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遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具，早被众多应用领域所接受。根据问题提出了相应的适应度函数，针对遗传算法和粗糙集理论两种方法各自的特点，将两种算法适当结合。还把结合后的方法和单一的粗糙集算法在
Rough set theory and application
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
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
文本分类方面的博士论文
论文研究-质量功能展开中自相关关系确定的粗糙集方法.pdf,
为了更好地获取由边界域产生的不确定性规则知识，提出最优近似粗糙集的属性约简方法。给出了近似空间上粗糙集最优近似集的判定与计算，然后引入最优近似分布协调集、最优近似分布约简概念。讨论了Pawlak属性约
为了提升风险决策环境下协同训练的效果,提出了一种基于粗糙子空间的协同决策算法。首先利用粗糙集属性约简的概念,将部分标记数据属性空间分解为两差异性较大的粗糙子空间;在各子空间上训练分类器,并依据各分类器
在经典的覆盖近似空间中，定义了区间直觉模糊概念的粗糙近似。通过区间直觉模糊覆盖概念，给出了一种基于区间直觉模糊覆盖的区间直觉模糊粗糙集模型。讨论了两种模型的一些相关性质。
提出划分矩阵和布尔列向量取小乘法的概念；证明了下矩阵和上矩阵的行并向量分别是下近似和上近似；研究了上下近似的性质；给出了计算上下近似的算法。
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