庞天杰 作品数:21 被引量:54 H指数:5 供职机构: 太原师范学院计算机系 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 山西省回国留学人员科研经费资助项目 山西省自然科学基金 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 理学 政治法律 更多>>
面向区间序信息系统的优势粗糙集加权排序方法 被引量:2 2018年 多属性决策问题的实质是利用已有的决策信息,通过一定方式对备选对象进行排序并择优.针对区间序信息系统中单一优势关系过于宽松或严格往往会引起排序失效的问题,本文利用三种区间数优势关系对决策对象进行详细分析,并利用向量相似度和并列对象两种准则对三种优势关系下获得的排序向量进行赋权,最终根据加权排序向量得到排序结果.最后在具体算例中与其他方法进行比较分析,该方法不仅能有效解决单一优势关系排序失效的问题,且获得的排序结果更加合理. 孙梦 梁吉业 庞天杰关键词:排序 面向用户及评分信息的混合数据聚类推荐算法 2022年 由于大数据的数据量大和数据价值密度低的特性,用于解决信息过载的协同过滤推荐算法存在数据稀疏性问题,进而引发推荐效果不佳的结果,基于该问题提出了一种面向用户及评分信息的混合数据聚类推荐算法HDCRA(hybrid data clustering recommendation algorithm).针对既有评分数据和属性数据的用户混合数据,对用户进行相似度的计算并对用户进行聚类,使得在各个聚类簇中用户在各个维度上都比较相似,最后在聚类簇中为目标用户找到邻居,并对目标用户进行协同过滤推荐.实验结果证明,该算法有效缓解了数据稀疏的问题,而且在推荐质量的提高上有一定效果. 邹伟静 庞天杰关键词:数据稀疏 混合数据 聚类 相似度 一种基于优势粗糙集的多属性决策排序方法 被引量:12 2016年 多属性决策问题的实质是利用已有的决策信息,通过一定方式对备选对象进行分析、排序、择优和评价,以找到一种简捷方便的排序方法.运用优势粗糙集理论对决策对象进行详细的分析,在此基础上,针对多属性决策排序结果中"并列"决策现象的存在,将基于信息量的属性重要性度量引入到优势度排序方法中,进一步细化排序结果.最后通过与其他排序方法在具体算例中的对比分析,验证了该方法的合理性、有效性. 李佳 梁吉业 庞天杰关键词:多属性决策 混合值信息系统中的规则获取方法 2007年 在粗糙集的应用中发现,在某些情况下,决策系统的论域中某些对象属性无法得到确定的值,但可用一个区间或几个可能的值来描述其大概范围,传统的粗糙集理论无法解决这类问题,因此,粗糙集的应用受到了限制。本文提出了一种基于论域中对象之间贴近度的模型,在这个模型下,提出了新的规则提取算法,较好的解决属性值不确定的问题,扩大了粗糙集的应用范围。 庞天杰 邓斌 吴俊杰关键词:粗糙集 决策表 贴近度 信息战电子对抗中大数据引导通信优化仿真 被引量:5 2015年 在信息战电子对抗中大数据通信技术优化的研究中,由于在电子对抗时,海量数据忽然涌入网络会造成通信缓慢甚至瘫痪,是对抗中主要影响通信的方式。传统的解决办法多为增加信道容量或者屏蔽入侵数据源,其思路还是以后发性、被动性为主,没有利用现有资源对数据进行通信引导,存在较大应用制约性。为解决上述问题,提出一种大数据引导通信优化模型。建立信息战电子对抗中通信模型,在引导通信数据进入合理空余信道,完成通信大数据的最大化传递。通过计算通信过程中的单频干扰信号,针对大数据信号进行滤波处理,降低通信数据的误码率,有效引到数据有序通过信道。实验结果表明,利用改进算法进行信息战电子对抗中大数据引导下通信优化处理,能够降低通信的丢包率、延时率和误码率,同时提高信道的吞吐量,满足信息战电子对抗的实际需求。 赵鹏 庞天杰关键词:信息战 电子对抗 通信优化 不完备信息系统的矩阵约简算法 被引量:3 2005年 粗糙集理论是用来解决不确定性的新的数学工具,而知识约简是粗糙集理论中一个重要的研究课题。J.W.Guan等提出了信息系统下的矩阵算法。文章则是进一步讨论不完备信息表下的矩阵约简算法,实例表明该算法是有效的,具有一定的应用价值。 桑妍丽 梁吉业 庞天杰关键词:约简算法 不完备信息系统 粗糙集理论 数学工具 知识约简 矩阵算法 地方高校计算机类专业“算法与数据结构”实践教学改革 被引量:13 2016年 针对地方高校计算机类专业"算法与数据结构"实践教学的现状,分析"算法与数据结构"实践教学改革实施的原因,提出适合地方高校计算机类专业"算法与数据结构"实践教学的改革方案,经过这几年的教改试验,得出该实践教改方案的可行性和有效性。 崔彩霞 菅小艳 庞天杰关键词:算法与数据结构 实践教学 课程设计 CDIO 基于加权α优势关系的多属性决策排序方法 被引量:5 2017年 α优势粗糙集模型利用简单平均法赋权多个阈值α的排序结果,忽视数据集本身信息,导致不同数据集的排序质量差异性较大.针对此问题,文中提出基于加权α优势关系的优势度排序方法.首先运用α优势粗糙集方法详细分析决策对象.在此基础上,为了克服α主观赋权导致多属性决策排序结果中"并列"决策现象存在的不足,依据排序结果采用2种准则赋权α,并融合2种准则下所有对象的综合优势度,进一步细化排序结果.最后在具体算例中对比分析其它排序方法,验证文中方法的可行性和有效性. 李佳 梁吉业 庞天杰关键词:多属性决策 一种基于先验信息的混合数据聚类个数确定算法 被引量:3 2016年 聚类个数的确定是聚类分析中一个富有挑战性的难题。现有的聚类个数确定方法主要采用随机选取初始聚类中心的策略,导致聚类过程中迭代次数的稳定性不强。基于此,在利用含有类标签的先验信息优化初始类中心的基础上,提出了一种基于先验信息的混合数据聚类个数确定算法。实验证明,该算法是有效的。 庞天杰 赵兴旺关键词:聚类分析 聚类个数 混合数据 先验信息 基于模糊改进聚类分析的数据挖掘模型 被引量:1 2016年 针对对海量数据库中的大数据进行优化挖掘,可以提高数据特征的提取和检测能力.传统方法采用模糊C均值聚类的数据挖掘算法,当数据在层次聚类过程中空间特征的相似度差异性较小时,数据挖掘的准确度不高.提出一种基于粒子群混沌差分训练对模糊C均值聚类算法进行改进,建立数据挖掘优化模型.首先提出了数据聚类据挖掘模型的总体构架,采用非线性时间序列分析方法进行数据信息流拟合,对数据信息流进行高阶累积量特征提取,采用粒子群混沌差分训练实现模糊C均值聚类算法改进.以改进的模糊聚类算法对提取的高阶累积量特征进行聚类分析,以分析结果为依据对数据挖掘模型进行优化.仿真结果表明,该数据挖掘模型能有效实现海量数据的优化聚类和特征提取,数据挖掘的精度较高,性能较好,避免挖掘过程陷入局部收敛. 庞天杰关键词:模糊C均值聚类 数据挖掘 混沌 粒子群