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本文将粗糙集理论与模糊集理论结合起来,给出一种图书馆最优选书算法。该算法首先从已知数据的初始信息系统出发,计算各选书方案之间的相似度,从而构造相似矩阵,然后根据相似矩阵的传递闭包对各方案进行聚类,并根据粗糙集理论求各属性重要性,最后利用加权综合的思想及最小距离方法选择最优买书方案。
基于粗糙集与模糊集理论的图书馆最优选书算法
【摘 要】
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本文将粗糙集理论与模糊集理论结合起来,给出一种图书馆最优选书算法。该算法首先从已知数据的初始信息系统出发,计算各选书方案之间的相似度,从而构造相似矩阵,然后根据相似
【机 构】
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长沙理工大学图书馆,长沙理工大学数学与计算科学学院
【出 处】
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计算机科学与应用
【发表日期】
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2012年5期
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