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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
最近几年，对于粗糙集的研究越来越多，尤其是粗糙集与其他软计算理论相结合的研究更为突出，取得了很多有意义的研究成果。鉴于此，将此方面目前的主要研究状况进行了总结，主要介绍了目前粗糙集与模糊集、神经网络、
粗糙集理论是处理不确定性信息的有效工具,并已成功应用于许多领域。 增量学习作为动态环境中数据分析的一种有效策略,可以通过使用先验知识从新信息中获取更多知识,并吸引了许多学者的广泛关注。 在本文中,作者
考虑到模糊信息系统的不完备性和信息值的不确定性，讨论了不完备区间值模糊信息系统的粗糙集理论，给出了粗糙近似算子的性质。研究了不完备区间值模糊信息系统上的知识发现，提出了基于不完备区间值决策表的决策规则
在分析当前研究中常用的属性离散化方法的基础上，提出了一种计算初始断点集合的算法；定义了断点的信息熵，并以此作为对断点重要性的度量，提出了一种基于粗糙集理论和信息熵的属性离散化算法。通过与其他离散化算法
目前我国企业效绩评价体系中存在指标冗余和指标关联两方面的缺陷，通过引入粗糙集理论与属性约简规则，结合16家沪市上市公司实例，在保证粗糙分类质量不变的情况下，对企业效绩评价指标属性约简。 结果表明，针对
就主动数据库中规则冲突这个问题进行了研究，结合遗传算法，提出了一种规则调度的新算法—基于遗传算法的ECA规则的调度算法。该算法把规则的优先级与主动数据库中知识模型的维度相结合，给出了一种合理的编码策略
本科毕业论文聚焦于模糊粗糙集理论在实际数据分类中的应用研究。通过对模糊粗糙集理论的深入剖析，论文揭示了该理论在面对大规模、复杂数据时的优越性。通过实证分析，论文验证了模糊粗糙集在数据分类中的高效性和适
基于信息获取的直觉性知识内容性质,在粗糙集理论中引入了组合熵和组合粒化的概念。 定义了条件组合熵和互信息,并推导了它们的几个有用属性。 此外,建立了组合熵和组合颗粒化之间的关系,可以表示为CE(R)+
论文研究-基于粗糙集理论的东江流域水基系统健康集对评价.pdf, 基于水基系统概念和内涵构建了东江流域水基系统健康评价指标
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