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基于粗糙集的河流水质生物分类系统的研究,王霞,李功振,水是生命之源,也是人类赖以生存的自然环境。随着社会的进步,对水质精确分类的研究也广泛开展起来。本文借鉴前人经验,提出基于
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
粗糙集的知识约简研究.毕业学位论文-------
粗糙集理论作为一种新的分析和处理不精确、不一致、不完整信息和知识的数学工具,为智能信息处理提供了有效的处理技术。
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
论文研究-粗糙集与拓扑空间的子集.pdf, 引入拓扑空间的子集关于子基的内部和闭包的定义,并获得了它们的一些基本性质;讨论它们与粗糙集理论中的下近似集和上近似集之间的关系.这些结果可以看作是粗糙集的
改进属性重要度概念,给出了一种基于粗糙集理论的单属性重要度和组合属性重要度结合的确定属性权重的方法及其具体操作步骤。通过实例说明,改进的粗糙集权重计算方法具有普适性,权重计算更合理。
拟阵是一种图和矩阵的同时推广的概念,而覆盖粗糙集是经典粗糙集的推广。利用拟阵理论研究覆盖模糊粗糙集,从而将两者进行了融合,提出了拟阵覆盖模糊粗糙集的概念,定义了拟阵覆盖近似空间的上下近似。分析了拟阵覆
文本分类方面的博士论文
以Z.Pawlak粗集理论为基础,将动态模糊近似概念引入Dubois模糊粗糙集中。提出了双向S-模糊粗糙集概念,给出了双向S-模糊粗糙集的结构与性质。分析了双向S-模糊粗糙集与Z.Pawlak粗集、D
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