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1.
粗糙集理论中的有效算法研究是粗糙集理论的一个研究热点,目前主要集中在决策规则提取算法、属性约简算法、粗糙集基本并行算法以及与粗糙集有关的神经网络和遗传算法等。其中,属性约简算法是粗糙集理论及应用研究的重要内容。本文对粗糙集理论中的属性约简进行了比较系统的研究,在总结现有方法的基础上,提出了一种基于可辨识矩阵的启发式属性约简方法。 相似文献
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为了分析影响毕业论文质量的关键因素,以毕业论文评定表的原始数据为基础。利用粗糙集理论与算法对知识进行简化。对决策表采用了基于差别矩阵的属性约简算法、属性重要度分析、值约简和规则提取等操作,去除决策表中冗余的属性和属性值,得到了影响毕业论文质量的关键因素,对撰写好毕业论文做出了预测分析。 相似文献
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粗糙集理论是处理和表示不准确信息的极为有效的数学工具 ,也是对其他处理不完备信息的理论和方法 (如 ,可能性理论 ,证据理论 ,模糊集理论等 )的补充 .研究了粗糙集理论与Stone代数的关系 ,并给出与粗糙集和条件事件密切相关的Stone代数的同构定理 . 相似文献
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王晓红 《晋城职业技术学院学报》2013,6(4):73-75
粗糙集理论中提出的不确定性测量方法只依赖于一个论域的划分和基数,独立于粗糙集上下近似,而粗糙集理论的基本思想是通过上、下近似来描述不完整或不精确的概念。本文基于粗糙集近似提出了一种新的信息熵函数,并对其单调性问题加以研究。 相似文献
5.
本文讨论的是粗糙集理论的实际应用问题,在了解心理疾病诊断规则的基础上,利用粗糙集方法建立了属性约简模型,并着重讨论了基于区分矩阵的约简算法。 相似文献
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粗糙集理论是处理和表示不准确信息的极为有效的数学工具，也是对其他处理不完备信息的理论和方法（如，可能性理论，证据理论，模糊集理论等）的补充。研究了粗糙集理论与Stone代数的关系，并给出与粗糙集和条件事件密切相关的Stone代数的同构定理。 相似文献
7.
常志玲 《洛阳师范学院学报》2011,30(5):74-77
应用粗糙集理论,提出了一种新的多变量决策树构造算法.该算法以核相对于决策类的泛化来划分样本集,如果所划分子集的样本存在不一致决策类并且未用于划分的属性为空时,试探着分别把该子集和一致性子集合并,计算各合并子集的条件类对决策类的确定性程度,选择确定性程度大的作为同一子集,并用一致性子集的类标号进行标示.和苗夺谦提出的多变量决策树算法比较,本算法充分考虑了训练集中的噪声数据,允许在构造决策树的过程中划入正域的实例类别存在一定的不一致性,可简化生成的决策树,提高决策树的泛化能力. 相似文献
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可表示为非奇异对角矩阵和反循环矩阵乘积的矩阵,我们称其为广义反循环矩阵。本文给出了单位矩阵与反循环矩阵的和矩阵以及单位矩阵与广义反循环矩阵的和矩阵为非奇异的充要条件,得到了这样和矩阵的相对增益阵列的显示表达式。 相似文献