论文研究基于粗糙集融合支持向量机的水质预警模型.pdf

针对基于分辨矩阵约简算法中存在冗余元素，从而导致空间存储代价高的问题，提出一种基于加权浓缩树的属性约简算法。该算法可以进一步剔除冗余元素，压缩存储分辨矩阵中的信息，并且在构建树结构的过程当中考虑了属性

作为Pawlak粗糙集的扩展，邻域粗糙集能有效地处理数值型的数据。但是，因为沿用了Pawlak粗糙集在构造上下近似集时的包含关系，邻域粗糙集对噪声数据的容错性很差。针对这个问题，通过引入贝叶斯最小风险

现有的实体分辨方法在准确性和效率上各有所长，将易分辨和难分辨的记录对分开，为下一步分别应用不同分辨方法提供基础。对待划分的记录对，利用变精度邻域粗糙集分别计算相似记录对和不相似记录对的上下近似集，得到

基于粗糙集的快速车牌字符识别技术,王波,陈迎娜,为了解决传统识别技术在车牌字符识别时效率低的问题,该文提出了一种基于粗糙集高效属性约简算法的快速车牌识别技术,该方法首先

基于粗糙集和属性直方图的医学图像增强，张璐，谢刚，医学图像信息存在着复杂性，在处理中的各个不同层次可能出现不完整性和不确定性。利用粗糙集理论进行图像增强，子图的划分是关键

粗糙集理论：基于三支决策视角，刘盾，李天瑞，从三支决策的视角出发，系统地介绍了三支决策与粗糙集理论相融合的理论、方法和应用。考虑到粗糙集理论中的正域、负域和边界域可

支持向量机的模型选择问题就是对于一个给定的核函数，调节核参数和惩罚因子C。分析了网格搜索算法和模式搜索算法，通过结合上述两种算法的优点提出了网格模式搜索算法。其核心原理是先用网格算法在全局范围内进行快

论文研究-基于决策依赖度的粗糙集约简模型研究.pdf, 为寻求高效的粗糙集约简模型,基于可分辨关系提出决策分辨约简、依赖性和依赖度等概念.与以往粗糙集约简模型相比,为提高约简精确性,提出性能为O(|P

代码生成作为并行编译器的后端，其生成代码的优劣直接影响着并行程序的执行效率。并行分解的维内存在偏移会产生维内通信，传统算法生成的维内通信代码不够精确，会产生冗余通信。提出了通过合并数组变量生成通信链，

基于粗糙集的属性约简在数据挖掘中的研究，杜晓昕，徐慧，属性约简是知识获取中的关键问题之一，目前在数据挖掘、机器学习和统计模式识别等方面有广泛的应用。本文从空集出发，将属性的重