序贯三支决策相关论文
面对复杂多变的信息系统,传统的机器学习多分类模型无法实现一个动态分类的过程.序贯三支决策作为一种多粒度分类算法,常用于解决多粒......
为解决无标签信息系统中已知接受域对象数的决策问题,提出了无标签信息系统的序贯三支决策模型.首先采用TOP-SIS算法进行数据预处......
传统序贯三支决策模型通常不重视样本粒子的分布情况,未能较好地融入多粒度计算思想.本文提出基于模糊认知图的序贯三支多粒度决策......
属性约简一直是粗糙集理论研究的热点问题.近年来,基于启发式的属性约简方法研究逐步兴起,其核心内容是在约简过程中增添最重要的......
基于深度学习的目标检测是计算机视觉领域研究的重要方向,在实际场景中应用也极为广泛,包括人脸检测、自动驾驶、医学诊断等。传统......
作为粒计算研究方向的核心概念和关键技术,多粒度计算强调对现实世界问题多视角、多层次的理解和描述,可获得合理、满意的求解结果......
序贯三支决策是运用多阶段的“三分而治”思想求解复杂动态决策问题的有效方法之一.在粒计算背景下,考虑已有的决策对象类别信息,......
情感分类一直是自然语言处理任务中重要的研究热点,并在电子商务评论、热点论坛、公共舆论等众多场景中广泛应用.如何提高情感分类......
序贯三支决策模型适用于处理动态、复杂、不确定性的问题,近年来已成为学者们关注的热点.然而,迄今为止,仍缺乏关于序贯三支决策阈......
最优粒度选择是序贯三支决策领域研究的热点之一,旨在通过合理的粒度选择来对复杂问题进行求解。在现阶段最优粒度选择中,代价敏感......
投资决策过程中的收益和风险充满不确定性,需要通过评价投资决策过程中的效用来判断投资者是否应该投资以及如何投资。序贯三支决......
序贯三支决策是近年来发展起来的一种新兴粒计算模型,由于其在处理代价敏感问题上的明显优势,已被广泛的应用于诸多领域.为了降低......
期刊
互联网和社交网络的高速发展,为网民互动和发表意见提供了一个广阔的平台,网站评论、博客文章、新闻等大量的文本数据随之而产生。......
序贯三支决策作为当前粒计算领域兴起的一个研究热点,因其能够提供一个灵活的机制,实现了渐进计算的思想,已被广泛应用于图像处理......
当前大多数人脸识别方法将识别精度作为唯一的衡量指标,即试图找到一个精确的分类器以实现最低的误分类误差。但是此假设仅在所有......
本文将多粒度粗糙集与模糊决策理论粗糙集相结合,研究了基于相容关系的多粒度模糊决策理论粗糙集的序贯三支决策并在多集值信息表......
多粒度数据是一种特殊的、有用的数据类型,它通过对论域(研究对象的集合)采用不同的粒化方式使得数据能够在多个粒度空间中进行呈......
在现实决策中,代价敏感问题是影响人类决策的重要因素之一,许多研究者致力于降低决策的代价。现阶段,在粗糙集领域中,研究者多基于DTRS......
三支决策是求解动态不确定性问题的有效方法之一。相比传统的二支决策,序贯三支决策方法在信息不充分或证据不足时能有效平衡决策......
如何对评论数据进行正确的情感分类是情感分析中的重要研究内容。从粒计算和认知学角度,提出了一种基于序贯三支决策的多粒度中文......
多类分类问题的实际应用中,在决策对象的认识由粗粒度向细粒度转化时,通过使用粒结构,提出一种基于多类分类的序贯三支决策模型。......
回 回 产卜爹仇贱回——回 日E回。”。回祖 一回“。回干 肉果幻中 N_。NH lP7-ewwe--一”$ MN。W;- __._——————》 砧叫]们......
在决策问题中,考虑到二支决策中接受决策和拒绝决策都可能产生很大的代价或后果,为了避免直接接受或拒绝带来的风险,三支决策引入......
序贯三支决策方法是一种能够表示问题中的多重层次粒度,并将多粒度结合起来解决不确定决策问题的有效途径。优势-等价关系粗糙集则......
大数据时代下传统静态的情感分析方法已无法适应当前动态数据的量级和复杂度.为了改善传统的二支静态决策的不足,文中基于序贯三支......