论文研究粗糙集理论在视频分析中的应用研究 .pdf

粗糙集是一种软计算方法,它不需要任何先验知识和理论推导,仅依赖于原始数据,从数据中发现潜在规律和隐含规则,其核心任务是数据约简,得到最简决策规则。文章基于粗糙集理论的可辨识矩阵算法,对滚动轴承故障信息

Rough Set Theory and Its Application in Management Decision

在无损探伤自动检测线上,为了记录每根管材的有关参数,需在管端进行打号、读号处理。详细介绍了管号识别系统中关键的图像预处理二值化算法。该算法称之为Stamp算法,是在分析Phototshop图像处理软件

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

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

为了更好地获取由边界域产生的不确定性规则知识，提出最优近似粗糙集的属性约简方法。给出了近似空间上粗糙集最优近似集的判定与计算，然后引入最优近似分布协调集、最优近似分布约简概念。讨论了Pawlak属性约

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。

在经典的覆盖近似空间中，定义了区间直觉模糊概念的粗糙近似。通过区间直觉模糊覆盖概念，给出了一种基于区间直觉模糊覆盖的区间直觉模糊粗糙集模型。讨论了两种模型的一些相关性质。

提出划分矩阵和布尔列向量取小乘法的概念；证明了下矩阵和上矩阵的行并向量分别是下近似和上近似；研究了上下近似的性质；给出了计算上下近似的算法。

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