在本文中,定义了基于普通二元关系的完全完全分布(CCD)晶格上的一对粗糙近似算子。 这种粗糙集可以看作是研究基于普通二元关系,粗糙模糊集和区间值粗糙模糊集的粗糙集的统一框架。 此外,根据二元关系的类,
基于粗糙集理论的多属性决策,邢雨珍,,粗糙集理论是一种新型软计算方法,是分析和处理模糊和不确定信息的有效工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类
为了提高老年人评估的效率,提出了一种基于粗糙集的优化方法。 与传统的粗糙集属性约简相比,冗余评估项通过项的相关性得以消除。 它避免了计算具有许多属性的粗糙集核心所需的大量开销。 为了解决传统粗糙集中很
提出了一种改进的基于模糊理论的柔性形态学边缘检测方法。在模糊域里选用效率更高的隶属度函数,借鉴广义模糊集的概念对模糊域计算区域进行拉伸和增强处理,增加边缘两侧灰度对比度,再利用柔性形态学特征及性质选取
粗糙集属性约简C++实现,对各个函数进行封装,共有四个类,希望大家进行改进
为了从多粒度、多层次的角度有效处理名义型属性和数值型属性并存的混合数据, 首先基于不同的属性集序列和不同的邻域半径构建双重粒化准则, 建立基于双重粒化准则的邻域多粒度粗糙集模型; 然后给出该模型的相关
基于粗糙集的模糊神经网络降水预报模型研究。
针对目前已有的多目标决策问题存在的局限,提出了一种新的属性权重确定方法,从而得到了运用粗糙集理论对CAI课件进行综合评价的方法,使得对CAI课件的评价更加科学、客观,最后通过实例验证了该方法的实用性和
在分析各种导水裂隙带高度影响因素的基础上,利用粗糙集理论约简得到最佳的元素集合,将其作为神经网络的输入层,建立基于粗糙集理论的导水裂隙带高度预计神经网络模型,并结合实测数据,检验模型的精度。
粗糙集约简程序属性约简的顺序如下:求正域、生成未经处理的区分矩阵、对区分矩阵进行化简、求核、对已经处理过的区分矩阵进行属性约简。约简后的决策表有26行,所有12个属性都是正域中的属性,核为空
