息属性重要度
- 基于密度峰值聚类的超区间粒化方法及其分类模型被引量：4
- 2023年
- 大数据挖掘时代,数据丰富与知识贫乏之间的矛盾日趋突出.粒计算是解决大规模、复杂问题的新范式,其核心任务是粒化.粗糙集是经典粒计算模型之一,在数据挖掘领域已广泛应用.遗憾的是基于不可区分关系的粒化条件很严格,造成粗糙集在粒化定量数据时会失效.因此,本文首先从一维属性的区间划分出发,定义多维属性组合生成的超区间粒,并基于超区间粒提出新颖的粗糙集模型有效地将定量数据和定性数据统一到一个框架;其次,从决策属性的视角考虑条件属性之间的相关性提出基于密度峰值聚类的超区间粒化算法,算法输出的超区间粒不仅是论域的划分,且每个划分块都是同质信息粒;最后,受近邻分类算法的启发,融合多数投票分类机制和近邻分类准则基于超区间粒提出自适应近邻分类模型(IGANN),并在UCI数据集上与8个经典分类模型进行实验对比,4个指标下的对比结果均表明IGANN模型具有更强的稳定性和更高的鲁棒性.
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- 关键词：粒计算粗糙集粒化信息粒
- 一种基于邻域粗糙集的电影三支推荐方法
- 本发明属于计算机科学与技术领域，特别涉及一种基于邻域粗糙集的电影三支推荐方法，包括获取历史数据并对数据进行预处理；构建用户与用户之间的相似性矩阵；以目标用户为中心构建邻域，且令邻域内的用户都与邻域中心的用户相似，将邻域中...
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- 文献传递
- 一种基于三支决策的经营战略智能生成方法
- 本发明属于计算机科学与技术领域，具体涉及一种基于三支决策的经营战略智能生成方法，该方法包括：采用经营战略智能生成系统获取企业数据信息，对企业数据信息进行预处理，得到数据信息表，将数据信息表存入数据库；当经营战略智能生成系...
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- 文献传递
- 聚类分析在成绩评价中的应用被引量：2
- 2016年
- 针对学生成绩评价工作,采用模糊聚类的方法组建一个模糊数学模型,选取恰当的标定方法建立相应的模糊相似矩阵,并根据实际情况确定是否求其传递闭包,最后选定恰当的方法进行聚类分类,以此为学生成绩的评价提供一种科学有效的方法。
- 赵凡
- 关键词：聚类分析
- 多粒度空间下不确定性概念的近似描述与度量
- 随着人类社会的进步和科学技术的迅猛发展，生产生活中的数据每时每刻都在激增，如何处理不确定性数据并从中智能高效地挖掘有价值的知识，是现阶段知识发现面临的一个关键问题。粗糙集理论使用两个精确的集合近似刻画不确定性概念，为不确...
- 赵凡
- 关键词：粗糙集VAGUE集
- 基于模糊熵均值阴影集的招投标“串标、陪标”对象推荐方法及装置
- 本发明涉及计算机科学技术领域，具体涉及一种基于模糊熵均值阴影集的招投标“串标、陪标”对象推荐方法及装置，包括：选定预调查招投标对象，获取招投标数据；数据预处理；提取出与“串标、陪标”呈正相关性的属性指标以及呈负相关性的属...
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- 基于阴影划分的集成SVM个人信用评估方法
- 本发明涉及信用监测技术领域，具体涉及一种基于阴影划分的集成SVM个人信用评估方法，包括：对训练数据进行预处理，进行特征选择，识别边界样本并对样本空间进行阴影划分，对训练数据进行采样，形成多组训练集以训练集成SVM模型，将...
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- 文献传递
