粗糙集属性相对约简软件

基于粗糙集理论的多属性决策，邢雨珍，，粗糙集理论是一种新型软计算方法，是分析和处理模糊和不确定信息的有效工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类

粗糙集分析软件，可用求核、约简、规则提取，有源代码

粗糙集属性约简Rosetta软件及中文指导教程上手直接用

这是一个除了wake和rosetta软件外，另外一个粗糙集属性简约软件，非常好用。不过是全英文的哦，要有点英文底子，这个软件比rosetta更好用一些。

粗糙集软件附加使用教程，粗糙集软件主要是rosetta等，针对于约简方法等有很大作用

一种新的基于属性重要性的粗糙集值约简算法，共同学习，共同进步

论文研究-精度与程度逻辑差双量化粗糙集模型的属性约简.pdf,  双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能, 精度与程度逻辑差粗糙集模型则是一类基本双量化模型. 本文主要针对该模型, 深入探讨其在二

为了减少航天器特征值属性的冗余性并提高其权重的准确性，提出了一种基于邻域粗糙集的属性约简及权重计算方法。通过对不同重要度下限分类精度的对比分析，给出了确定邻域半径的新规则。在信息观权值最优计算公式的基

阐明了变精度粗糙集模型中,经典粗糙集模型分类质量、相对正域、决策类下近似不再具有非单调递减特征，在约简过程中分类质量和相对正域会出现跳跃现象，约简过程具有不稳定性；但决策类下近似不会出现跳跃现象，可以

属性约简是粗糙集理论中的重要问题。许多学者针对邻域粗糙集提出多种属性约简方法，包括应用最为广泛的启发式算法。在多半径邻域粗糙集的基础上，针对当前启发式约简算法往往会包含一定冗余属性的缺陷，提出一种融合