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一种基于系统不确定性的主动式知识学习算法
  • ISSN号:1673-825X
  • 期刊名称:《重庆邮电大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP18[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]重庆邮电学院,重庆400065
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60373111),国家留学基金委基金、重庆市教委科学技术研究项目(040509),重庆市自然科学基金资助项目(9111)及重庆市中青年优秀骨干教师基金资助项目.
作者: 赵军[1]
中文摘要:

主动式知识学习方法不依赖于先验领域知识,其学习过程受信息系统的内在属性控制,所产生的知识系统能够更客观地表达信息系统的潜在特征和规律。系统不确定性能够有效地控制主动式知识学习过程。基于粗糙集理论,提出一种系统不确定性度量方式,结合Skowron算法,设计出一种基于系统不确定性的主动式决策规则知识学习算法。仿真实验结果表明该算法能够更好地适应系统的不确定性,其综合性能明显优于其他同类算法。

英文摘要:

The initiative knowledge learning method is independent of prior domain knowledge. Its learning processes can be controlled by some inherent features of information systems. Thus, its generated knowledge systems can more objectively express the potential characteristics and patterns of information systems. Initiative learning method can be effectively implemented based on system uncertainty. Herein, a measurement of system uncertainty is developed based on rough set theory; then a new initiative knowledge learning algorithm is proposed on the basis of the new system uncertainty measurement and the Skowron's algorithm for mining propositional default decision rules. As is illustrated by simulation experiments, the new algorithm can be more adaptable to system uncertainty; its comprehensive performances are observably better than those of similar algorithms.

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期刊论文 36 会议论文 51 著作 3
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期刊信息
  • 《重庆邮电大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:重庆市教育委员会
  • 主办单位:重庆邮电大学
  • 主编:刘宴兵
  • 地址:重庆市南岸区崇文路2号
  • 邮编:400065
  • 邮箱:journal@cqupt.edu.cn
  • 电话:023-62461032
  • 国际标准刊号:ISSN:1673-825X
  • 国内统一刊号:ISSN:50-1181/N
  • 邮发代号:78-77
  • 获奖情况:
  • 全国优秀自然科学学报,重庆市十佳科技期刊,重庆市一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:3754