论文研究-测试代价敏感的粗糙集方法.pdf, 在粗糙集模型中,α量化不可分辨关系是强与弱不可分辨关系的推广形式.然而值得注
在双论域粗糙集中,不论是理论上还是应用上,矩阵方法都是一种简单且高效的计算方法。利用矩阵的方法来研究双论域粗糙集。提出了双论域上的关系矩阵,通过关系矩阵以及关系矩阵的转置,构造了两个布尔方阵。利用这两
GJK碰撞检测算法的研究及改进,朱鹏程,孙劲光,碰撞检测是机器人、动画仿真与虚拟现实等领域中一个非常关键的问题,其基本任务是确定两个或多个物体彼此之间是否发生接触或穿透.�
针对蚁群算法容易陷入局部搜索的问题,提出了一种基于格的蚁群算法。将问题空间划分为n块格子,基于随机策略,将m只蚂蚁分别放在n块格子中,对于每个格子,再次基于随机策略,将格子内的蚂蚁放置在不同的节点上。
采用信息熵的方法来度量粗糙集的模糊性可以在约简之前对粗糙的决策属性进行预处理,从而消除因决策属性的冗余而带来的分类决策的偏差。结合 SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。
目前,邻域多粒度粗糙集模型广泛采用的距离函数闵可夫斯基距离存在着一定的局限性,通过引入兰氏距离作为距离函数,重构了邻域半径的选取方法,基于此提出一种改进的邻域多粒度粗糙集模型,并证明了相关的性质。采用
为了在场景亮度快速变化的情况下能正确地检测运动车辆,提出了一种基于分块建模和K-means聚类的在线背景重建算法。首先将图像划分为互相重叠的子块,使用自适应匹配阈值对每个子块进行聚类。然后对各子块中选
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,
粗糙集实现的代码和一些关于粗糙集的论文,主要是在matlab的实现代码、
基于粗糙集的数据挖掘方法研究。学位论文。。。。。