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【机械练习】隐约新闻粒化(Fuzzy Information Gran

来源:ob欧宝官方 时间:2021-09-29 阅读:50

  20世纪60年代L. A.Zadch教授首次提出了模糊集合论并于1979年提出了信息粒的概念将一组相似的研究对象作为一个整体来研究或者将一个整体为部分来研究放在一起的对象做成一个整体就叫做信息粒。粒化计算是信息处理的一个新分支隶属于软计算科学它包括词计算理论、粗糙集理论、商空间理论和区间计算等等。T.Y.Lin, Y.Y.Yao 和L.A.Zadeh着重描述了粒化计算的重要性激励了人们对它的研究兴趣。到20世纪90年代信息粒化逐渐受到人们的关注成为一个研究热点。

  信息粒化(IG)是粒化计算和词语计算的主要方面, 研究信息粒化的形成、表示、粗细、语义解释等. 从本质上讲,信息颗粒是通过不可区分性、功能相近性、相似性、函数性等来划分的对象的集合粒化计算(GrC)是信息处理的一种新的概念和计算范式, 覆盖了所有有关粒化的理论、方法、技术和工具的研究. 它是词计算理论、粗糙集理论、商空间理论、区间计算等的超集,也是软计算科学的一个分支.它已成为粗糙的及海量的信息处理的重要工具和人工智能研究领域的热点之一.

  信息粒化这一概念最早是由Lotfi A. Zadeh(L.A. Zadeh)教授提出的.信息粒化就是将一个整体分解为一个个的部分进行研究,每个部分为一个信息粒. Zadeh教授指出信息粒就是一些元素的集合,这些元素由于难以区别、或相似、或接近或某种功能而结合在一起.

  信息粒作为信息的表现形式在我们的周围是无所不在的,它是人类认识世界的一个基本概念.人类在认识世界时往往将一部分相似的事物放在一起作为一个整体研究它们所具有的性质或特点,实际上,这种处理事物的方式就是信息粒化.而所研究的“整体”就称为信息粒. 例如时间信息粒有年、月、日、时等.从时间信息粒中可以看出信息粒在本质上是分层次的,一种信息粒可以细化为更“低”一层次的信息粒.

  信息粒化中,粒为非模糊的粒化方式c-粒化在众多方法技术中起着重要的作用,但是在几乎所有人的推理及概念形成中,粒都是模糊的f-粒化,非模糊的粒化没有反映这一事实.模糊信息粒化正是受人类粒化信息方式启发并据此进行推理的.

  信息粒化的主要三种模型是基于模糊集理论的模型;基于粗糙集理论的模型;基于商空间理论的模型.三种模型之间存在着密切的联系与区别.模糊集理论与粗糙集理论有很强的互补性,这两个理论优化、整合在处理知识的不确定性和不完全性时已显示出更强的功能.商空间理论与粗糙集理论都是利用等价类来描述粒化,再用粒化来描述概念,但是,它们讨论的出发点有所不同.粗糙集理论的论域只是对象的点集,元素之间拓扑关系不在考虑之内;商空间理论是着重研究空间关系的理论,商空间理论是在论域元素之间存在有拓扑关系的前提下进行研究的,即论域是一个拓扑空间.

  形成若干子序列,计算每个子序列窗口的最大值与最小值形成梯形上沿的边界,通过对每个子序列窗口数据进行插值计算,形成新的瓦斯浓度时间序列窗口,对新的瓦斯浓度时间序列窗口采用数据遍历寻优的方式计算梯形下沿的边界,进而形成瓦斯浓度

  运算,只需要设定相应参数,就可以很快得到我们所需要的控制器,而且修改也非常方便。下面将根据

  软粗糙集模型。该模型将参数集根据客户的不同要求或目标进行重组,只选择若干相关参数集参与计算上、下近似,这样定义的上、下近似不再由整个属性集决定,而是根据重组后的多个属性集一并生成,从而使结果更加符合实际需求。另外,还定义了乐观多

  度,给出了新的属性约简条件和核属性计算方法,以便更好地挖掘出潜在的、有利用价值的

  过程,减少了计算量,为离散值域和混合值域约简提供了统一的方法。最后通过实例验证了其有效性。

  就是一些元素的集合,这些元素由于难以区别、或相似、或接近或某种功能而结合在一起.

  的表现形式在我们的周围是无所不在的,它是人类认识世界的一个基本概念.人类在认识世界时往往将一部分相似的事物放在一起作为一个整体研究它们所具有的性质或特点,实际上,这种处理事物的方式就是

  ,泛指人类社会传播的一切内容,指音讯、消息、通信系统传输和处理的对象。

  量。起码直觉上而言是可以的,不然怎么可能我们觉得有些人说的废话特别多,“没什么

  支持向量机]. 这回也加大了数据量,为上证指数从1990.12.19开盘以来到2009.8.19,4579个交易日内每日的开盘数. 原始数据如下: ========上证指数1990.12.19-2009.8.19每日开盘数 sh_8_19.jpg ======== 我把每五日,放在一起对原始数据进行

  数的三个部分: 最低,代表,最高.看图: 图的意义与那个帖子类似: 红色是原始数据,绿色是用SVM拟合的数据,下面的是归一

  的数据,调试用的. =====low========= low.jpg mse =18.7764 r = 0.9960 =====R========== R.jpg mse =9.1019 r = 0.9980 =====up========= up.jpg mse =8.4657 r = 0.9982 ============================= 利用上面训练得到的模型 对于从20号开始对于未来五天内(20,21,24,25,26)开盘指数的变

  范围的预测是: [2505.6,2951.8,3204.8] 所表示的意义是: 20,21,24,25,26这五天内开盘数的变

  范围为 2505.6到3204.8,且五日内平均水平大概为2951.8. 由于20号的开盘指数已知为:20号的实际开盘是2798.4 验证一下是在上面的范围内的. 21,24,25,26可以每天验证一下看看这个模型预测的怎么样... [不一定准哈,我就是做了个小探索.hehe.OO,要是准了.咱完后就靠这个模型天天预测大盘.炒股就成.了.so.......] 且20号往前五日[13,14,17,18,19]的变

  范围是[2796.3 3138.2 3380.2] 这样比较起来说明:[2505.6,2951.8,3204.8]vs [2796.3 3138.2 3380.2] 趋势预测: 20号后面五日内的开盘数整体会比前五日有所降低.down.. 代码如下:[

  SVM script by faruto to predict trend of the index of Shanghai 09.8.21 %E

  tlab.cn load sh_8_19; TS = sh_open;

  id on; [pre_low,acc_low,model_low,ps_low] = SVM_re

  ; [pre_up,acc_up,model_up,ps_up] = SVM_re

  ; [pre_R,acc_R,model_R,ps_R] = SVM_re

  准备说明:Python代码运行,需要有数据集,文章最后有csv格式的数据集,请自行下载。 理论知识讲解:

  Sets”的论文, 首次引入隶属度函数的概念,打破了经典数学“非0即 1”的局限性,用[0,1]之间的实数来描述中间状态。 很多经典的集合(即:论域U内的某个元素是否属于集合A,可以用一个数值来表示。在经典集合中,要么0,要么1)不能描述很多事物的属.

  C-means Clustering, FCM)1. 思想2. 说明3. 推导3.1 初始条件3.2 目标函数3.3 最优

  C-means Clustering, FCM) 1. 思想 簇内距离尽量小(*) 簇间距离尽量大 2. 说明 某种程度上类似于 LDA 的思想,但他们间有明显差距,LDA是属于监督

  下的降维操作,而该聚类基于非监督; 过程跟k-means聚类类似,区别在于FC

  x下利用c语言实现的进程树的打印,主要通过/proc下的目录中的进程文件,获取status中的进程

  1.概述 转载:在实际的搜索中,我们有时候会打错字,从而导致搜索不到。在Elas

  ziness”属性。它可以被设置为“0”, “1”, “2”或“auto”。“auto”是推荐的选项,它会根据查询词的长度定义距离。 2.

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  weixin_47875311:请问作者大大,我有一组数据,长度为200,每组数据为5维,就类似于您上面CNN处理阶段r*m的数据,我可以直接用CNN模型来预测吗?还有就是此时的CNN模型是一维结构还是5维结构?

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