粗糙熵相关论文
随着数据库技术的成熟，数据应用的普及，以及互联网的高速发展，人类积累的数据量正在以指数级速度迅速增长。传统的数据分析和查询方法......
粗糙集理论是继概率论、模糊集理论、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具。知识约简算法是粗糙集理论的核心内容。寻找决......
双论域粗糙集是对论域进行扩展研究的一种基本粗糙集模型.其将一维空间体系上的单论域粗糙集理论关联到二维空间体系,实现了空间维......
不确定性问题是人工智能的研究热点,也是人工智能的重大前言课题.作为处理不确定性问题的工具,粗糙集理论是处理不确定性问题的一......
学位
图像处理是获取信息重要途径且广泛的被应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位,并且能够进行图像分......
图像分割是图像工程中最基本的技术,是由图像处理到图像分析的关键步骤,也为计算机视觉中的特征提取、分类、识别和检索提供了依据......
目标检测是从图像中判断感兴趣物体是否存在，及存在信息的过程。其准确性和实时性是系统的重要评估指标之一。概括来说，目标检测主要......
首先，本文探讨两对广义近似算子所具有的性质；广义近似算子、相对算子以及一个伪闭包算子所诱导的拓扑之间的关系；以及这些拓扑所具有......
在粗糙集理论与模糊粗糙集理论的研究中，不确定性度量问题的研究是一个很重要的方向，粗糙集理论与模糊粗糙集理论都是处理不确定性度......
粗糙集扩展模型的研究是粗糙集理论研究的一个重要问题,在引入了K粒度粗糙关系基础上定义了K粒度粗糙集模型并给出了K粒度分割概念......
知识熵可以用来衡量知识粒度的大小[1],本文将粗糙集的外边界熵与粗糙集本身的粗糙度结合起来,给出了外边界知识粒度大小的一种新......
粗集理论是处理知识不精确和不完善的一种归纳学习方法,其基本思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出概念的分类规......
介绍了S-粗集的概念,结合其动态迁移特性给出了可以适应复杂背景和含噪环境的图像S-粗集表示模型,使静态目标可以将"不好"特性像素......
针对覆盖粗糙模糊集中存在的上下近似不一致问题.引入一种更为合理的覆盖粗糙模糊集模型,讨论了该模型的结构与相关性质,定义了基......
依据相容关系下知识粗糙熵的概念,通过对不完备信息系统中知识与粗糙熵之间的关系以及基于粗糙熵的属性重要性的分析,提出了基于相......
基于粗糙集理论的基本不确定性度量方法能够度量知识的不确定大小，却不能区分集合粒度划分大小，利用知识的信息熵，并结合粗糙集精度，定......
以不完备信息系统为研究对象,对传统粗糙熵及相应知识约简算法的局限性进行了分析;通过引入概率计算公式,重新定义了不完备熵概念,......
帧间差分法只把相邻帧间存在较大差异的部分提取出来,检测出的运动目标内部往往存在"空隙"。利用粗糙熵可以精确地分割图像区域。......
随着对粗糙集理论研究的的深入，基于信息论的信息熵陆续被引入到粗糙集研究中，陆续产生了一些如条件熵、联合熵、知识熵、决策熵、知......
随着现代化武器平台的快速发展，多传感器管理在信息融合系统中所占据的地位越来越重要，因此，需要对有限的传感器资源进行科学合理的管......
在粗糙集理论中，由于用模糊粗糙熵去度量RF集的不确定性更具有直观性，所以如何利用香农信息熵理论定义模糊粗糙集的熵的度量，是一个值......
用知识的条件粗糙熵定义了特征的相对重要性，提出了一种基于条件粗糙熵的入侵数据特征并行选择算法．算法首先将入侵数据决策表划分成......
传统的知识粗糙熵表征了知识整体的统计特征,是总体的平均不确定性的量度,知识和粗集的不确定性值被放大。从Pawlak拓扑的角度,给......
覆盖约简是研究覆盖去冗余问题的一种有效方法。本文在基于最简覆盖的粗糙集模型的基础上，将粗糙度和粗糙熵的概念引入基于最简覆盖......
熵理论是信息系统中不确定性研究的有效工具之一。首先给出了集值信息系统的拟序关系,在此基础上引入了粗糙熵,讨论了粗糙熵的最大......
不确定性度量是粗糙集理论中的基础问题之一。粗糙模糊集的不确定性一方面来自上、下近似集间差异产生的粗糙性,另一方面来自概念......
提出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为大小相等的若干图像子块,而后利用蒙特......
在分析我国河道采砂交易模式的政策背景和交易现状的基础上,运用粗糙熵模糊决策方法,建立针对直接许可、招标和拍卖三种交易模式的......
摘要：在信息系统中，研究了知识的粗糙性，定义了一种粗糙熵度量方法，并证明了知识的粗糙熵随着划分的增大而单调增加的结论，给出了属性的......
针对普遍存在的数据不精确与不完备性,提出变精度粗糙集的自适应决策树算法。该算法可以有效抵抗噪声干扰、降低树的复杂度,使用近......
结合高压输电线路远程监测系统，在参考粗糙集理论的基础上，结合粗糙熵相关知识，针对复杂系统故障影响因子的特点，提出了一种属性约简算......
粗糙集理论是一种有效处理不精确、不确定含糊信息的数学理论，近年来已被广泛应用于机器学习、数据挖掘、智能数据分析。该文结合知......
熵理论是信息系统中不确定性研究的有效工具之一。首先给出了集值信息系统的相容关系，在此基础上引入了粗糙熵。讨论了粗糙熵的最大......
考虑到经典粗糙集模型中等价关系过于严格的缺陷和直觉Fuzzy集在处理不确定信息时所具有的表达力，建立了覆盖粗糙直觉Fuzzy集模型，并......
通过对一类覆盖粗糙直觉模糊集模型中粗糙度定义的分析，对其所存在疏漏进行了改进；再将粗糙熵的概念引入到该模型，研究直觉模糊集的不......
根据单向S-粗集内（外）边界的定义，引入了外边界熵的概念，将外边界熵与知识粒度结合进来，提出了一种新的单向S-粗集粗糙性的度量方法，讨论......
提出度量粗糙集不确定性的粗糙熵概念，并基于粗糙熵对属性的重要度给出了定义，从而提供一种求解模糊多准则决策模型中准则权重的方法......
考虑到不完备信息系统中属性的相似关系和缺失值对系统不确定性的影响，如果仍然利用分块大小来衡量知识的信息量或粗糙性将变得不舍......
大坝监测多源效应量权重的确定对融合分析推理及识别大坝服役性态,进而实现大坝安全监控具有重要意义。大坝多源效应量评价系统具......
为解决概念格挖掘优化问题,借鉴变精度粗糙集模型和协同进化思想,提出了融合变精度粗糙熵和全局粒子群的概念格协同挖掘算法（REVPT）......
针对S-粗集中元素的动态特性,给出了内、外边界和外边界熵的概念,将传统的粗糙度与外边界熵结合进来,提出了一种新的S-粗集不确定......
在覆盖粗糙模糊集模型下，将粗糙集理论中的粗糙度和粗糙熵的概念引入到此模型中，用来度量模糊集的不确定的程度，并讨论了这些度量的一......
基于笛卡尔积,确立双直积论域覆盖空间,并研究其中的粗糙熵与知识粒度.首先,将双论域近似空间诱导出两个单论域覆盖空间,构建双直......
图像处理是获取信息的重要途径且被广泛地应用到军事、医学和交通等重要领域,图像分割在图像处理中占有重要地位。针对图像处理分......
K-均值聚类算法和粗糙熵是应用于图像分割的主要算法,目的是对图像进行分析处理。将K-均值聚类算法和粗糙熵结合起来应用到岩心图......
传统的模糊C均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但它有两个缺陷:一是收敛速度过慢;二是当图像的目标和背景像素拥有相近的......
建立决策表中知识与粗糙熵之间的关系，由此提出决策概念集的条件粗糙熵概念，进而推广为知识的条件熵，并证明知识的条件熵随信息粒度的......
利用知识的信息熵和粗糙性给出了模糊粗糙集的不确定性度量的方法,讨论了度量指标的相关性质.实例表明,文中给出的度量对研究模糊......
