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针对属性值为犹豫模糊元的决策问题, 提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法. 首先, 依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵; 然后, 根据判断矩阵对属性集进行约简, 确定属性权重; 最后
ISODATA算法能自动地进行类的分裂和合并，但这种硬分类算法没有充分考虑图像本身的特点和人类的视觉特性，其分类效果一般差于模糊聚类算法。而大多数模糊识别方法都需要设置类别数目，有其自身的缺点，而直觉
模糊粗糙集中依参数粗糙度的新算法，徐伟华，张晓燕，自M.Banerjeehe 和S.K.pal提出了模糊粗糙集的基本模型以来，模糊粗糙集一直是粗糙集理论研究的一个重要课题。 本文在模糊粗糙集基本模型
粗糙集模型的扩展是粗糙集研究的主要内容之一，目前已经存在许多有关粗糙集模型的扩展形式。其中基于覆盖而建立的粗糙集模型得到了很大的发展，然而学者们主要是针对单个论域进行研究的，但是实际生活中的问题却往往
个体基于量子概率幅进行编码,并将经典遗传算法的杂交算子用于量子演化算法中演化目标的优化,提出了混合量子演化算法。算法中对量子旋转角自适应更新,并首次引入了突变度的概念定义了自适应的变异算子,对量子个体
针对储油罐变位会导致罐容表读数失真的问题，采用微元法的思想建立积分模型，得到油的体积与油位高度及纵向倾斜角、横向偏转角的函数关系式；利用最小二乘法和Matlab软件确定出变位参数。为了提高精度，分别采
本文旨在探讨模糊粗糙集在数据分类与应用方面的研究。通过对模糊粗糙集理论的深入分析，结合实际数据分类与应用的场景，论文提出了一种创新的方法。该方法基于模糊粗糙集的特性，利用其对数据特征的模糊识别和提取能
基于粗糙集的数据挖掘方法研究。学位论文。。。。。
Example Learning Research Based on Rough Set Theory
基于粗糙集的属性约简算法研究，粗糙集，约简算法
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