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针对属性值为犹豫模糊元的决策问题, 提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法. 首先, 依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵; 然后, 根据判断矩阵对属性集进行约简, 确定属性权重; 最后
决策粗糙集理论是姚一豫教授基于传统粗糙集提出的代价敏感的粗糙集模型,之后衍生了许多基于DTRS的属性约简,如保持正域不变的约简、保持正域和负域同时不变的约简、获取代价最小的约简等。然后这些约简是对所有
提出了一种高效低负荷的异常检测方法,用于监控进程的非正常行为,该方法借助于粗糙集理论从进程正常运行情况下产生的系统调用序列中提取出一个简单的预测规则模型,能有效地检测了进程的异常运行状态,同其它方法相
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基于粗糙集理论的馈线自动化技术,刘韶峰,廖力清,馈线自动化系统是配电网系统的重要环节,本文从配电网系统及馈线自动化系统的分析出发,分析研究基于多Agent系统(MAS)网络式保护的FTU
将变精度粗糙集(VPRS)理论引入到故障特征选择中,以分类质量作为启发知识设计了一种基于VPRS的故障特征选择方法,并通过一个实例验证了该方法的可行性。
基于遗传算法与粗糙集理论的灭火机器人路径规划研究的代码实现
在知识发现过程中,由于待处理的数据集有时带有噪声或不完整,因此需要能处理不精确、不确定数据的理论和方法。粗糙集理论正是满足这种要求的新型数学工具。基于粗糙集的知识发现过程,就是利用粗糙集理论与方法从数
P-M模型利用扩散偏微分方程进行图像平滑,通过随梯度自适应变化的扩散系数实现去除噪声的同时保护图像边缘特征,为进一步提高图像视觉效果,希望在图像边缘附近进行逆扩散以增强边缘特征,为此提出了实现自适应边
为了使计算机能够智能判断、提取"城市主要道路",运用粗糙集处理问题的方式,并依据现有的数据来源以及采集方法,研究在人工采集时,城市道路的空间关系、道路属性对自身的影响程度,最终形成
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