正域相关论文
本文基于粗糙集理论,针对多标签分类问题提出了四种属性约简方法,并设计了相应的算法。同时,为了提高计算效率和速度,我们通过利用......
由于计算机网络及存储技术的迅猛提高,分布数据处理已经涉及很多领域,如何有效挖掘分布数据的相关知识是人工智能领域研究的一个热......
本文主要研究了广泛存在于现实数据中的属性约简问题。对属性进行约简极大简化了工作量而且得到的结果体现了一类数据的特性,体现......
提出了物元等价类概念,并利用子集合X和属性子集R对物元集合S(U,A,V,f)在集合论域U上构造了一类可拓集合~A,并讨论了~A关于X和R的......
描述了直觉模糊相似关系下的粗糙集模型，并在此基础上了定义了正域，依赖度与非依赖度的概念，提出了运用直觉模糊集合理论的粗糙集......
为了研究多层多维复杂系统的矛盾问题,运用可拓学原理,在n维物元可拓集概念的基础上,提出了多层多维物元系统可拓集及其正域、负域......
期刊
粗糙集是一种处理不确定、不完全理论的经典理论，属性约简是粗糙集理论的核心知识之一。为适应大数据的发展，对广泛应用于数据不确定......
本文根据《中国统计年鉴》的统计数据，基于粗糙集理论讨论西部投资环境评价问题。首先，选取2000-2005年度西部12省投资环境的部分数......
在基于邻域粗糙集的属性约简算法中,正域计算是保证其有效性的重要依据,也是影响其时间开销的最主要部分。为了减少算法时间开销,......
为了建立复杂系统的事元可拓模型，针对现实世界中具有多层结构、每个子层次结构又具有多个特征的复杂系统中各子系统的相互作用问题......
本文提出针对已知核的决策表的增量求核算法。根据基数排序算法和已知核不参与计算POSC（D）与POSC-{ci}（D）之间的差值来判断ci∈C（i=1,2,......
给出容差关系下不完备决策系统中属性相对约简的定义，提出一种基于决策属性相对条件属性正域的求取属性约简算法。该算法以相对正域......
粗糙集理论是一种有效的信息处理工具，属性约简是粗糙集理论研究的一个核心内容。为了能够较为有效地获得不相容决策表较优的属性约......
针对连续型属性的数据集，当有新样本加入时，可能引起最佳属性约简子集变化的问题。提出了基于邻域粗糙集的特征子集增量式更新方法。......
覆盖广义粗糙集是经典粗糙集的一种理论和应用上有意义的推广。针对覆盖广义粗集边界过于粗糙及运算公理化定义难以得到的不足,首......
基于邻域粗糙集的特征选择算法无法评价特征与样本之间的相互关系,为此,通过融合基于大间隔获得样本对特征的评价准则,提出了基于......
介绍了知识的粗识别，指出了正域和负域的性质，给出了R一独立粗识别与多重共商粗识别的关系，在粗集中建立了专家会诊的理论依据．......
分析粗糙集正域的相关理论,提出一种基于粗糙集正域的决策表约简算法,用属性重要度的大小来判断属性是否被约简.通过对心理健康量......
医学数据通常属性较多,这在很大程度上限制了信息系统对医疗数据的挖掘效率。通过分析粗糙集正域的相关思想,结合医学领域数据的特......
给出了一种非常简洁的求POSC(D)的表上作业方法,此法不仅无须分别求出U/IND(C)和U/IND(D),而且省略了U/IND(C)和U/IND(D)之间的比......
将粗糙集理论与直觉模糊集理论相结合，提出了一种基于直觉模糊粗糙集理论的知识获取方法。描述了直觉模糊相似关系下粗糙集的模型，并......
从相对核的角度,提出了一种新的属性约简方法.首先,求出条件属性相对决策属性的相对正域,然后根据相对正域求得属性的相对核.用这......
从矩阵视角研究不完备信息系统的知识表示和属性约简.首先,引入关系矩阵,基于容差关系提出不完备决策信息系统协调性判定方法.其次......
一个知识相对于另一个知识的关系在实际应用中十分重要，而覆盖是一种重要的知识。本文讨论知识的相对约简，保持一个覆盖相对于一族覆......
在最小二乘法的最基础上采用中心移动逐步搜索，能够不需试探便可确定搜索方向。然后利用最小二乘圆将误差圆分成正域和负域两部分，使......
粗糙集理论是一种处理不确定、不一致等不完备信息的新型数据分析工具,被广泛应用于数据挖掘、决策分析和故障诊断等领域。在粗糙......
在模糊粗糙集的基础上,详细的讨论了它的正域、负域以及边界的性质,并研究了它的一类连续性问题.......
提出了一种基于粗糙集．神经网络的故障诊断方法。将粗糙集理论同神经网络结合起来可以用于机载设备的故障诊断。采用粗糙集理论对原......
针对覆盖广义粗集边界过于粗糙及运算公理化定义难以得到的不足,论文提出了正负域覆盖广义粗集的概念,讨论了覆盖正负域的性质.证......
核是属性约简中的必不可少的部分。通过对核中属性重要程度的差异进行分析,可以发现一些核属性相对于决策的重要度很小,这些属性一......
决策树是数据挖掘中的一种重要分类方法。在此以粗糙集理论中的正域为启发式函数，设计了一种新的、有效的决策树构造方法。该算法具......
本文分析了现行各种容纳矛盾逻辑系统的不足，提出正域、反域、不动域的概念，进而发现悖论是逻辑思维领域的不动点，建立了一个容纳......
变精度邻域粗糙集相比于邻域粗糙集具有抗噪容错的能力,但由于重新定义了下近似,正域的划分不再严格,使得属性重要度的可信度降低,......
针对变精度近似与程度近似的结合问题及正域的核心地位,组建了变精度上近似与程度下近似粗糙集模型,并定义了其中的正域概念。研究......
针对手写字母识别的特点,结合粗糙集相关理论,提出了一种新的手写字母识别算法。通过对采集的样本进行正态分布假设验证,保证样本......
知识约简是粗糙集理论研究中非常重要的一部分,依赖度作为一个重要的度量方式,常常用于属性约简,文章提出了不完备决策系统中一种......
本文针对传统的离散化技术所造成的信息丢失问题，提出了利用直觉模糊粗糙集合理论来进行属性约简的方法。文中描述了直觉模糊等价关......
为了更快速地得到属性约简结果,对现有F2HARNRS算法的正域计算进行了改进。采取保留策略,利用矩阵保留样本间的度量计算值的平方,......
针对诊断转子裂纹故障时出现的许多不确定性的信息,信息的重要度不同以及冗余等问题,提出了一种基于粗糙集的裂纹故障诊断方法。利......
针对信息系统中容错能力差、样本量小以及条件相同而决策结果不一致等问题，提出了一种在面向属性归纳下基于变精度粗糙集模型的多层......
针对在武器装备故障诊断中对连续属性离散化存在的"尖锐边界"问题,给出了一种基于模糊粗糙集理论的改进故障诊断方法.对模糊等价关......
属性约简是一种特殊的特征选择方法，是粗糙集理论中的核心内容之一。正域约简是一类常见的启发式的约简方法，它通常采用前向贪婪搜索......
针对决策粗糙集模型,分析了它的正域随条件属性删除时的变化特点,即当条件属性集变小时,决策粗糙集的正域不但会变大,而且可能保持......
为了建立边界域条件信息熵与属性约简之间的关系,证明了边界域和整个论域上的条件信息熵相等,得到信息熵约简的边界域条件信息熵表......
实际应用中存在大量动态增加的区间型数据,若采用传统的非增量正域属性约简方法进行约简,则需要对更新后的区间值数据集的正域约简......
针对决策表,从三支决策理论的角度给出基于多粒度粗糙集(MGRS)的正域、负域、边界域的定义,并将其分别与Pawlak粗糙集的正域、负域......
