ROUGH集相关论文
信息熵是度量Rough预测(Rough Set Prediction)的结果的不确定性的一种非常有效且有竞争力的方法。在Rough集中，Miao和Wang利用信息......
学位
本文首先介绍了粗糙集的主要概念和相关理论，探讨和研究了智能决策支持系统的原理、结构、构造方法和研究现状，介绍了GIS(Geographic......
数据挖掘的诞生和发展是建立在数据库技术、人工智能和机器学习等多种学科发展的基础之上的，数据挖掘就是从数据库中积累的大量数据......
本文以基于空间数据库特别是GIS数据库的数据挖掘技术为研究对象，主要研究了基于Rough集理论的空间数据分类和空间关联规则挖掘技术......
空间数据挖掘是指从空间数据库中提取用户感兴趣的空间模式与特征、空间与非空间数据的普遍关系及其它一些隐含在空间数据中的普遍......
本文拟在体质测定的基础上探讨个体体质健康的评价方法。 本文利用Rough集理论和技术，针对反映体质健康的三个方面：生理功能......
Vague集理论是一种模糊集理论的推广理论，它既考虑了事物本身的模糊性又考虑了人们认识能力有限导致的未知性。本文对vague集理论性......
数据分类是数据挖掘的一个重要功能,神经网络以其良好的抗噪性和鲁棒性而成为一种广泛使用的数据挖掘工具,尤其是运用在数据分类中......
随着用户对软件产品质量要求越来越高，对软件开发商来说，软件产品质量不再仅是一个公司成为市场优胜者的有利因素，更是公司成功参与竞......
机器学习是人工智能领域中重要的研究课题，是用计算机模拟人类学习活动的一门科学。机器学习用计算机模拟和实现人类的学习过程，目的......
粒计算是信息处理的一种新的计算模式，涉及到如何利用粒来求解问题的方法，时间序列的挖掘作为数据挖掘的一个课题正引起广泛而深入的......
Rough sets是Pawlak提出的一种处理模糊和不确定性的数学工具,在粗糙集的各种研究方向中,属性约简算法一直是粗糙集理论研究的重点......
不确定性知识的表示和处理一向是专家学者研究的热点，寻求有效的方法刻画和处理不确定性知识是Rough集理论研究的重要方向。在Rough......
机器学习是让计算机模拟和实现人类学习的过程，目的是自动获取知识。机器学习在人工智能的研究中具有十分重要的地位。归纳学习方法......
随着电子商务的快速发展,带来的巨大经济利益的推动下,使得推荐系统的关注度日益升高,推荐系统逐渐成为一个专门的研究领域。推荐......
作为挖掘隐藏于海量数据中有价值知识的数据挖掘技术，自20世纪80年代后期提出以来发展迅猛，现在广泛应用于商业、电信、金融、生物学......
本体最初是一个哲学概念,用来描述事物的本质,本体是概念、属性和关系的集合。它除了应用于语义Web的信息表示之外,还被广泛地应用......
随着互联网上邮件的广泛使用,垃圾邮件的问题变得日益严重,它不仅消耗网络带宽和计算机时空开销,而且会对企业的正常运行和用户的......
入侵检测是对入侵攻击行为的检测,它通过收集和分析网络行为、安全日志、审计数据、其它网络上可以获得的信息以及计算机系统中若......
随着社会网络化和信息化的迅猛发展，在许多领域积累了海量的数据，如何降低这些数据的维度，从中选择出有用的特征，一直是海量数据挖掘的......
教学预警作为高校教学的中确保教学质量的一个重要措施，在如今高校大批量培育人才的背景下显得尤为重要。传统的教学预警依靠excel......
新技术革命的不断推进，产品快速的更新换代，社会需求结构急剧变化，使得社会经济环境变得日趋复杂，经济生活中的不确定因素与日俱增。“......
元胞自动机(Cellular Automata,简称CA)是一种时间、空间和变量均离散的数学模型,已被广泛应用于各种物理现象的模拟。粒及粒计算......
经典粗糙集理论以完备系统为研究对象,通过等价关系将论域划分为互不相交的等价类。等价关系的概念虽然至关重要,但是由各种原因所......
采购管理智能决策支持系统(Purchasing Management Intelligence Decision Support System, PMIDSS)是现代企业经营决策和提高企业......
本文以日光温室为试验研究对象，基于Rough集理论对试验数据的完备化推理分析，应用结构力学等知识，根据温室载荷设计标准，分析研究了基......
如今,随着互联网的飞速发展,我们能得到的数据越来越复杂,越来越多的冗余数据,从而,对属性做约简是十分必要的,通过对属性的约简进......
随着计算机科学的飞速发展，有关计算机科学的数学基础研究越来越受到人们的关注和重视，已成为数学和计算机科学研究者共同感兴趣的领......
属性约简是粗糙集理论的重要应用,也是其核心问题之一。但是,经典粗糙集理论模型建立在不分明关系(等价关系)基础上,它处理的属性......
经典Rough集理论主要是利用了不可分辨关系对完备信息系统进行分析的.对现有粗糙集模型进行扩充后,才可以应用于不完备信息系统.容......
在股权分置改革以前,证券市场上上市公司股份按是否可以在证券交易所上市交易被分为流通股和非流通股。这种股权分置的状态,导致了......
将探测性数据分析、面向属性的归纳和Ｒｏｕｇｈ 集方法结合起来，形成了一种灵活通用的探测性归纳学习方法ＥＩＬ，可以从空间数据库中发现普遍知识、......
属性约简是Rough集理论中的核心问题之一,找出所有的约简或最小约简是一个NP难题.本文证明了正区域和边界域的一些性质,指出在考虑......
介绍了Rough集理论的概念与方法，并将其全面引入GIS领域，归纳整理出Rough集理论用于GIS中属性分析和知识发现的一整套方法，为GIS的属......
将活性污泥污水处理系统的预测知识、异常诊断知识及分析和控制知识进行整合,并利用基于Rough集的数据挖掘方法梳理、约简知识库,......
等价类是Rough集理论的核心概念之一,如何高效地计算等价类是提高各相关算法性能的关键.引入高维空间向量夹角的概念,根据数据在机......
随着Internet的飞速发展,网络上的web信息资源迅速膨胀,如何在浩瀚的web文本信息资源中高效精确地挖掘出有用的知识已经成为目前的......
研究了Rough集理论在基于不同谱段光学信息融合的目标识别系统中的应用技术,在介绍了目标知识表示方法的基础上,提出了用C均值算法......
阐述了基于Rough集的时间序列数据的挖掘策略,重点讨论了时间序列数据中的时序与非时序信息的获取问题.实践证明,Rough集理论作为......
建立武器参数费用模型 ,首先要挑选特征参数 ,这里采用知识约简方法选择武器的特征参数 ;利用神经网络理论建立了参数费用模型 ,武......
针对以旅行商问题(TSP)为代表的组合优化问题提出一种基于 Rough 集理论的两阶段禁忌搜索算法.该算法没有采用多数自适应禁忌搜索......
将行程长度纹理特征与神经网络相结合应用于遥感图像分类中.在特征选择阶段采用类内、类间方差标准与 Rough 集相结合的方法挑选出......
分析了模糊集与Rough集两种不确定性集合的异同,指出模糊集中存在的不足和缺陷,在此基础上定义一种新的不确定性集合称作未确知集.......
首先简要描述了Pawlak的Rough集模型，然后，提出可变精度Rough集模型。在定义Rough隶属函数概念的基础上，详细论述了可变精度的Rough集......
文中主要研究了粗糙集理论在空间数据分类中的应用。在空间数据分类的同时考虑了数据的空间属性和非空间属性，并提出了一种新的基于......
经典Rough集理论是基于完备信息系统的。然而在实际应用中,由于数据存取或数据处理方面的原因,决策表经常是不完备的,即存在缺值。......
简化决策表具有高效处理数据的能力，一经提出即得到广泛的重视。文中通过反例证明简化决策表在处理数据时会产生错误，改变了原决策表......
