变精度粗糙集模型相关论文
粗糙集理论模型是数据挖掘的有力工具,被广泛应用到机器学习、过程控制、知识获取、模式识别等领域,粗糙集理论可以运用属性约简发......
经典粗糙集模型分类要求严格按等价关系进行,不存在某种程度上的包含关系,在实际应用中,缺乏对噪声数据的适应能力。为了克服这个......
变精度概率粗糙集模型是粗糙集理论中一种有效的模型。然而，变精度概率粗糙集模型是建立在概率空间上的，概率空间上的概率测度的可加......
目前许多挖掘算法都试图使异常信息的影响最小化,或者排除它们,经典粗糙集理论基于正域的属性约简方法也不例外,它直接排除了边界......
提出了一种基于相似度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定义了这种模型上的知识约简,并给......
提出了一种新的量化容差关系，建立了变精度粗糙集模型并提出了基于重要度的属性约简算法。新的模型考虑了决策属性值对条件属性值概......
变精度粗糙集模型（VPRSM）是粗糙集理论的一种扩展。要在分布式数据环境中使用VPRSM方法,数据整合是一个代价很高的过程。因此,本文引......
在不完备信息系统中的限制容差关系的基础上，建立了变精度粗糙集模型，并且对其相关性质进行了分析。从构造区分函数出发，给出了求不完......
贝叶斯粗糙集模型是一种修正的变精度粗糙集模型,它既能克服粗糙案模型所描述的分类是完全精确的,同时又不需要象变精度粗糙集模型......
定义了多数包含关系；借助引入的误差参数β（0≤β〈0．5），提出了基于后继邻域的广义变精度粗糙集模型的β上近似aprβX、β下近似aprβX......
基于多数包含关系及误差参数β（0≤β＜O．5），提出了两种基于对象邻域的变精度覆盖粗糙集模型，讨论了模型中β上、下近似算子的性质；从对偶......
在群决策理论中，如何获取合理的决策规则是一个重要的研究内容。针对条件属性具有优势关系及决策值为模糊数的多决策信息系统，构建了......
提出了一种对存在噪声和不完整数据的决策系统在变精度粗糙集模型下进行属性最小相对约简的方法,将由属性对分类的影响程度和β近......
首先研究了程度近似与变精度近似的关系与转化,再利用变精度近似算子与程度近似算子定义了精度与程度的逻辑差近似算子,其具有与精......
为解决辐射源识别的问题，研究利用变精度粗糙集模型来确定辐射源识别特征权值的方法。由概念的正域中对象类的条件属性的描述，得到该......
针对粗糙集研究中集合之间关系的计算问题,提出了一种基于矩阵的度量和计算方法。该方法通过引入类矩阵算子、关系矩阵算子、集合......
针对ID3算法构造决策树复杂、分类效率不高等问题，本文基于变精度粗糙集模型提出了一种新的决策树构造算法。该算法采用加权分类粗......
针对经典粗糙集模型解决空袭兵器类型识别问题时的不足，文章提出了一种改进的相似度，建立了基于改进相似度的变精度粗糙集模型并提出......
将变精度的思想引入优势值关系的集值决策系统中，构建了一种基于优势值关系的变精度集值决策系统粗糙集模型．并讨论了该模型的性质及......
通过粗糙隶属度函数,将粗集理论与模糊理论联系起来,建立一种粗集理论与模糊理论的关系.利用这种关系,引入置信水平,将经典粗糙集......
针对k等价度容差关系，提出了一种基于k等价度容差关系的变精度粗糙集模型，该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展．在此基......
属性约简问题的关键在于约简集合能否表达与原属性集完全一致的信息。分析了完备信息系统中基于变精度粗糙集模型属性约简异常出现......
文本自动分类是当前智能信息处理中一类重要的研究课题.本文分析了基于统计理论的文本分类的基本特点,提出采用可变精度粗糙集模型......
为了从矩阵的视角探讨信息系统动态知识更新的有效方法和途径,提出了信息系统的属性值发生变化时变精度粗糙集模型中概念上、下近......
通过分析一般关系下基本粗糙集模型的不足,定义了一般关系下的多数包含关系,借助引入的误差参数α(0≤α＜1/2),给出了一般关系下的......
粗糙集理论自上世纪80年代初由Pawlak教授提出以来，发展十分迅速。它作为处理知识模糊性和不确定性的一种重要的数学工具，受到越来越......
针对基本RS模型的不足,介绍了变精度粗糙集模型,并讨论了它与基本RS模型的关系.最后,定义了变精度粗糙集模型上的属性近似依赖、近......
属性约简是粗糙集理论的核心内容之一。为了有效且准确的获取决策表中属性的相对约简，本文在Rough集理论的基础上定义了一个新的属......
提出一种基于变精度粗糙集的齿轮故障诊断模型。首先用自组织特征映射神经网络进行数据的离散化;再由变精度近似依赖度进行属性约......
传统变精度多粒度粗糙集模型是基于单一变精度阈值的,而多粒度粗糙集模型是从多角度和多层次处理数据,数据往往是多源的或者是分布......
在分析贝叶斯粗糙集模型的基础上,将只含有两个决策类的贝叶斯粗糙集的情况推广至含有多个决策类的情况,给出了相关定义和简单性质......
介绍了广义粗糙集模型和Ziarko变精度粗糙集模型,找出了它们的不足;借助引入的误差参数β(0≤β<0.5),给出了基于后继邻域的一般二......
分析了变精度粗糙集模型约简异常出现的原因,结合变精度粗糙集模型特征,将特定β值上的约简扩展为区间约简,并从分类质量、β相对......
通过在经典粗糙集模型中引入函数,得到了一个广义的变精度粗糙集模型和一个广义的概率粗糙集模型。将这两个广义的模型进行比较研......
为解决辐射源识别的问题,研究了变精度粗糙集模型生成规则。由概念的正域中的对象类条件属性的描述,得到该概念的充分条件,依据知......
针对不完备信息系统的知识获取,提出了一种基于相容度的变精度粗糙集模型,该模型是变精度粗糙集模型在不完备信息系统中的拓展.定......
粗糙集理论自提出以来,其理论与方法不断得到发展,在许多方面克服了传统数据分析理论显现出的诸多不足,表现出其独特的优势,受到了......
应用经典粗糙集理论处理连续值属性决策表问题时，对连续值属性进行离散化会造成信息损失，同时经典粗糙集模型也无法处理不精确分类。......
Ziarko提出的变精度粗糙集模型是在经典粗糙集模型的基础上,引入误差参数β(0≤β＜0.5),不仅完善了近似空间,而且也有利于用粗糙集......
由于客观世界的复杂性与不确定性以及人类认知的有限性,现实的决策信息系统总是包括大量的偏好信息、灰色信息、噪声数据,而基于传......
针对经典粗糙集模型只能处理完备信息系统，将变精度粗糙集模型引入到不完备信息系统中。给出了（α，τ）限制相似关系的定义及其相关性质......
主要研究不完备信息系统的属性约简问题。首先基于极大相容块构造乐观和悲观两种广义变精度粗糙集模型,分析两种模型之间的关系并......
