二进制可辨矩阵相关论文
数据挖掘(DM)是从数据中提取人们感兴趣的、潜在的、可用的知识,并表示成用户可理解的形式。分类是数据挖掘的一个重要分支,粗糙集......
对决策表的二进制可辨矩阵[11]进行先期化简的算法[10]可大大减少知识约简的操作对象,大大加快知识约简的速度,是一种很有前途的知......
针对模拟电路故障诊断测试节点优选问题，采用粗糙集中二进制可辨矩阵的概念，将模拟电路故障诊断节点优选转化为求信息系统的最优约简......
粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具，其对知识的理解是认为知识与分类相关、知识是有粒度的。文中利用粗糙集理......
属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一，求核运算是属性约简的基础，直接影响着知识约简的效率。针对目前求核方法存在的问题，基于......
对文献[2]的可辨矩阵约简变换算法进行改进,利用核属性特性减少比较次数,提高算法的效率.充分考虑决策表的启发性知识,提出一种新......
基于二进制可辨矩阵的数据约简方法具有直观性和可操作性的特点,因而在实际应用中受到开发人员的青睐。但已有的此类方法通常是在......
针对大量存在的不一致决策表,研究了分配量函数和β分配量函数定义。依据Ziarko变精度粗糙集模型,提出利用计算条件属性组合的β重......
属性约简是Rough集理论的核心问题之一,为了更好地获得属性约简,本文构造了一种属性重要性的度量公式,并在此基础上提出了一种以属......
基于可辨矩阵的属性约简算法都是从信息系统中直接求得约简,提出了分两步求得约简,降低了算法的时间复杂度为0(mn2),第一步计算出......
二进制可辩矩阵是用二进制的方法对可辨矩阵的改进，针对二进制可辨矩阵的空间上存在不必要的开销，提出了一种可降低二进制可辨矩阵空......
这一部分是在前面严格地研究了二进制可辨矩阵化简有效完备性的基础上,给出二进制矩阵化简保持有效完备性的几个具体方法以及求最......
特征选择是文本分类的一个核心研究课题。分析了几种经典特征选择方法并总结了它们的不足,提出了一个新型文档频,引入粗糙集理论,......
为了提高分类算法的运行速度,降低占用的内存空间,必须使用特征选择算法。首先分析了几种经典特征选择方法并总结了它们的不足,然......
对于海量数据的铁路各种信息管理系统,利用基于二进制可辨矩阵的知识约简方法简化数据和从大量的冗余数据中挖掘出有价值的信息,是......
针对目前求核方法存在的问题,提出一种基于分布函数的用于计算核属性的改进的二进制可辨矩阵。改进的二进制可辨矩阵不仅规模小,而......
在粗糙集值约简算法中，需要对决策表的属性值进行分类。文中基于二进制可辨矩阵和为同一决策类的不同对象建立的二进制矩阵，提出一种......
粗糙集理论是一个新的数据挖掘方法，是在保持分类能力不变的情况下，利用等价类，通过属性约简和规则约简，达到挖掘知识并简化知识的目的......
用Rough集理论提取车牌中的文字、字母、数字、短横线的特征,再用这些特征进行模板匹配。该文中的基于Rough集可辨矩阵的特征选择......
属性约简是粗糙集理论的核心内容之一,信息系统中知识(属性)并不是同等重要的,甚至其中某些知识是冗余的.属性约简是在保持信息系......
提出一种基于简化二进制可辨矩阵的启发式相对约简算法，其特点是在扫描数据库的过程中形成规模很小的简化二进制可辨矩阵.基于简化......
