基于粗糙集的面向概念分层的数据挖掘方法

用于粗糙集运算。属性小于20个，对象小于500

适用于粗糙集理论的rosetta软件并附有简易教程，安装、使用相当方便。

粗糙集处理系统——媲美迷糊数学的一种经典处理不确定知识模型

一个粗糙集代数是由一个集合代数加上一对近似算子构成的。本文用公理化方法定义了模糊环境下的近似算子和粗糙集代数系统。证明了若系统(Φ(U),∩,∪,-,L,H)是一个模糊粗糙集(粗糙模糊集)代数,则其导

置信优势关系粗糙集是处理不完备有序信息的重要模型, 上、下近似集的计算是核心内容之一. 在实际应用中, 属性集通常会发生变化. 根据属性集的增加或减少, 首先讨论置信优势类及劣势类变化情况, 随之给出

针对多属性灰色关联聚类的阈值确定问题,利用决策粗糙集方法,通过引入两个阈值参数定义决策对象间的可能关系和集合;将其代替基于灰色关联聚类的非此即彼关系,构建基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法,并采用

基于信息熵和粗糙集的结构损伤识别方法,林晓男,刘金胜,提出了一种基于信息熵和粗糙集的识别结构损伤的方法。利用信息熵判断结构的状态,以此来确定结构是否损伤,并简单的介绍了粗糙集

基于粗糙集的机械制造工艺知识发现方法研究，殷国富，方辉，针对企业工艺信息系统中的知识发现问题，分析了传统的计算机辅助工艺设计系统、工艺信息系统和基于知识的工艺信息系统的联系与区

针对经典粗糙集理论的属性约简，从三个方面对属性约简方法进行综述。最后对属性约简中存在的问题进行了分析，并提出了进一步研究的方向。

粗糙集理论是波兰科学家Pawlak提出的研究 模糊性和不确定性的新型数学工具，其重要的特点 是仅利用数据本身所提供的信息，不需要任何附加 信息或先验知识，即可通过不可分辨关系和不可分 辨类确定给定问题