一种基于属性重要性的变精度粗糙集属性约简算法

引入Galois联络，利用Galois联络深入研究了概念格的基本性质。指出概念格同构是格同构。为了寻求更为简洁、合理的约简算法，在更一般的形式背景（即对象集和属性集有限或无限）中，给出协调集的四类判定

针对C4.5决策树构造复杂、分类精度不高等问题,提出了一种基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法。该算法采用近似分类质量作为节点选择属性的启发函数,与信息增益率相比,该标准更能准确地刻画属性分类的综合贡

针对属性值为犹豫模糊元的决策问题, 提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法. 首先, 依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵; 然后, 根据判断矩阵对属性集进行约简, 确定属性权重; 最后

粗糙集的知识约简研究.毕业学位论文-------

度约束最小树问题属于NP-完全问题，是一类比较难解的问题，但在现实中具有非常重要的应用价值。探讨了如何将基于prüfer数的遗传算法应用于该问题，并给出了相应的算法。采用C语言和MATLAB的混合编程

从集合间的包含程度出发，构造了一种基于包含度的变精度软粗糙集模型。提出带参数的变精度近似算子的定义，得到了它的基本性质和定理，并给出了证明；定义了双精度软粗糙集的近似算子，研究了其性质；讨论了该模型与

定义了基于广义多粒度粗糙集的属性约简，研究了约简的一些基本性质，给出matlab计算的过程，并给出计算实例。定义了信息系统的严格协调、软不协调性、粒度协调、粒度不协调，定义了广义多粒度下约简、粒度约简

基于邻域的变精度覆盖粗糙集模型中,β上,下覆盖近似算子的交不保持交运算。通过定义一对新的覆盖边界上,下算子,并讨论了它们的性质。应用新定义的算子,能够将覆盖上下近似算子交运算的不等式变成等式,防止了信

粗糙集属性约简及其在电力系统中的若干应用

为了确定可信度量中的属性权重，提出一种新的软件属性权重的分配方法。对软件属性模型进行分层划分属性，引入软件属性互相影响的概念，结合基于属性相互影响和属性重要性的权重分配方法，从两个层次对属性的权重进行