属性序相关论文
传统的时空复合数据模型，以复合节点、弧段构造复合点、线、面图形单元来组织时空数据，它分解了地理实体的空间完整性，属一种附有时变......
针对面向领域用户的决策规则挖掘问题,用属性序描述领域用户的需求和兴趣,模拟人脑分辨事物的过程,提出了一种属性序下的分层递阶......
粗糙集理论是一种用于处理不完备和不确定性问题的新型数学工具,能够对知识进行分类并且不需要信息系统之外的任何先验知识,所以在......
本文针对不协调序决策信息系统,面向用户需求研究属性约简问题.首先,根据基于近似分类质量不变给出的属性约简的定义,重新定义不协......
粗糙集和灰色理论在数据挖掘领域各有优点,它们最终目标都是为了发现知识。将粗糙集和灰色系统结合,研究了区间灰色信息系统在优势......
由于KNN（K Nearest Neighbor）文本分类器的待分类文本数据维数和计算次数较高,其耗费的时间和空间成本也很高,故引入粗糙集的属性约......
在给定属性序下,提出了一种基于容差关系的属性约简算法,该算法可以计算给定属性序下不完备信息系统的唯一约简。文中给出了严格的......
在已有的属性约简算法中，一般假定属性集中的属性同等重要．然而，对于实际问题，这种假定既不合理也不实际，因为属性的重要性往往与用户的......
为了克服传统粗糙集属性约简方法求解效率不高,且难以搜索出满足用户需求的最优属性约简集的问题,提出了一种属性序约简优化算法。......
研究了已有的恶意代码特征选择和约简方法,针对已有的属性约简方法没有充分利用特征选择评估函数信息的不足,提出以信息增益值和特......
许多学习算法都存在这样一个偏置：属性集中的属性同等重要.然而,这种假设不一定实际.如果把属性集中的属性根据实际情况考虑为分别......
海量数据属性约简的研究是数据挖掘研究中的一个难点。已有的许多属性约简算法对于空间复杂度考虑得不够,导致了算法不能适应大数......
为有效地解决不完备信息系统的知识约简，得到更优的决策规则集，研究了基于容差关系的决策熵在不完备信息系统中能客观反映决策规则的......
将分治法的思想溶入Rough集算法中,在给定属性序下,提出了基于分治策略的属性约简算法.利用该算法可以计算给定属性序下的唯一约简......
属性约简是粗糙集理论研究的核心内容之一,它是指在保持分类能力不变的前提下,将属性集中的冗余(或不必要)属性删除.很多关于属性......
