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论文研究-粗糙集理论在我国税收预测中的应用.pdf, 基于粗糙集理论给出了对象与规则可信度的概念,提出了一种经济系统中相关关系预测法.利用信息熵的概念,评价因素的重要程度和约简因素,由此提取基本相关
排序方法是多粒度粗糙集研究的一个重要内容。分析了现有优势关系多粒度粗糙集排序方法的优缺点，对现有排序公式进行改进，使其构造的优势关系矩阵满足对称互补性，且能有效克服方法失效问题。同时，基于相对优势度的
探讨了Fuzzy ART神经网络的聚类功能及其参数对网络的影响。提出了一种基于该聚类理论的银行信用风险评估聚类模型。采用ASP.NET MS SQL Server 2000的B/S构架实现了银行信用风
粗糙集神经网络在图像分割中的应用,魏建,吴冰,神经网络用于图像分割时需要大量的训练数据,计算速度相当慢,不适合实时数据处理。网络节点个数、网络层数等的设计还缺乏比较系
提出一种新的集合包含度，并用新的集合包含度定义粗糙集理论中的知识包含度。研究了知识包含度的几个基本性质，给出了粗糙集理论中基于知识包含度的属性约简算法，通过一个汽车性能决策表的实例来表明算法的有效性。
针对流计算模式中的动态对象增量与减量同步发生的现象，提出了一种概率粗糙集三支决策的快速流计算方法。首先讨论了流计算模式中决策信息系统的单对象增减更新模式的数据模式；然后基于流计算数据变化模式分别提出了
基于覆盖关系的概率粗糙集模型的一种推广,朱世慧,吴祈宗,提出了一种新的基于覆盖关系的概率粗糙近似算子,根据概率粗糙集模型的特点,从对立事件的角度重新定义了基于覆盖关系的概率粗糙
目前，具有代表性和热点的研究是决策理论粗糙集（DTRS），它为处理风险和不确定性下的决策问题提供了新的观点，并已在许多领域得到应用。 姚基于粗糙集理论，提出了三路决策理论，这是经典的两路决策方法的延伸
国内的一些粗糙集，模糊集相关研究，想了解粗糙集，模糊集概率、理论、方法及其应用的好资料。
Rough set
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