一种改进的启发式最优相对属性约简算法

针对在传统的粗糙集理论相对属性约简算法中因需计算可区别矩阵和正区域而导致的约简效率低下这一问题,提出一种改进的启发式最优相对属性约简算法加以解决.通过引入属性集的相对分类能力的定义给出相对属性约简的判定条件,在此基础上导出的改进相对属性约简算法既能保证约简过后的条件属性是最优的,又能提高约简效率.实际算例结果以及对比实验体现了该算法的高效性.     

一种新的基于粗糙集属性依赖的属性约简算法

属性约简是粗糙集研究的重要内容之一,首先利用反例指出蔡莉等人提出的基于依赖度的决策表约简算法的错误,然后给出一种新的基于属性依赖的约简算法。通过一个信息系统实例,证明该算法的可行性和有效性。     

属性探索算法在知识发现中的应用研究

从人工智能的角度考虑,在具体的知识领域中,所有个体和属性构成了不同的形式背景。对于属性集合有穷,但是所有个体集合基数很大甚至无穷的研究领域的形式背景。我们设计扩充的属性探索算法求特定知识领域的Duquenne-Guigues基,并通过实例计算展示算法的功能。     

一种改进的属性约简方法

属性约简是粗糙集理论的核心问题之一,寻找最优约简现已证明是NP—hard问题。本文在差别矩阵的基础上,采用贪心算法的策略,提出了一种启发式算法来寻求最优约简。该算法不仅能在有核的决策表中通过核进行属性扩充求得最优约简,而且在无核的决策袁中也能根据属性在差别矩阵中出现的频率求得最优约简。经实例验证该算法是有效的。     

基于多属性分类的KNN改进算法

提出了一种基于多属性分类的KNN改进算法,可有效提高传统的欧几里德KNN算法和基于信息熵的KNN改进算法的分类准确度。首先,按照单个属性不同属性值的个数占整个属性包含样本的比例进行属性的分类,分为基于信息熵的KNN算法处理的离散属性和基于传统欧几里德KNN相似度处理的连续属性两类,然后分别对不同属性进行区别处理;其次,将两类不同处理后得到的结果按比例求和作为样本之间的距离;最后,选取与待测样本的距离最小的k个样本判断测试样本的决策属性类别。     

一种改进的基于粗集和Tabu搜索的属性约简算法

提出了一种改进的基于粗集和Tabu搜索的属性约简算法。首先利用粗集中的一般约简算法，确定开始进行Tabu搜索的属性个数；然后逐渐减少属性个数，利用。Tabu搜索搜寻含有较少属性个数的属性约简。在进行Tabu搜索时，利用任一属性约简必包含属性核来减少算法的计算时间和搜索空间。实例表明，改进后的算法既具有较高的算法效率，又能以较大的概率得到最小属性约简。     

一种求关键路径算法的改进

通过对文献1求关键路径算法的分析,本文提出新的求解思路,采用同步计算比较模式代替原始的单步方式,克服了原始算法中存在的步骤繁琐问题,减少了求解步骤.同时省略原算法中的D、S矩阵,减少数据存储单元,节省空间,改进后的算法计算过程更加简单、有效.     

一种基于冒泡排序算法的改进

该文提出了基于冒泡排序算法的改进,通过在每趟循环中确定不止一个元素经排序后的位置,减少排序过程中循环所需的趟数,提高将数据元素从无序序列到有序序列的实现速度.     

一种改进的ID3算法

决策树是数据挖掘中重要的分类算法，通常用来形成分类器.ID3算法是决策树中的核心算法.针对ID3算法倾向于取值较多的属性的缺点，引进属性重要度对ID3算法予以改进，并通过实验对改进前后的算法进行了比较.实验表明，改进后的算法是有效的。     

一种改进的ID3算法

ID3算法是决策树学习的核心算法。本文论述ID3算法的基本思想和实现方法,针对原有算法的不足之处,提出了一种基于属性优先权的新算法,并通过实验证明改进后的算法具有更高的决策效率。     

高职特色下以英语第二课堂活动促进教学的探讨

由于社会对各类人才的外语交际能力提出了更高的要求，仅靠传统的课堂教学这一单一的模式难以实现对这一能力的培养，所以，有必要开展英语第二课堂活动作以有益的补充，这更有利于调动学生的积极性，增强学生英语的兴趣，提高语言实践能力。     

提高小学数学教学有效性的探索

提高小学数学课堂教学有效性途径有:一是找准教学的起点,激活学生思维共鸣;二是激发持续生成,推进学生思维提升;三是诊断学习效果,修正学生思维路径。     

改进土壤肥料学实验教学方法的探索

对土壤肥料学实验教学方法在传统方法的基础上,进行了改进探索,并在教学中使用,取得了较好的效果。     

“案例分析”教学法初探

在运用“案例分析”教学法进行大学法律基础教学过程中，存在着过多追求案例的真实性而远离特定学生的现实理论基础，注重案例而忽视理论学习以及案例教材缺乏的现状；针对这种情况，笔者认为应从三个方面着手解决，以使“案例分析”教学法得以更好地运用，从而实现大学法律基础课教学的根本目的。     

基于属性频度进化的粗糙集属性约简方法

提出了基于遗传算法的知识相对约简算法,它以条件属性在差别矩阵中出现的频率为启发信息,以决策表的属性核来初始化传统遗传算法的种群,加强了遗传算法的搜索、缩短了计算时间;提出了修正校验算法,提高决策表属性约简的正确性．通过实例分析,证明是求解知识约简的有效方法．     

对以词语理据法为切入点创新教学的探索

词语理据是语言学研究的重要内容,其包含着大量深刻而有趣的信息。在英语教学中引入词语理据教学方法可以激发学生学习的积极性,加深学生对语言文化知识的理解,从而提高英语学习的效率。     

决策表属性约简算法研究的若干进展

属性约简是粗糙集理论的一个基本内容,是决策系统规则提取的一个有效手段,同时也是数据挖掘的一个重要方法。本文简要地介绍以国内为主的关于属性约简算法研究的若干进展情况,内容涉及属性约简的主要类型,核与属性约简算法以及最小属性约简的计算,并粗略地讨论今后发展的方向。     

高师普通话教学方法探新

普通话教学在传统的讲练结合模式下还有许多更好更新的方法有待我们深入挖掘。在普通话教学中,可通过课前一分钟演讲、注音考试、开展新形式的课堂辩论赛等教学活动直接或间接地帮助学生提高普通话水平。