【摘 要】
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该文工作主要包括以下内容:知识约简是粗集理论的核心内容之一.该文首先提出了工于信道容量的知识约简方法;接着提出了变论域知识约简算法;最后针以动态约简的基本算法,给出
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该文工作主要包括以下内容:知识约简是粗集理论的核心内容之一.该文首先提出了工于信道容量的知识约简方法;接着提出了变论域知识约简算法;最后针以动态约简的基本算法,给出一种改进算法.决策规则的生成是知识约简的主要目的.该文首先提出了概率最优规则准则,并在此基上研究了一种决策规则生成算法;然后改进了基于二元属性的决策规则生成方法;最后针对不完全决策系统,给出了一种基于相似关系的简单算法.分辨矩阵和决策矩阵是粗集的两个基本概念.该文将结合起来,提出了改进决策矩阵的这义,并据此得到了一种决策规则生成算法及其几种改进算法.缺省规则反映了对象间的普遍关系.该文提出了约简格的定义,并建造了基于约简格的缺省规则挖掘模型.该文还建构了一种粗集神经网络模型,利用粗集理论简化神经网络训练样本,能够减少拟合现象,简化网络结构,人而大大提高神经网络的训练速度,提高网络识别率,针对粗集分析受限于离散属性的缺点,研究了一种连续属性的实用化离散化方法-聚类划分法,从而为粗集理论拓宽了应用范围.
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