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。
高级人工智能-粗糙集-史忠植-幻灯片格式 内容提要 一、概述 二、知识分类 三、知识的约简 四、决策表的约简 五、粗糙集的扩展模型 六、粗糙集的实验系统 七、粒度计算简介
传统的基于行车路线最短的车辆调度优化模型难以满足电子商务物流配送实际需要,导致实际配送成本居高不下;或是过于强调线路最短,而难以按照客户的要求准时送货,失去市场竞争力。将传统车辆调度模型进行修改,以提
覆盖粒计算理论模型的研究大多停留在粒度空间的单个层面上进行讨论。已经有一些学者对覆盖粒度空间的层次进行了一些尝试。通过对目前已有的三种层次模型的分析,发现这些模型中存在一些问题。定义了一种新的覆盖上的
聚类分析是数据挖掘的重要技术之一,它能够通过无监督的学习过程发现隐藏的模式,具有独立发现知识的能力。对现有文献中基于粒子群优化算法的聚类分析技术作了全面的介绍,对几种主要的粒子群聚类算法的基本原理及其
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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
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