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共有20条相似文献,以下是第1-20项 搜索用时 375 毫秒

1.  模糊集和粗糙集的集成研究  
   汪杭军  刘真祥《福建电脑》,2006年第5期
   模糊集和粗糙集理论在含有不确定性知识的领域中具有广泛的应用。两者所具有的各自特点及其互补性,使得它们的结合是必然的。讨论了关于模糊集和粗糙集的基本问题,在分析了模糊集、粗糙集和经典集合之间的关系后,给出因它们的集成而产生的模糊粗糙集和粗糙模糊集概念。最后结合具体实例讨论了模糊粗糙集和粗糙模糊集的应用。    

2.  粗糙集理论研究的新进展  
   张政超  关欣  何友  郭伟锋《计算机与现代化》,2009年第11期
   首先在粗糙集特点和优点的基础上,介绍粗糙集理论的概念和理论基础,并回顾了粗糙集理论自创建以来的发展历程。接着阐述粗糙集理论的理论研究和应用研究方向。最后,分析粗糙集理论存在的不足和缺点,并指出粗糙集理论研究的发展趋势。    

3.  粗糙集理论及其在故障诊断中的应用  
   肖燕彩  熊伟《宁夏工程技术》,2006年第5卷第1期
   介绍了故障诊断技术及粗糙集理论的发展状况,重点总结了目前粗糙集理论在故障诊断领域中的几种应用形式,即粗糙集理论与知识发现相结合用于故障诊断、粗糙集理论与专家系统相结合用于故障诊断、粗糙集理论与神经网络相结合用于故障诊断以及粗糙集理论与其他智能技术相结合用于故障诊断;同时,指出了粗糙集理论研究中存在的问题,并对今后的研究方向提出了具体的思路.    

4.  粗糙集理论及其应用与发展研究  
   韦良《数字社区&智能家居》,2008年第10期
   粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性、处理不完备知识的数学工具,目前被广泛应用于人工智能、模式识别、机器学习、决策支持和数据挖掘等领域。该文通过介绍粗糙集理论及特点,叙述了粗糙集理论在各领域的应用发展情况,并且展望了其未来发展趋势。    

5.  粗糙集理论及其应用与发展研究  
   WEI Liang《数字社区&智能家居》,2008年第28期
   粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性、处理不完备知识的数学工具,目前被广泛应用于人工智能、模式识别、机器学习、决策支持和数据挖掘等领域。该文通过介绍粗糙集理论及特点,叙述了粗糙集理论在各领域的应用发展情况,并且展望了其未来发展趋势。    

6.  粗糙集理论在电力系统中的应用  被引次数:18
   束洪春  孙向飞  于继来《电力系统自动化》,2004年第28卷第3期
   粗糙集理论是一种较新的软计算方法,可以有效地分析和处理不完备信息。近几年来,该理论日益受到国际学术界的重视,已在模式识别、预测建模、医疗诊断、决策分析等许多领域得到成功的应用。粗糙集理论在电力系统中的研究起步较晚,目前尚鲜见实际应用的报道。为了进一步推动粗糙集理论在电力系统广泛和深入地应用,文中综述了近年来粗糙集理论在电力系统设备故障诊断、配电网故障诊断、暂态稳定评估、电压无功控制、数据挖掘等方面应用研究的主要成果与方法。探讨了粗糙集理论在电力市场数据挖掘中的巨大潜力,以及与专家系统、人工神经网络、模糊理论和多代理系统等其他人工智能技术的相互结合问题,并提出了若干需要进一步研究的问题。    

7.  粗糙集理论及其在机电行业中的应用潜力分析  被引次数:1
   李翠玲  张浩  赵荣泳  樊留群  王骏《机电一体化》,2005年第11卷第6期
   介绍了粗糙集理论的基本概念和计算方法,综述了粗糙集理论的特点和研究现状。分析机电行业的生产特点,首次将粗糙集理论引入到机电行业中,对于粗糙集理论在机电产品的市场定位、粗糙控制、设计知识发现、故障诊断等问题的应用潜力和应用途径进行了分析和研究。通过产品装配知识发现的实例,验证了粗糙集理论的有效性和实用性,为机电行业中传统的决策和控制问题提出了新的解决思路。    

8.  粗糙集理论在数据挖掘中的应用  被引次数:4
   钟玲  许壮志  薛健《沈阳工业大学学报》,2003年第25卷第4期
   粗糙集理论作为一种新型软计算方法,可以有效地分析和处理具有不完备、不确定性特征的信息。已经在诸多领域得到成功应用.在简要介绍粗糙集基本理论的基础上,详细讨论了粗糙集在数据挖掘领域的应用进展.    

9.  用Tlist类构建粗糙集分类系统  被引次数:1
   李继良《计算机与现代化》,2002年第4期
   粗糙集理论在各领域的应用归结起来就是分类和约减 ,本文提出了用TList类构建粗糙集分类系统的框架 ,并给出了关键处的算法    

10.  粗糙集理论及应用  被引次数:4
   徐余法《上海电机学院学报》,2005年第8卷第2期
   粗糙集理论被广泛应用于不确定环境下的信息处理。介绍了粗糙集理论的发展历程、基本原理和基本特点,阐述了粗糙集理论的研究方向和应用领域,比较了粗糙集理论与模糊理论的关系并指出了两者的结合将得到更好的结果。    

11.  基于粗糙集理论的规则提取算法研究  
   王永茂  王玉琨《福建电脑》,2006年第7期
   粗糙集理论作为一种新的软计算方法已经在许多领域得到了广泛的应用。文章主要研究基于粗糙集理论的信息系统的约简,给出了基于粗糙集理论的规则提取算法.    

12.  粗糙环的同态与同构  
   王德松  舒兰  田学全《工程数学学报》,2005年第22卷第2期
   主要讨论粗糙集理论在代数系统——环上的应用。基于有关粗糙群、粗糙子群、粗糙加群、粗糙不变子群、粗糙商群、粗糙环、粗糙子环、粗糙群和粗糙环的同态的基本概念以及粗糙环的一些性质和有关粗糙不变子群与粗糙子环的定理,讨论了粗糙理想、粗糙商环、粗糙环同构的概念及其性质,同时给出了这些性质和有关粗糙环同态与同构的若干定理的严格证明,进一步补充和完善了粗糙集理论。    

13.  不完备信息系统中集对粗糙集模型  被引次数:1
   陶志  戴慧君  张艳《计算机应用》,2008年第28卷第7期
   粗糙集理论在数据挖掘中的成功应用已成为近来人工智能领域研究的热点,人们将经典粗糙集中的等价关系放宽后使粗糙集理论的运用更加广泛,但在不完备信息系统中的运用仍受到限制。在已有的集对粗糙集模型的基础上,提出了针对不完备系统更加有效的集对粗糙集模型,通过实例说明了这种模型的可行性和有效性,使粗糙集模型在一定程度上得到了推广。    

14.  粗糙集理论及其在智能系统中的应用  
   伞冶  叶玉玲《智能系统学报》,2007年第2卷第2期
   粗糙集理论是一种新型的处理含糊和不确定知识的数学工具,在智能系统中得到了广泛的应用,介绍了经典粗糙集理论的基本思想,上下近似集、属性约简和核等基本概念以及粗糙集的研究现状.介绍了粗糙集理论在智能系统中的应用,主要包括基于粗糙集理论的属性约简作为数据预处理的手段,基于粗糙集理论的相关性分析和基于粗糙集理论的系统建模和控制.指出了粗糙集理论在应用中遇到的问题和可能的研究方向。    

15.  关于粗糙群的注记  
   阎瑞霞  刘金玉  姚炳学《淮海工学院学报》,2008年第17卷第1期
   从代数的观点、拓扑的观点来讨论和研究粗糙集是粗糙集理论研究的主导思想之一.近年来,国内外学者对粗糙群、粗糙子群、粗糙半群、子群的粗糙理想做了大量的研究,并得到了很好的结论.运用粗糙集理论的思想,在已有的粗糙群的概念的基础上,更深入地探讨了粗糙集理论在代数系统——群上的应用,给出粗糙子群、粗糙陪集、粗糙不变子群和粗糙商群的概念,并讨论了一些新的性质.    

16.  基于粗糙集决策方法的矿山不确定多属性问题的研究  被引次数:1
   侯运炳  潘启新《煤炭工程》,2005年第4期
   粗糙集理论作为一种新的计算方法已经在许多领域得到了广泛的应用,论文主要论述了粗糙集理论的基本原理,并且针对煤矿开采中存在的不确定性因素,提出了使用粗糙集决策方法,解决采煤方法的优选问题。    

17.  粗糙集理论及其在图像处理中的应用*  
   刘映杰  马义德  夏春水  李升刚《计算机应用研究》,2007年第24卷第4期
   首先描述了粗糙集理论的基本概念,包括粗糙集知识表示方法和粗糙集约简理论;叙述了粗糙集理论及其与其他非线性理论相结合在图像处理中的应用情况;最后指出了粗糙集理论应用于图像处理的基本思路,并指出将粗糙集理论与其他非线性理论相结合应用于图像处理,将会产生更加有效的结果.    

18.  双向S-模糊粗糙集及其应用  
   鲁小云  耿生玲《计算机工程与应用》,2012年第48卷第16期
   以Z.Pawlak粗集理论为基础,将动态模糊近似概念引入Dubois模糊粗糙集中。提出了双向S-模糊粗糙集概念,给出了双向S-模糊粗糙集的结构与性质。分析了双向S-模糊粗糙集与Z.Pawlak粗集、Dubois模糊粗集、S-粗集、S-粗糙模糊集及单向S-模糊粗糙集之间的关系。给出了双向S-模糊粗糙集的应用及存在价值。    

19.  粗糙集理论在水文水资源方面的应用现状及展望  
   梁如冰  蔡小娟《水利科技与经济》,2009年第15卷第12期
   介绍了粗糙集理论的基本原理,及在水文水资源中的成功应用。    

20.  粗糙集研究综述  被引次数:2
   王学恩  韩崇昭  韩德强  范卿《控制工程》,2013年第20卷第1期
   粗糙集理论提供了一种有效处理不完整、不确定信息的数学工具.近年来,它被广泛应用于决策分析、数据挖掘、模式识别、智能控制等领域,介绍了粗糙集的基本理论以及其扩展模型,其中详细介绍了变精度、容差、优势、模糊等粗糙集模型.在应用研究方面,主要介绍了粗糙集在特征选择、模式分类两个方面研究进展.    

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