粗糙集理论是模式识别和机器学习的重要内容,属性约简是粗糙集理论中核心步骤。然而传统的粗糙集理论对数据集进行属性约简,计算复杂度高,容易陷入局部最优解。提出了一种新型灰狼优化算法的粗糙集属性约简技术,可
为准确及时地发现高速公路上的事故隐患,有效地减少交通延误,保障道路安全,提出了一种新的基于模糊C均值(FCM)聚类和模糊粗糙集的交通事件自动检测模型。模型分为离散化、推理规则建立和模糊推理三个步骤。在
论文研究-基于粗糙集融合支持向量机的水质预警模型.pdf, 为解决因水质预警耦合因素多,预警模式复杂以及信息不完整所引起的水质预警精度低问题,提出了粗糙集融合支持向量机(RS-SVM)的水质预警模型.
针对带“*”值的不完备决策系统,提出一种基于非对称选择相似关系的扩充粗糙集模型,通过定义“选择相似”的概念来合理地控制未知值和已知值的相似程度,克服了“*”值可与任意值相似的不足。理论分析表明,该模型
人口问题是21世纪中国所面临的重大问题,同时也是关系到社会发展的重要因素。因此人口预测,作为经济、社会研究的一种方法越来越受到人们的重视。对人口数据进行知识的发现,可以了解未来人口的演化进程,从而对连
证据理论是处理不确定性问题的有效工具,但是其证据往往来源于专家,带有很大的主观性,且合成证据的重要性无优劣之分。提出了一种基于粗糙集的证据获取与合成方法。利用证据信任度计算近似条件概率分配,根据属性重
基于粗糙集及信息增益的数据挖掘预测算法,徐立萍,姜志旺,将信息增益引进粗糙集属性化简算法中,提出一种新的基于粗糙集及信息增益的数据挖掘预测算法。并1990年到2001年7月的金枪鱼围网产量
针对Pawlak粗糙集模型处理噪声信息的局限性,借鉴变精度粗糙集模型的思想,引入多尺度变量,建立单维的多尺度粗糙集模型。通过构造尺度变量s与尺度函数f(s)的变化关系,对噪声数据进行多尺度、多角度的动
针对彩铃业务交易记录较多和客户属性的高维度及混合性的特点,建立了基于信息熵度量的模糊粗集属性约简和RBF-SVM分类的彩铃客户挖掘模型。通过10 折交叉验证,对来自两个地市的营销返回样本,在选择特征数
论文研究-精度与程度的逻辑差粗糙集模型及其算法.pdf, 基于精度与程度的逻辑差需求,提出了精度与程度的逻辑差粗糙集模型,定义了粗糙集区域概念. 在精度与程度的逻辑差粗糙集模型中,得到了粗糙集区域的
