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现有基于粗糙集的属性约简算法主要针对数据全部驻留在内存中的情况,因此算法不适合海量数据的约简计算、可伸缩性较差.本文借助SLIQ算法的思想并引入相应的一种数据预处理策略,由此提出一个快速的属性约简算法
针对粗糙集中求属性核和属性约简存在的问题, 首先给出了改进的差别矩阵定义, 进而提出一种基于改进 差别矩阵的核增量式更新算法, 用于解决对象动态增加情况下核的更新问题; 同时, 为了降低现有增量式属性
针对在 Ng uy en 和 Skow r on 的离散化算法中进行启发式约简时会出现某些属性不能进行离散 化问题,以及在无核数据集中启发式约简算法计算量比较大等问题,在粗糙集理论和属性频率函数的基
基于属性关系积的值约简算法，兰聪花，陈晓云，属性值约简是粗集理论研究的重要内容之一。本文将粗糙集理论应用于一致决策表和不一致决策表的值约简，给出了属性关系积、规则的
提出了一种基于模糊决策属性依赖度的属性相对约简算法。该算法利用粗糙集理论分析的方法，通过在知识表达系统中引入模糊决策属性依赖度的概念，来描述由条件属性所提供的知识对整体决策的依赖程度，并通过模糊决策属
一种新的粗糙集约简算法，肖厚国，李岚，属性约简是粗糙集合研究的核心内容之一，现已证明寻找最小约简是NP-hard问题。本文利用一种新的区分矩阵与免疫遗传算法结合方法，��
研究了优势关系下不协调决策表的优势区分矩阵及其求核方法。用反例指出利用文献[6]中的优势区分矩阵来求核的方法是错误的，给出一个改进的优势区分矩阵的定义和求核方法，其空间和时间复杂度都优于现有的算法。
主要是讲解了一种改进的矩阵练成算法。改算法优于其它的算法。
在浩瀚的数据资源中，为了实现对特定主题的搜索或提取，文本自动分类技术已经成为目前研究的热点。KNN是一种重要的文本自动分类方法，KNN能够处理大规模数据，且具有较高的稳定性，但面临分类速度较慢的问题。
SOA中一种基于规则的异常处理方法，徐艳婷，邓芳，面向服务的架构（SOA）是一种以业务为中心IT架构方法，它能够集成可重用的业务流程以及服务。业务流程执行语言（BPEL）是SOA中将服务
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