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IA_TSP
- 使用基于信息熵的免疫算法解决TSP问题。-based on the use of information entropy algorithm to solve the immune TSP.
mianyi
- 基于信息熵的免疫算法是一种修正的免疫算法，方法并不复杂，对于特定问题效果较好
ID3
- 掌握目前主流的数据挖掘平台与工具。理解关联规则、频繁集、置信度、支持度的概念； 了解信息熵的概念。
information
- 该程序主要分析了脑电信号的互相关熵问题，对于脑电信号的联通性问题，做了互相关分析，该软件可以很好的运行，并实现主要连通性问题的解决。
mianyi
- 基于信息熵的免疫算法，解决TSP问题的，但是我也是初学，这个看不太明白，共享一下吧-Entropy-based immune algorithm to solve TSP problem, but I am also a beginner, do not quite understand this view, share yourself
Bayesian-machine-learn-data-mining
- 贝叶斯（Bayesion）机器学习相互信息。用于求取熵、联合熵等。改进后可用于随机反演-Bayesian (Bayesion) machine learning of mutual information. Used to obtain entropy, joint entropy and so on. Improved can be used for stochastic inversion
work
- 利用支持向量回归进行概率密度估计，从而计算信息熵-The use of support vector regression for probability density estimation, in order to estimate the information entropy
ImageEntropy1
- 这个例子主要用于计算一个图象的信息熵,当我们测量这个图象的紧密程度时约简在不确定增益.-This example of a main image used to calculate the information entropy, when we measured the extent of the image of the close of uncertainty when the gain reduction.
DecisionTree
- 通过构造决策树来进行分类,并用信息熵来剪枝获取最小的树从而进行属性约简-By constructing a decision tree for classification, and information entropy to obtain the smallest tree pruning in order to carry out attribute reduction
SLIQ
- SLIQ数据挖掘算法，使用c++实现，使用SLIQ算法，用信息熵的方法作为决策树节点列策略-SLIQ data mining algorithms using c++ implementation
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool for data cleaning
2
- 从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded
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- 从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just rega
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just regarded as a tool
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上,给出了针对故障点建立决策表以及利用粗糙集约简所获得的诊断规则进行正、反向故障诊断的步骤-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set
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- 利用粗糙集理论对决策表进行约简以自动获取过程工业生产系统中的故障知识,从信息熵的角度分析系统知识不确定性的变化,提出了一种基于粗糙集理论的故障诊断新方法,研究了粗糙集理论在故障诊断中的适用性,在前向推理和反向推理的基础上-Some work has been done for dealing with Fault Detection and Diagnosis (FDD) based on Rough Set, but in those cases Rough Set was just rega
带权重条件熵的属性约简算法
- 粗糙集理论中最重要的内容之一就是属性约简问题，现有的许多属性约简算法往往是基于属性对分类的重要性，如果属性约简的结果能满足用户实际需要的信息，如成本、用户的偏好等，那么约简理论将会有更高的实用价值。基于此，从信息熵的角度定义了带权重的属性重要性，然后重新定义了基于带权重的属性重要性的熵约简算法。最后通过实际例子说明，与基于属性重要性的熵约简算法相比，考虑权重的算法更加符合用户的实际需求。(Attribute reduction is one of the most important conte