”粗糙集理论“ 的搜索结果

     粗糙集理论 1 粗糙集的特点与应用领域 性质** :粗糙集理论是一种处理不精确、不确定与不完全数据的新的数学方法。 应用领域 ????*机器学习与知识发现、数据挖掘、决策支持与分析、专家系统、归纳推理、模式识别等...

     首先介绍基本粗糙集理论，之后介绍多粒度粗糙集，优势粗糙集，邻域粗糙集等 1.基本概念 信息系统： 定义一个四元组称之为信息系统，表示为(U,Q,V,f)(U,Q,V,f)(U,Q,V,f)，其中： UUU是对象集合，又称为论域，即x1,x2,...

     概念：粗糙集理论(Rough Set Theory，简称RST)是一种不需要提供数据之外的任何先验信息来处理不完备、不确定信息的数学工具。其最早的提出是由波兰学者Pawlak于1982年首次提出，其主要思想是利用已知的信息或者知识...

      Pawlak 提出了粗糙集理论——它是一种刻画不完整性和不确定性的数学工具，能有效地分析不精确，不一致（inconsistent)、不完整（incomplete) 等各种不完备的信息，还可以对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识...

      由于许多现有的聚合算法具有较大的通信和计算开销，因此本文将粗糙集理论与改进的卷积神经网络进行了集成，并提出了一种用于无线传感器网络的新型信息聚合算法。 首先，在我们提出的算法中设计了一个特征提取模型，...

     使用粗糙集理论简化决策表该软件包允许用户根据粗糙集理论通过简化决策表中的规则来减少知识。 它不是粗糙集理论的完整实现； 它只是具有简化决策表的最少功能。 “RoughSetKnowledgeReduction”包假装是 Pawlak 所...

     约简是粗糙集理论中的一个核心问题，常用的约简方法有分辨矩阵和启发式算法两种。为了求得决策系统中的下、上近似和边界域分布约简，以构建在条件属性集合幂集上的等价关系为同余关系，利用同余关系依赖空间，提出了...

     本文将粗糙集理论中的决策表约简方法用于煤矿供电系统故障诊断中,此方法是把一次设备中得到的电流电压测量信号作为对故障分类的条件属性集,通过构建变电站故障决策表,分析在发生短路或单项接地故障时,对故障进行判断...

     《粗糙集理论与方法》系统地介绍了粗糙集理论的基本内容与方法，力图概括国内外最新成果。主要内容有：粗糙集的基本概念，粗糙计算方法，粗糙集的代数性质与粗糙逻辑，粗糙集的各种推广模型，粗糙集与其他处理不确定...

     使用粗糙集进行聚类的Python实现###说明整数特征的粗糙聚类-请参见/ code / README_rough_sets浮点特征的粗糙k均值聚类-请参见/ code / README_rough_kmeans ＃＃＃＃输入Both algorithms take as input a ...

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