粗糙集理论相关论文
针对作战方案评估中存在不确定性信息、主观性过强及评估结果区分程度不高等问题，提出了一种不确定信息下融入粗糙集理论的作战方案......
在机器学习、模式识别和数据挖掘等领域,多标记数据广泛存在,并且呈现出高维化趋势。多标记数据的高维特征增加了存储代价和计算成......
分散性土是一种特殊土,在世界范围内研究起步相对较晚。分散性土抵抗冲蚀的能力很低,在与水相遇时会产生崩解分散,在实际工程中引......
变速箱作为汽车的关键部件,故障率比较高,通过开展故障诊断来提高变速箱维修质量和效率。对传统灰色关联分析中特征参数未区分对待......
当下城市土地资源日渐紧张,超高层建筑日益增多,建筑基坑也向更大更深的方向发展。这些城市深基坑工程周边环境往往很复杂,常存在......
标准是指导交通运输行业的纲领性文件,国家或交通行业为了加强标准的管理,制定了相应的标准体系;随着社会的进步和经济的发展,天津......
随着国家“十三五规划”战略的实施,为建设完善的公路网,交通基础设施建设项目逐渐增多。在众多拟建和在建的公路网中很多公路属于......
粗糙集理论是波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种处理不确定和不精确数据的理论，其主要思想是在保持分类能力不变的前提下，通过知......
离散化是数据预处理的重要方面,是数据挖掘的关键技术之一。在离散化算法的分类中,基于类-属性关联的离散化算法是当前离散化效果......
近三十年来,随着航空业的加速发展,大量非线性元件在飞机中的应用,严重影响了飞机电网的电能质量,而飞机的电能质量对飞机电力系统......
随着社会的发展,科技的进步,数据挖掘、机器学习等新型技术已经融入人们的日常生活,使生活更加便利。但随着数据量的增大,数据类型......
随着科学技术的发展,特别是计算机、工业、网络等的飞速发展,使得全球商业、医疗、工业、金融和生活娱乐等各领域的数据和信息量呈......
随着物联网（Internet of Things,Io T）的不断发展,物联网应用逐渐进入人们的日常生活。物联网环境的复杂性、传感器种类多样性与物联......
在新型冠状病毒感染肺炎疫情对我国电力市场造成巨大冲击的宏观背景下,为进一步提升我国供电企业营销服务资源配置效能,最大化撬动......
深度学习(DL)作为规模图像大数据的聚类与分类的一种有效工具,展现了其解决无监督和半监督条件下的聚类与分类算法表示问题的无限......
该文首先介绍了数据挖掘的概念、内容和应用领域,分析了数据挖掘理论与相关领域的异同点,并以一个典型的商业应用说明了数据挖掘的......
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......
粗糙集理论是一种不需要先验知识且能有效处理不精确信息的重要工具，属性约简为粗糙集理论的核心应用，属性约简是针对一些高维海量数......
世界经济发展已经进入全新时期,全球化经济正在日益向前推进,各经济体之间相互融合,相互影响。全球经济赖以生存的全球物流网络正......
随着互联网信息技术的发展，各种色情、反动等不良信息在网上广泛传播，严重影响人类生活的健康品质，甚至威胁到国家的安定团结、社会的......
随着计算机技术的飞速发展和人类的需求不断变化,产生了大量的数据,从海量数据中挖掘出对人类有用得知识一直是人类努力的方向。数......
本文主要研究利用粗糙集理论和神经网络、灰色理论来进行短期负荷预测方法分析。提出了基于粗糙集理论的遗传神经网络短期负荷预测......
在大脑磁共振成像(Magnetic Resonance Imaging, MRI)图像中,脑组织的轮廓非常复杂和不规则,且样本数目有限,不适合使用传统的基于......
随着网络与信息技术的发展,信息量急剧扩增,给人们的工作和生活带来了极大方便。人们在享受日益丰富的信息的同时,也被其所淹没,想......
随着计算机技术和数据库技术的快速发展,在各个领域里都产生了大量的数据,海量的数据背后隐藏着许多重要信息,人们希望能够分析数......
粗糙集理论是20世纪80年代初由波兰数学家Pawlak Z.首先提出的一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,其基本思想是在保持分类......
数据分析方法是数据挖掘的基础任务。数据分析方法是数据挖掘中科学研究的基础,许多数据挖掘方法都是建立于不同的数据收集和分析......
粗糙集理论的提出为处理不确定、不完整的信息提供了有力的数学工具。最小属性约简是粗糙集理论中的一个重要内容,它是消除数据中......
粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是在对鸟群捕食行为模拟的基础上提出的一种群智能算法,是一种新兴的优化工具。......
决策是人们为了达到某一目的而进行的有意识、有选择的行动。在一定的人力、设备、材料、技术、资金和时间因素的制约下，人们为了实......
专家系统是人工智能应用研究最活跃和最广泛的应用领域之一。专家系统，简单地说是一种模拟人类专家解决领域问题的计算机程序系统，它......
本文提出了一种基于粗糙集理论的web文本分类模型,该文提出了基于信息熵的文本关键词测度函数,通过对关键词函数值进行比较,获取对......
粗糙集理论是一种强大的智能数据处理工具，研究不确定信息的表达、学习和归纳，在工业过程控制领域的应用前景非常光明。本文关注以下......
冲击地压已经与矿井瓦斯、矿井火灾、矿井地热等并列成为世界范围内最严重的煤矿动力灾害。冲击地压发生时岩体弹性能大于岩体塑性......
数据库知识发现(KDD)研究如何从大量的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识和信息，是当前相当活跃的研究领域。近年来，电子商务......
经过三十多年的发展,数据融合方法已经在战场信息系统、智能机器人等领域得到广泛的应用,并取得了良好的效果。数据融合作为一种数......
粗糙集理论是由Paw1ak教授于20世纪80年代初提出的一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具，其基本思想是在保持分类能力不变的......
随着社会经济的飞速发展，人们面临的生产系统工况日益复杂，要求也日益提高，控制系统往往具有多变量、非线性、强耦合、工况范围广、控......
成本管理是企业管理的重要组成，而成本核算又是企业成本管理的首要前提。成本核算信息系统为企业进行现代化成本管理提供了信息化的......
粗糙集理论是继模糊集理论之后又一个新的处理不精确知识的数学方法。该理论已经在很多领域得到成功的应用。它已经成为人工智能和......
本文首先从医学数据的特点出发,阐述了医学数据挖掘的一般步骤、关键技术和智能化方法.本文主要探讨粗糙集理论在医学数据挖掘中的......
由于基于知识的故障诊断方法可以避免对精确数学模型的过分依赖，对于难以得到系统解析模型的故障诊断问题是一种非常实用的方法。然......
