基于粗糙集的图像分类方法

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

将粗糙集理论与直觉模糊集理论相结合,提出了一种基于直觉模糊粗糙集理论的知识获取方法。描述了直觉模糊相似关系下粗糙集的模型,并在此基础之上重新定义了正域、依赖度与非依赖度、确定性因子与非确定性因子等概念

Data mining method based on rough set and genetic algorithm.pdf

本论文探讨了一种新的字符识别方法，基于粗糙集理论。该方法在字符识别领域具有潜在的应用前景。通过对粗糙集理论的运用，我们提出了一种有效的字符识别方案，为解决该领域的问题提供了新思路。

证据理论是处理不确定问题的重要方法，其处理的证据来源于专家，而专家的知识经验是有限的，且存在一定的主观性。在证据合成中，Dempster合成规则为证据理论提供了证据合成公式，但该公式在合成高度冲突的证

图像增强在提高SAR图像舰船目标检测精度方面具有十分重要的意义。由于传统算法不能很好地对SAR图像进行目标增强，提出了基于改进粗糙集理论和引力场强度的目标增强算法。通过借鉴引力场相关理论知识，将粗糙集

基于粗糙集和属性直方图的医学图像增强，张璐，谢刚，医学图像信息存在着复杂性，在处理中的各个不同层次可能出现不完整性和不确定性。利用粗糙集理论进行图像增强，子图的划分是关键