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1)  measure significance of attributes
属性重要性测度
2)  importance measure of attributes classification
属性分类重要性测度
1.
Considering difficulty of choosing the best attribute and dealing with large-scale data set in constructing classifying decision tree,a new selection criterion called importance measure of attributes classification(IMAC) and a decision tree constructing algorithm based on VPRS are proposed.
针对分类决策树构造时最优属性选择困难、难以适合大规模数据集的问题,提出新的属性选择标准——属性分类重要性测度,引入置信度和支持度,设计了基于变精度粗集理论的决策树算法。
3)  attribute significance
属性重要度
1.
A random decision tree algorithm based on attribute significance;
基于属性重要度的随机决策树学习算法
2.
Algorithm for rule extraction based on discernibility matrix and attribute significance;
基于分辨矩阵和属性重要度的规则提取算法
3.
The shortage of predefined weight of condition attribute in calculating weighted sum attribute significance(AS) in \ is pointed out.
针对文献[8]中加权平均属性重要度中权值人为确定的不足,提出改进的属性重要度定义,并以实例说明其应用情况。
4)  importance of attribute
属性重要度
5)  attribute importance
属性重要度
1.
Improved ID3 algorithm based on attribute importance;
基于属性重要度的ID3改进算法
6)  importance measure
重要性测度
1.
In order to assess image coding quality objectively and accurately, based on importance measures and fuzzy integral, a new objective assessment approach for image coding quality is proposed in this paper.
为了客观正确地衡量图像编码质量 ,基于重要性测度和模糊积分 ,给出了一种评价图像编码质量的新方法 ,该方法的第 1步 ,首先分别计算图像在边缘、纹理和平坦区域各部分的误差 ,然后根据评价函数给出各部分的评价值 ,最后再根据边缘、纹理和平坦区域的重要性测度给出一个全局评价值 ;第 2步 ,首先根据误差发生的位置来确定重要性测度 ,然后在这个重要性测度下 ,通过对全部像素的误差进行模糊积分来给出一个精细评价值 ;第 3步 ,基于前面两步的评价值给出最终的评价值。
补充资料:FMEA是一种可靠性设计的重要方法
它对各种可能的风险进行评价、分析,以便在现有技术的基础上消除这些风险或将这些风险减小到可接受的水平。
FMEA实际是一组系列化的活动,其过程包括:找出产品/过程中潜在的故障模式;根据相应的评价体系对找出的潜在故障模式进行风险量化评估;列出故障起因/机理,寻找预防或改进措施。
故障模式、影响、分析模块
其核心部分是对特定系统进行分析研究,确定怎样修改系统以提高整体可靠性,避免失效。 为了准确计算失效的危害性,在分析时,提供了系统化的处理过程,自动编制FMEA任务,包括确定所有可能失效的零部件及其失效模式,确定每一种失效模式的局部影响、下一级别的影响以及对系统的最终影响,确定失效引起的危害性,确定致命失效模式以消除或减少发生的可能性或剧烈程度。
FMEA可完成以下功能:
 失效模式、影响分析(FMEA)
 危害性分析(Critically Analysis)
 功能FMEA(Functional FMEA)
 破坏模式和影响分析(DMEA)
FMEA具有以下特点:
 丰富的故障模式数据库
 完善的企业FMEA规范定制功能
 自动由FMEA生成原始的FTA(故障树)
故障树分析(Fault Tree Analysis)模块
利用FTA模块,在系统设计过程当中,通过对造成系统故障的各种因素(包括硬件、软件、环境、人为因素等)进行分析,画出逻辑框图(即故障树),从而确定系统故障原因的各种可能组合方式及其发生概率以计算系统故障概率,采取相应的纠正措施,以提供系统可靠性的一种分析方法。它以图形的方式表明了系统中失效事件和其它事件之间的相互影响,是适用于大型复杂系统安全性与可靠性分析的常用的有效方法。利用FTA,用户可以简单快速地建立故障树,输入有关参数并对系统进行定性分析和定量分析,生成报告,最后打印输出。
事件树分析(Event Tree Analysis)模块
ETA是一种逻辑的演绎法,它在给定一个初因事件的情况下,分析该初因事件可能导致的各种事件序列的结果,从而定性与定量地评价系统的特性,并帮助分析人员获得正确的决策.
ETA不仅适应于多因素,多目标,而且适用于大型的复杂系统. ETA 主要有以下功能
 非常友好简便的初因事件和事件序列的定义
 简单快速的事件树中事件序列的概率计算
 事件树报告的生成
 ETA 为用户提供的是完全图示化的界面
 ETA与其它模块完全集成,如可直接故障树中的门和事件直接联接
 支持多级分支分类
 可处理多个事件树
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条