基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法 被引量：5

1

作者 李伟湋 郭鸿昌 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2017年第1期166-174,共9页

基于已有软件缺陷数据,建立分类模型对待测软件模块进行预测,能够提高测试效率和降低测试成本。现有基于机器学习方法对软件缺陷预测的研究大部分基于二支决策方式,存在误分率较高等问题。本文针对软件缺陷数据具有代价敏感特性且软件... 基于已有软件缺陷数据,建立分类模型对待测软件模块进行预测,能够提高测试效率和降低测试成本。现有基于机器学习方法对软件缺陷预测的研究大部分基于二支决策方式,存在误分率较高等问题。本文针对软件缺陷数据具有代价敏感特性且软件度量取值为连续值等特性,提出了一种基于邻域三支决策粗糙集模型的软件缺陷预测方法,该方法对易分错的待测软件模块作出延迟决策,和二支决策方法相比,降低了误分类率。在NASA软件数据集上的实验表明所提方法能够提高分类正确率并减小误分类代价。 展开更多

关键词 软件缺陷分类 邻域三支决策粗糙集模型 三支决策

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双论域上的决策粗糙集模型及其刻画 被引量：1

2

作者 司彦飞 刘超 吴明芬 《五邑大学学报（自然科学版）》 CAS 2014年第2期19-24,共6页

在决策粗糙集的基础上,对论域进行了拓展,构造了双论域上的决策粗糙集模型.依据条件概率构造了双论域上决策粗糙集的上、下近似集,并得到相应的正域、负域和边界域的定义;讨论了双论域上决策粗糙集模型的一些基本性质;通过实例给出了双... 在决策粗糙集的基础上,对论域进行了拓展,构造了双论域上的决策粗糙集模型.依据条件概率构造了双论域上决策粗糙集的上、下近似集,并得到相应的正域、负域和边界域的定义;讨论了双论域上决策粗糙集模型的一些基本性质;通过实例给出了双论域上决策粗糙集模型在医疗诊断系统中的应用. 展开更多

关键词 决策粗糙集模型 广义近似空间 (α β)-上近似 (α β)-下近似

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基于正域向量的决策粗糙集属性约简 被引量：1

3

作者 黄国顺 《佛山科学技术学院学报（自然科学版）》 CAS 2024年第3期14-19,共6页

在决策粗糙集模型中,现有划分层的正域都是通过集合求并所得,但基于该方法的保正域不变的属性约简与基于差别矩阵方法所得约简结果并不一致。提出了一种基于正域向量的决策粗糙集属性约简方法,该方法与基于差别矩阵的约简方法所得结果... 在决策粗糙集模型中,现有划分层的正域都是通过集合求并所得,但基于该方法的保正域不变的属性约简与基于差别矩阵方法所得约简结果并不一致。提出了一种基于正域向量的决策粗糙集属性约简方法,该方法与基于差别矩阵的约简方法所得结果是一致的。最后给出一个算例说明其一致性。 展开更多

关键词 决策粗糙集模型 正域向量 属性约简 差别矩阵

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基于CCA的代价敏感三支决策模型 被引量：11

4

作者 张燕平 邹慧锦 赵姝 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期447-452,共6页

随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用,人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性.代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的.介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型,即将代价... 随着数据挖掘和机器学习技术在实际问题中的广泛应用,人们越来越多的发现实际分类问题通常具有代价敏感特性.代价敏感的分类是指在同一分类任务中错误分类的代价是不同的.介绍了一种基于构造性覆盖算法的代价敏感三支决策模型,即将代价敏感引入到基于构造性覆盖算法的三支决策模型.该模型根据误分类之间的大小关系来减少正、负覆盖的个数,从而调整三个域,即正域、负域和边界域的大小.引入代价敏感的目的是尽可能的减少划分损失.实验对比了本文的模型分类结果和基于决策粗糙集的三支决策模型,结果表明,本文的模型分类结果稳定,并且能够通过改变三个域的大小,把分类损失最小化. 展开更多

关键词 代价敏感 三支决策 构造性覆盖算法 决策粗糙集模型

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基于优化模拟退火算法的智能决策模型

5

作者 夏辉 《沈阳师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2017年第3期311-314,共4页

决策理论在工业生产、管理决策、安全生产等越来越多的领域得到广泛应用,已经成为越来越多的研究者研究的重要课题。三支决策粗糙集模型作为一个重要的概率型粗糙集模型,在给定损失函数情况下可以导出多种概率型粗糙集模型,针对决策粗... 决策理论在工业生产、管理决策、安全生产等越来越多的领域得到广泛应用,已经成为越来越多的研究者研究的重要课题。三支决策粗糙集模型作为一个重要的概率型粗糙集模型,在给定损失函数情况下可以导出多种概率型粗糙集模型,针对决策粗糙集模型构建的最优化问题,考虑到决策成本最小化,提出一个优化的模拟退火算法和启发式算法,从而得到代价最小的属性约简集,研究阐明了一种将粗粒度并行优化方法和启发式学习方法结合,解决粗糙集决策优化问题。实验证明提出的模拟退火的优化DTRS模型算法具有良好的有效性,运行时间也短于自适应算法,而且学习到的阈值能够得到较小的决策风险代价。研究揭示了优化表示带来的一些新的见解,对决策粗糙集模型的研究提供了新的思路。 展开更多

关键词 决策粗糙集模型 模拟退火算法 代价函数 决策阀值 并行计算模型

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基于合理粒度的局部邻域决策粗糙计算方法 被引量：2

6

作者 孙颖 蔡天使 +2 位作者 张毅 鞠恒荣 丁卫平 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期262-271,共10页

信息粒度和近似方法是粗糙集理论进行数据描述的两个关键.现实中数据分布情况复杂多变,现有的模型缺乏对不同数据区域进行区分的能力,且易受到异常数据的干扰,导致最终分类决策的失误.为此提出基于合理粒度的局部邻域决策粗糙集模型.首... 信息粒度和近似方法是粗糙集理论进行数据描述的两个关键.现实中数据分布情况复杂多变,现有的模型缺乏对不同数据区域进行区分的能力,且易受到异常数据的干扰,导致最终分类决策的失误.为此提出基于合理粒度的局部邻域决策粗糙集模型.首先,根据邻域中对象的个数和类别识别一些极端情况(例如离群点和标签噪声点),分别给出不同分布情况下数据点的粗糙隶属度;其次,为已识别的标签噪声数据提供一组伪标记,用伪标记对原始标签进行修正;最后引入合理粒度准则,构造由信息覆盖性函数和特殊性函数融合的新的评估标准,并通过粒子群优化算法对其进行优化,得到最佳邻域半径.实验结果表明,该方法为复杂数据处理提供了一种有效的解决方案. 展开更多

关键词 合理粒度 异常数据 粒子群优化算法 局部邻域决策粗糙集模型

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决策域分布保持的启发式属性约简方法 被引量：18

7

作者 马希骜 王国胤 于洪 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1761-1780,共20页

在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策... 在决策粗糙集中,由于引入了概率阈值,属性增加或减少时,正域或者非负域有可能变大、变小或者不变,即属性的增减与决策域(正域或非负域)之间不再具有单调性.分析结果表明,现有的基于整个决策域的属性约简定义可能会改变决策域.为使决策域保持不变,引入了正域分布保持约简与非负域分布保持约简的概念.此外,决策域的非单调性使得属性约简算法必须检查一个属性集合的所有子集.为了简化算法设计,提出了正域和非负域分布条件信息量的定义,并证明其满足单调性,从而为设计决策域分布保持约简的启发式计算方法提供了理论基础.为了进一步获得最小约简,提出一种基于遗传算法的决策域分布保持启发式约简算法,并在两种单调的决策域分布条件信息量基础上构造了新算子,即修正算子,确保遗传算法找到的是约简而不是约简的超集.对比实验从分类正确率与误分类代价两个方面都反映了决策域分布保持约简定义的合理性,并且,所提出的遗传算法在大多数情况下都找到了最小约简. 展开更多

关键词 决策粗糙集模型 决策域分布保持约简 遗传算法 属性约简 启发式方法

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决策风险最小化属性约简 被引量：12

8

作者 贾修一 商琳 陈家骏 《计算机科学与探索》 CSCD 2011年第2期155-160,共6页

决策粗糙集模型下目前定义的属性约简都要求约简前后正区域保持不变或者非负区域不变等,而属性约简所带来的区域变化的好坏却无法判断,只能人为地偏向于保持或增大正区域或非负区域,这在理论性和可解释性上存在一定的困难。属性减少所... 决策粗糙集模型下目前定义的属性约简都要求约简前后正区域保持不变或者非负区域不变等,而属性约简所带来的区域变化的好坏却无法判断,只能人为地偏向于保持或增大正区域或非负区域,这在理论性和可解释性上存在一定的困难。属性减少所带来的前后区域变化实际上是由决策风险所决定的,基于此提出一种与各个区域无关基于决策风险最小化的属性约简,使得决策者基于约简后的属性集合所作的决策风险最小。约简只与决策风险相关,不再通过区域变化来解释,使得定义的约简在理论性和可解释性上更强。 展开更多

关键词 决策粗糙集模型 属性约简 风险最小化

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用人工鱼群算法自动确定三支决策阈值 被引量：1

9

作者 胡盼 秦亮曦 姚洪曼 《计算机与现代化》 2016年第6期97-102,共6页

传统的三支决策粗糙集模型需要设置合适的阈值,需要运用该模型的人员具备相关的专业知识和经验,这阻碍了该模型在实际中的应用。针对此不足,本文提出用人工鱼群算法来自动生成阈值,而不需要先验知识。以样本的条件概率作为解空间,以决... 传统的三支决策粗糙集模型需要设置合适的阈值,需要运用该模型的人员具备相关的专业知识和经验,这阻碍了该模型在实际中的应用。针对此不足,本文提出用人工鱼群算法来自动生成阈值,而不需要先验知识。以样本的条件概率作为解空间,以决策风险最小化为目标,利用人工鱼群算法,能有效地从数据中学习到三支决策粗糙集模型所需要的阈值,使得风险损失最小。在部分UCI数据集上的实验表明,该算法在运行时间上和利用学习到的阈值构建的分类器的分类性能都明显优于自适应算法。 展开更多

关键词 三支决策粗糙集模型 人工鱼群算法 阈值 代价函数

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基于风险决策的文本语义分类算法 被引量：7

10

作者 程玉胜 梁辉 +1 位作者 王一宾 黎康 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第11期2963-2968,共6页

传统的文本分类多以空间向量模型为基础,采用层次分类树模型进行统计分析,该模型多数没有结合特征项语义信息,因此可能产生大量频繁语义模式,增加了分类路径。结合基本显露模式(e EP)在分类上的良好区分特性和基于最小期望风险代价的决... 传统的文本分类多以空间向量模型为基础,采用层次分类树模型进行统计分析,该模型多数没有结合特征项语义信息,因此可能产生大量频繁语义模式,增加了分类路径。结合基本显露模式(e EP)在分类上的良好区分特性和基于最小期望风险代价的决策粗糙集模型,提出了一种阈值优化的文本语义分类算法TSCTO:在获取文档特征项频率分布表之后,首先利用粗糙集联合决策分布密度矩阵,计算最小阈值,提取满足一定阈值的高频词;然后结合语义分析与逆向文档频率方法获取基于语义类内文档频率的高频词;采用e EP分类方法获得最简模式;最后利用相似性公式和《知网》提供的语义相关度,计算文本相似性得分,利用三支决策理论对阈值进行选择。实验结果表明,TSCTO算法在文本分类的性能上有一定提升。 展开更多

关键词 决策粗糙集模型 文本分类 语义 特征项 基本显露模式

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一种实域粗糙集模型及属性约简方法 被引量：5

11

作者 冯林 原永乐 +2 位作者 苟仕蓉 杨军 沈莉 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第4期562-566,共5页

通过对实域区间和决策值的重新划分,对已经存在的属性广义重要度度量准则进行了扩展,构建了对象空间上的广义邻域关系及广义邻域关系下的实域粗糙集模型,并在此基础上提出了实域决策系统中属性约简方法(ARRDDS).对不同数据集的实验测试... 通过对实域区间和决策值的重新划分,对已经存在的属性广义重要度度量准则进行了扩展,构建了对象空间上的广义邻域关系及广义邻域关系下的实域粗糙集模型,并在此基础上提出了实域决策系统中属性约简方法(ARRDDS).对不同数据集的实验测试结果表明,与其他相关方法相比,ARRDDS方法能够较好地处理决策表中实数域属性约简问题. 展开更多

关键词 广义重要度 属性约简 邻域关系 实域粗糙集 决策理论粗糙集模型

原文传递

汽车转向系统可靠性优化过程研究与仿真 被引量：6

12

作者 陈秋红 张向娟 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2014年第3期162-165,共4页

研究汽车转向系统可靠性优化方法。在汽车运行过程中,汽车转向系统的可靠性是一个主要的性能指标。利用传统的粗糙集决策模型进行汽车转向系统可靠性分析,将造成系统可靠性分析存在较强的滞后性。为了避免上述传统算法的弊端,提出了一... 研究汽车转向系统可靠性优化方法。在汽车运行过程中,汽车转向系统的可靠性是一个主要的性能指标。利用传统的粗糙集决策模型进行汽车转向系统可靠性分析,将造成系统可靠性分析存在较强的滞后性。为了避免上述传统算法的弊端,提出了一种基于非线性组合算法的汽车转向系统可靠性优化方法。详细阐述汽车转向系统设计的可靠性优化问题,为汽车转向系统可靠性优化提供依据。对系统的可靠性进行计算,根据计算结果对汽车转向系统参数进行调整,从而完成汽车转向系统可靠性优化。实验结果表明,利用本文算法进行汽车转向系统可靠性分析,可以极大的提高汽车转向系统可靠性。 展开更多

关键词 汽车产业 转向系统 可靠性 粗糙集决策模型

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