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基于粗糙集和多通道词向量的中文文本情感特征分析 下载：42 浏览：366

陈波1 谢珺1 苗夺谦2 王雨竹1 续欣莹3 《中文研究》 2020年10期

摘要:
粗糙集是一种能够有效处理不精确、不完备和不确定信息的数学工具，粗糙集的属性约简可以在保持文本情感分类能力不变的情况下对文本情感词特征进行约简。针对情感词特征空间维数过高、情感词特征表示缺少语义信息的问题，该文提出了RS-WvGv中文文本情感词特征表示方法。利用粗糙集决策表对整个语料库进行情感词特征建模，采用Johnson粗糙集属性约简算法对决策表进行化简，保留最小的文本情感词特征属性集，之后再对该集合中的所有情感特征词进行词嵌入表示，最后用逻辑回归分类器验证RS-WvGv方法的有效性。另外，该文还定义了情感词特征属性集覆盖力，用于表示文本情感词特征属性集合对语料库的覆盖能力。最后，在实验对比的过程中，用统计检验进一步验证了该方法的有效性。

基于GMM的文本规则挖掘的粗糙集方法研究 下载：39 浏览：341

洪壮壮 黄兆华 万仲保 张薇 高梦茜 《当代中文学刊》 2020年4期

摘要:
领域文本具有结构复杂、相似性高以及动态变化等特点,且存在着连续型与离散型并存的混合数据,这在一定程度上限制了知识发现方法对文本规则的挖掘效率。针对这一问题,该文提出了基于GMM与粗糙集的文本规则挖掘方法。该方法首先根据目标数据的属性类型构造信息表;然后利用高斯混合模型（GMM,Gaussian Mixture Model）聚类算法对连续数据进行聚类划分,依此对数据进行离散化及状态约简,并生成决策表;最后利用粗糙集理论对决策表进行属性约简,通过约简表对决策规则进行提取。实验结果表明:相比于传统的方法,该文方法拥有更高的抽取精度以及较强的属性约简能力,其信息抽取的平均准确率与F1值能够达到95.0%和95.7%。

基于改进二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法 下载：66 浏览：378

彭鹏1,2,3 倪志伟1,3 朱旭辉1,3 夏平凡1,3 《人工智能研究》 2020年5期

摘要:
针对数据降维和去冗问题,提出基于改进的二元萤火虫群优化算法和邻域粗糙集的属性约简方法.首先,运用反向学习协同初始化种群,并基于Sigmoid变化函数的映射进行二进制编码,引入Lévy飞行位置更新策略,提出改进二元萤火虫群优化算法.再以邻域粗糙集作为评价准则,以改进算法作为搜索策略,进行属性约简.最后,通过在标准UCI数据集上的实验验证属性约简方法的有效性,并验证文中算法具有较优的收敛速度和精度.

不协调广义多尺度决策系统的尺度组合 下载：71 浏览：430

吴伟志1 庄宇斌1 谭安辉1 徐优红2 《人工智能研究》 2018年12期

摘要:
针对不协调广义多尺度决策系统的知识获取问题,首先回顾广义多尺度信息系统中尺度组合的概念,给出在不同尺度组合下信息粒的表示及其相互关系.然后进一步定义在不同尺度组合下集合的下、上近似概念,给出近似集的性质.最后讨论不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合的选择,并使用证据理论中的信任函数和似然函数刻画不协调广义多尺度决策系统中的最优尺度组合特征.

全粒度粗糙集属性约简 下载：84 浏览：477

邓大勇 《人工智能研究》 2018年5期

摘要:
全粒度粗糙集是一种动静结合的粗糙集模型,在一定程度上可以表示人类认识的复杂性、多样性和不确定性.文中定义概念的全粒度属性约简,完善全粒度粗糙集属性约简的定义.探索概念的全粒度属性约简、全粒度绝对约简及全粒度Pawlak约简的性质,指明这些属性约简之间的关系,有助于全粒度属性约简的实际应用及启发式算法的产生.

邻域粗糙集的加权依赖度及其启发式约简算法 下载：71 浏览：482

徐波1,2 张贤勇1,2 冯山1 《人工智能研究》 2018年5期

摘要:
邻域粗糙集是数值型属性数据处理的有效工具.基于邻域粗糙集,传统依赖度及其约简未考虑邻域覆盖的绝对结构,由此文中建立加权依赖度及其启发式约简算法.首先,提出加权依赖度并得到其度量改进性与粒化单调性,定义相关的属性约简.然后,分析邻域半径的自适应取值,构造基于加权依赖度的启发式约简算法(NWDR).最后,在UCI数据集上进行对比实验,验证加权依赖度的单调性与NWDR的有效性.实验证明,加权依赖度改进传统依赖度的不确定性表示能力,NWDR具有较高的分类准确率与较强的应用适应性.

基于区间2-型模糊度量的粗糙K-means聚类算法 下载：89 浏览：489

逯瑞强1 马福民1 张腾飞2 《人工智能研究》 2018年5期

摘要:
现有粗糙K-means聚类算法及系列改进、衍生算法均是从不同角度描述交叉类簇边界区域中的不确定性数据对象,却忽视类簇间规模的不均衡对聚类迭代过程及结果的影响.文中引入区间2-型模糊集的概念度量类簇的边界区域数据对象,提出基于区间2-型模糊度量的粗糙K-means聚类算法.首先根据类簇的数据分布生成边界区域样本对交叉类簇的隶属度区间,体现数据样本的空间分布信息.然后进一步考虑类簇的数据样本规模,在隶属度区间的基础上自适应地调整边界区域的样本对交叉类簇的影响系数.文中算法削弱边界区域对较小规模类簇的中心均值迭代的不利影响,提高聚类精度.在人工数据集及UCI标准数据集的测试分析验证算法的有效性.

林分主要因子与花布灯蛾危害关系的研究 下载：59 浏览：374

王志明1 张亮2 迮兴业3 赵思萌3 王选遥4史丽雯5 张健6 《林业研究》 2018年5期

摘要:
为有效防治花布灯蛾危害,对花布灯蛾危害程度与林分因子关系进行研究,采取2000—2001年吉林省东丰县、辉南县、梅河口市、磐石市在不同危害程度林分(小班)及相应林分主要因子,运用粗糙集理论方法分析,结果表明:对花布灯蛾发生影响的林分因子权重排序依次为林分面积、蒙古栎占林分树种组成、林分郁闭度、林分平均树高、林龄、林分平均胸径。

基于粗糙集的电动汽车充电站规划综合评价 下载：82 浏览：472

刘广 曾成碧 苗虹 《电力研究》 2018年2期

摘要:
随着电动汽车的规模化推广,形成了电动汽车充电站的不同规划方案,如何综合评价这些规划方案的合理性对充电站的建设至关重要。本文建立电动汽车充电站选址规划两级多指标综合评价模型,通过对一级和二级指标分别利用粗糙集理论与遗传算法结合的属性约简方法,去除冗余指标,确定各指标权重,将无量纲化的指标值与权重进行合理分配,以此更加准确、严密的确定可行的选址规划方案。实例证明本文提出的综合评价方法具有全面性和可行性。
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