局部粗糙集相关论文
为了在一定程度上提升模型的实用性与容错率,首先给出程度模糊粗糙集模型和局部程度模糊粗糙集模型的定义,然后,将局部模糊粗糙集......
为了拓展多粒度覆盖粗糙集模型,本文利用覆盖粗糙集中最小描述转化后的粗糙集经典表示,并结合局部粗糙集的概念,提出了多粒度空间......
本文主要是基于局部粗糙集模型与局部多粒度粗糙集模型展开讨论,进一步拓展局部粗糙集理论。基于局部粗糙集模型,考虑到决策数据常......
基于局部粗糙集的概念,对多粒度相容粗糙集模型进行扩展;在集值信息系统中建立了两种基于相容关系的局部多粒度粗糙集模型,包括乐......
粗糙集理论是一种有监督学习模型,一般需要适量有标记的数据来训练分类器,但现实中的一些问题往往存在大量无标记的数据,若标记数......
粗糙集模型作为一种重要的粒计算模型,是我们处理数据的重要工具.在实际生活中,由于数据来源的多样性,信息系统常出现集值型数据,......
为了研究论域上的对象分类的决策规则,姚一豫基于粗糙集和概率粗糙集提出了三支决策理论。它是在传统的二支决策的理论基础上发展......
多粒度粗糙集的目标概念是一种由多个二元关系诱导的粒结构近似,是粗糙集领域的一个有价值的研究方向,在实际中得到了广泛的应用。......
随着大数据时代的到来,各行各业都要面对海量、多维、不断更新的大规模的复杂数据。特别是在信息产业、科学技术、经济金融等行业......
研究基于局部粗糙集模型下的决策规则提取.对经典粗糙集的决策规则提取进行改进,给出局部粗糙集模型下的决策规则公式,并研究相关......
为了进一步有效处理不完备数据,本文将完备信息系统上的局部粗糙集理论扩展推广到不完备信息系统中,首先基于不完备信息系统的容差......
多标记学习研究的是一个对象同时具有多个标记的一类复杂问题.文本标注、视频内容标注、图像识别和蛋白质功能的发现等都属于这类......
