论文研究基于粗糙集的文本分类研究 .pdf

综合考虑不完备信息系统中信息缺失的不同情况及属性本身的重要性，提出了加权特性关系，给出了基于加权特性关系的扩展粗糙集模型及其近似集的定义和性质，并用实际例子解释了该扩展粗糙集模型的近似集计算方法。

web文本分类挖掘研究论文

通过研究飞机快速存取记录器（Quick Access Recorders，QAR）数据和粗糙集理论的特点，结合信息决策表的相关知识，对QAR数据中的异常数据进行检测挖掘，以辅助飞机故障检测及排除。主要

针对Pawlak粗糙集模型处理噪声信息的局限性，借鉴变精度粗糙集模型的思想，引入多尺度变量，建立单维的多尺度粗糙集模型。通过构造尺度变量s与尺度函数f（s）的变化关系，对噪声数据进行多尺度、多角度的动

文本按照一定的策略归于一个或多个类别中的应用技术。文本分类是文本挖掘的基础。而特征选择又是文本分类中的核心．论文分析了以前特征选择方法中由于特征数目过多而造成分类时间和精度不高的缺点。提出了一种基于粗

针对覆盖粗糙集仅适用于单一数据类型的论域覆盖的问题，提出复合覆盖粗糙集模型。在研究邻域覆盖粗糙集、集值覆盖粗糙集、区间值覆盖粗糙集的基础上，在复合数据模型下，通过建立多种覆盖关系（邻域覆盖、集值覆盖、

以Z.Pawlak粗集理论为基础，将动态模糊近似概念引入Dubois模糊粗糙集中。提出了双向S-模糊粗糙集概念，给出了双向S-模糊粗糙集的结构与性质。分析了双向S-模糊粗糙集与Z.Pawlak粗集、D

数据挖掘的主要目标之一是进行有效分类，粗糙集的上下近似空间正是为了对信息系统进行分类。变精度粗糙集作为经典粗糙集的推广模型，目前研究仅局限于有限集。针对变精度粗糙集模型无法处理无限集合的问题，在变精度

从粒计算的角度，经典的粗糙集是建立在单一的粒（等价关系）上的，把它推广到建立在优势关系上的多粒度粗糙集，定义了多粒度下的上下近似。通过对经典粗糙集的比较，得到了二粒度和多粒度下粗糙集的一些性质和结论。

论文研究-粗糙集与拓扑空间的子集.pdf,  引入拓扑空间的子集关于子基的内部和闭包的定义,并获得了它们的一些基本性质;讨论它们与粗糙集理论中的下近似集和上近似集之间的关系.这些结果可以看作是粗糙集的