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粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类等方面得到了广泛应用。介绍Rough Set理论的基本思想及分析了粗糙集方法的特点,描述一种基于粗糙集理论的知识发现步骤,并以实例作出说明。 相似文献
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粗糙集属性约简就是在保持信息系统的分类和决策能力不变的条件下,删除不相关或不重要的属性,使原有系统得到简化。利用一种基于粗糙集的属性约简算法,通过计算属性在可分辨矩阵中出现的频率来定义属性的重要性,可使约简结果保持近似精度。实验表明该算法可以简化评教指标体系,降低信息系统所需存储空间。 相似文献
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高校校园招聘会以其针对性强、时效性好、易于交流沟通、成功率高等特点而越来越受到广大毕业生的欢迎。在当前毕业生数量攀升而就业职位数增长缓慢的情况下,毕业生就业难越发严重。本文基于粗糙集原理和最小距离法,通过对校园招聘企业人才需求状况的调查分析,设计并实现知识获取,知识约简,分类的方法,对影响校园招聘企业人才需求的多个要素进行分析,获取校园招聘不同性质的企业人才需求的决策规则。为指导大学生如何准备就业和毕业生高效签订企业提供可靠的借鉴依据。 相似文献
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教师教学质量评价对提高教学质量具有重要的指导意义,而现有的教师教学质量评价体系指标冗杂,并非都是必不可少的。以粗糙集的代数理论为基础,利用信息熵属性约简方法对教师教学评价指标进行分析、约简。通过实验表明该方法用于教学质量评价中,克服了评价指标的冗余性,简化了教学测评体系,从而对提高教学质量具有一定的指导意义。 相似文献
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无线多媒体传感网络(WMSN)云执行信息数据量大,实时性要求较高,需要对云执行信息进行分簇约简,提高WMSN的纠错能力和延长网络生命期。提出一种基于量子态相干分析的WMSN云执行信息分簇约简算法,基于量子遗传算法的WMSN网络模型,得到网络中多媒体节点的最大部署密度,采用量子态相干分析算法,进行信息数据寻优,设计WMSN云执行信息分簇策略,得到量子群移动构造的信息素约简后的空间采样分簇重构。实验得出,采用该算法,WMSN中的执行信息得到有效合理规划,分簇空间实现降秩处理,任务执行路径实现最优化模拟生成,执行同步误差较传统方法较小,从而保证了WMSN的系统稳定性和可靠性。 相似文献