论文研究粗糙集神经网络在心脏病诊断中的应用 .pdf

基于粗糙集理论的用户购买倾向研究，杨本植，侯文君，粗糙集理论可以处理不确定性数据，特别在处理不完备数据方面有突出的优势。本文论述了采用粗糙集理论获取个人网络行为信息与用户

针对目前物流行业在资源优化配置以及组织调度等环节中出现的匹配精度低、调用效率差等现实问题，将物流资源分类标准作为切入点，以行业内现有资源分类体系为基础，结合实际样本数据，提出基于粗糙集的物流资源分类方

证据理论是处理不确定问题的重要方法，其处理的证据来源于专家，而专家的知识经验是有限的，且存在一定的主观性。在证据合成中，Dempster合成规则为证据理论提供了证据合成公式，但该公式在合成高度冲突的证

背景：美国心脏病学会（ACC），美国心脏协会（AHA）和其他组织在2017年11月宣布了新的高血压指南（2017 ACA / AHA指南）。但是，其他组织，例如欧洲心脏病学会和欧洲学会高血压保持其诊断

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

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邻域系统粗糙集和覆盖粗糙集是经典粗糙集的两种重要扩展。通过分别比较各模型中下(上)近似集之间的包含关系和近似精度之间的大小关系,深入探讨邻域系统粗糙集和6种覆盖粗糙集模型之间的关系,得出了邻域系

Rough set theory and application

简述了粗糙集合理论的基本概念,并运用这一理论中的部分依赖性原理,计算了胃病病例辩证分型对不同症状的依赖度,分析了症状与辩证分型之间的关系.为提高计算结果的可靠性,进一步计算了辩证分型对任意两种症状共同