粗糙集RS仿真程序RS仿真程序

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胡清华邻域粗糙集代码

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粗糙集的知识约简研究.毕业学位论文-------

概述粗糙集方法与应用，RS方法已被成功地应用于机器学习、知识获取、决策分析、知识发现、模式识别、专家系统和决策支持系统等领域。有趣的结果已激励各个领域的专家研究RST及它的应用。

粗糙集理论作为一种新的分析和处理不精确、不一致、不完整信息和知识的数学工具，为智能信息处理提供了有效的处理技术。

成本敏感的粗糙集方法

概率粗糙集(PRS)和分级粗糙集(GRS)是两个量化模型,分别测量等效类和基本概念之间的相对和绝对定量信息。 作为一种特殊的PRS模型,决策理论粗糙集(DTRS)主要利用条件概率来表达相对定量。 但是

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一。传统的属性约简研究并未考虑决策信息系统的树形结构,为解决这一问题,本文基于粗糙集理论,首先给出了决策信息系统的树形表示结构,该树形结构以粗糙集理论中的不可分辨关

rs编码解码程序,在matlab中仿真成功