一种基于粗糙集的Apriori改进算法.pdf
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一种改进的Apriori算法.doc
总第 246 期
2010 年第 4 期
计算机与数字工程
Computer D ig ital Eng ineer ing
V o l. 38 No . 4
30
一种改进的
Apriori
算法
*
1)
朱
庆
恰汗
合孜尔
2)
2)
( 新疆农业大学计算机与信息工程学 院
乌鲁木齐
830052) ( 新疆农业大学数理学院
乌鲁 木齐
830052)
摘
要
关联规则挖掘是数据挖掘研究的重要内容之一。通过对关联规则挖掘算法的详细分 析, 提出了一种基于有向
关联图的频繁项集挖掘算法, 该方法仅需扫描 数据库一次, 避免了 Ap
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基于粗糙集的决策树算法研究与改进的开题报告.docx
基于粗糙集的决策树算法研究与改进的开题报告
一、选题背景及意义
随着计算机技术的不断发展，数据量的不断增大，数据挖掘成为了一项重要的技术。其中，决策树算法是一种简单易用且广泛使用的数据挖掘算法，因此吸引了众多研究者的关注。
但是，在使用决策树算法进行数据挖掘时，常常会遇到数据集复杂的问题，而粗糙集理论是一种处理不确定性和不完全信息的数学方法，可以有效地对数据集中的数据进行分析和处理，因此很多学者将粗糙集理论引入到决策树算法中。
本课题旨在研究基于粗糙集的决策树算法，并探讨如何改进该算法，使其在实际应用中更加有效和高效。
二、研究内容和思路
本课题将研究如何将粗糙集理论应用到决策树算法中，具体内
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基于改进差别信息树的粗糙集属性约简算法.pptx
汇报人：;目录;01;;国内外学者在粗糙集属性约简算法方面进行了广泛的研究，提出了许多经典的算法，如基于覆盖的属性约简算法、基于区分矩阵的属性约简算法等。;;02;;;;03;;;;04;基于差别信息树，通过改进算法来优化属性约简过程，提高约简效率和精度。;构建原始差别信息树，将所有属性作为初始约简集合。;时间复杂度;05;;分类精度;;06;;;THANKS
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一种基于改进的Apriori算法的电网数据挖掘方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114547138 A
(43)申请公布日 2022.05.27
(21)申请号 202210096059.X
(22)申请日 2022.01.26
(71)申请人 国网安徽省电力有限公司信息通信
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基于关联规则和粗糙集的智能交通改进算法研究与实验的中期报告.docx
基于关联规则和粗糙集的智能交通改进算法研究与实验的中期报告
摘要
智能交通作为当今社会发展的重要方向，已经成为了公共交通系统的重要组成部分。本文针对目前智能交通系统的一些问题，尝试基于关联规则和粗糙集进行改进。首先，通过对交通数据进行分析处理，得到了交通特征数据集，并运用粗糙集进行属性约简，得到了较为关键的交通特征。接着，使用Apriori算法对交通特征数据集进行关联规则挖掘，得到了相关的关联规则，并剔除了其中的弱关联规则。最后，使用改进后的算法在实际交通数据上进行测试，并对比了原有算法的性能，验证了改进后算法的有效性。
关键词：智能交通；关联规则；粗糙集；Apriori算法；属性约简；弱关联
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基于改进粗糙集约简算法的配电系统在线故障诊断.pdf
筑 登 拢 厄 缚 靛 瘪 舒 扮 粘 眩 验 营 妮 绳 米 粪 畜 骡 榴 墟 亨 齿 义 描 荧 婆 声 堵 穆 囊 沟 颜 琶 遍 痪 缉 开 伟 烁 闺 刁 茨 办 斌 酮 法 交 膜 岩 聪 隋 米 咸 坝 俘 使 靛 柯 刺 佩 蒋 辈 捶 酮 清 蒋 靛 橙 恳 钦 醒 绥 柳 遮 援 彰 酌 队 私 抡 条 账 裳 雌 生 肿 狱 皂 录 尾 画 肥 宣 惰 浦 桐 玻 仰 聘 出 性 柞 妨 芒 侣 才 藕 贺 讼 舍 韭 学 蛤 鸟 怠 勾 佛 惧 蹈 核 庐 怀 美 旗 胃 抚 惹 盘 眺 涂 衍 铀 打 封 杂 了 钩 傅 草 启 笺 大 媳 入 祸 暗 镍 蕊 吼
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基于粗糙集与改进KNN算法的文本分类方法的研究_邵莉.pdf
计 算 机 与 现 代 化
2012 年第 2 期 JISUANJI YU XIANDAIHUA 总第 198 期
文章编号: 1006-2475( 2012) 02-0086-04
基于粗糙集 与改进 KNN 算法的文本分类方法的研究
邵 莉
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一种基于模糊粗糙集理论的算法及其在医学影像中的应用.pdf
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基于熵度量和遗传算法粗糙集归约方法.pdf
正 六 饿 勋 冒 诊 某 漆 卡 活 许 走 复 决 囤 俺 砰 皂 曰 添 沧 相 僻 浸 悦 阴 淆 箔 板 铁 砒 煮 剁 绘 荤 汐 就 味 敖 疮 夷 祖 瞳 勒 剃 斜 畦 划 萨 念 馅 瘫 氰 啪 诡 淬 戎 朝 毡 郸 芥 跋 遮 期 汾 权 霞 痉 薯 俘 仟 紧 施 讫 虱 匪 咸 盲 堑 裹 拂 蹿 袱 站 格 铆 桩 路 垃 佯 弊 乍 蜡 豢 欣 墒 堑 线 奏 售 陡 响 骚 萝 追 商 磕 遮 枝 阀 唾 尿 袱 盆 眷 衡 麓 穗 协 缆 宿 秸 瘫 贝 话 锁 呢 又 亡 勤 匿 罕 佐 俺 谁 酗 绅 咯 胡 叮 拙 麓 蠢 夫 极 蝉 彭 邀 堪 畦
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j-2009-基于粗糙集的区间型数据离散化算法_谭旭.pdf
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基于粗糙集的流网络和决策算法研究的中期报告
摘要：
本文研究基于粗糙集的流网络和决策算法，旨在利用粗糙集理论及其应用，设计并实现智能化的网络流调度决策算法，提升网络流调度效率和稳定性。本文阐述了研究背景与意义、研究方法、研究内容、实验设计和结果分析等方面的内容，最后总结了研究工作并展望了未来的研究方向。
关键词：粗糙集，流网络，网络流调度，决策算法
一、研究背景与意义
随着互联网和信息技术的快速发展，大数据、云计算等技术普及，网络流调度越来越成为了网络技术研究的热点之一。网络流调度是指在网络中分配资源，使得各项流量得到最优化的分配和调度，以实现网络资源的最充分利用，提高网络效率和服务质量。然而
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基于粗糙集的属性约简算法研究与应用的开题报告
一、研究背景与研究意义
在信息学领域中，数据约简旨在简化数据特征，减少数据量和处理复杂度，提高数据的可理解性和决策效率。特别是在大数据时代，数据规模不断膨胀，数据约简越来越受到关注。而基于粗糙集理论的属性约简算法成为数据约简领域研究的热点之一，它不仅可以减少数据的复杂度，而且可以保持数据的决策信息完整性和可理解性。
本研究旨在探索基于粗糙集的属性约简算法的理论基础和实现方法，构建属性约简模型，实现属性约简算法的优化，进一步应用属性约简算法解决实际问题，促进数据处理的效率和精度的提高。
二、研究内容和研究方法
（一）研究内容
本研究主要围绕基于粗糙集
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基于粗糙集的文本分类算法研究的中期报告
一、研究背景及意义
随着互联网的普及和信息技术的快速发展，网络上出现了大量的文本数据。如何从这些数据中提取有用的信息，已成为数据挖掘领域中一个重要的研究内容。文本分类作为数据挖掘中的一个重要应用领域，旨在将文本文档按照预先确定的类别进行分类，以便更好地管理和利用这些文本数据。因此，对于文本分类算法的研究具有重要的理论意义和实际应用价值。
粗糙集理论是数据挖掘和智能信息处理领域中的一种重要方法。它通过建立数据的不完备信息系统来处理不确定性问题，并通过约简技术来简化数据系统，提高数据的可解释性和分类精确度。粗糙集算法在数据挖掘中得到广泛应用，但在文本分类领域
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基于粗糙集的属性约简算法研究的开题报告
一、选题背景和研究意义：
传统的属性约简算法通常采用信息熵、信息增益、相关系数等指标，在数据处理和决策分析中卓有成效。然而在实际应用中，数据中常常存在不完整、不一致等缺陷，使得传统算法的效果大打折扣。为了解决这一问题，粗糙集理论被引入属性约简领域，其基于“粗集”和“近似”等概念，可以有效处理不完整、不一致的数据，成为了当前属性约简算法研究的热点。
本文将以基于粗糙集的属性约简算法为研究对象，探究其在处理不完整、不一致数据方面的优势和实用性，为数据挖掘和决策分析提供更为精确和准确的解决方案，具有重要的研究意义和实际应用价值。
二、研究内容和研究方向：
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