论文研究基于直觉模糊粗糙集的一种知识获取方法.pdf

以同时具有遗漏型和丢失型未知属性值的广义不完备信息系统为研究对象，定义一种用于分类的[α]程度限制优势关系，提出一种基于[α]程度限制优势关系的拓展粗糙集模型，并给出其上、下近似性质。通过一个教师教学

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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

粗糙集的代数刻画是粗糙集理论中研究的一个重要方向，在偶序对[R(X),R(X)]构成的集合中定义了二元运算[*]，证明了序偶对构成的集合构成了一个有界BCK代数，给出了基本的性质，为粗糙逻辑和粗糙推理

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

属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一。传统的属性约简研究并未考虑决策信息系统的树形结构,为解决这一问题,本文基于粗糙集理论,首先给出了决策信息系统的树形表示结构,该树形结构以粗糙集理论中的不可分辨关

提出了一种在图像DCT域内的信息隐藏方法。为了在保证隐秘图像视觉质量可以接受的前提下，有效提高载体图像的信息隐藏量，首先根据HVS特征和模糊理论将载体图像的各个DCT子块分为三类，然后根据DCT子块的

内部数据齐全，打开可容易运行粗糙集分类图像代码齐全

提出一种集成粗糙集理论的RBF网络设计方法.由布尔逻辑推理方法进行属性离散化,得到初始决策模式集,通过差异度对初始决策模式的相似度进行衡量并实现聚类,以聚类决策模式构造RBF网络.为加快训练速度,分别