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邻域粗糙集可以直接处理数值型数据, F- 粗糙集是第一个动态粗糙集模型. 针对动态变化的数值型数据, 结合邻域粗糙集和F- 粗糙集的优势, 提出了F- 邻域粗糙集和F- 邻域并行约简. 首先, 定义了F- 邻域粗糙集上下近似、边界区域; 其次, 在F- 邻域粗糙集中提出了F- 属性依赖度和属性重要度矩阵; 根据F- 属性依赖度和属性重要度矩阵分别提出了属性约简算法, 证明了两种约简方法的约简结果等价; 最后, 比对实验在UCI数据集、真实数据集和MATLAB生成数据集上完成, 实验结果显示, 与相关算法比较, F- 邻域粗糙集可以获得更好的分类准确率. 为粗糙集在大数据方面的应用增加了一种新方法. 相似文献
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全粒度粗糙集是一种既能表示显式知识又能表示隐式知识的粗糙集模型, 能更好地表示人类认识的复杂性、多样性和不确定性.文中结合经典粗糙集理论,定义全粒度隶属度、全粒度粗糙度、概念的全粒度属性依赖度、决策系统的全粒度属性依赖度等不确定性指标,探究这些不确定性指标的性质,指出这些不确定指标与全粒度绝对约简、概念的全粒度属性约简、全粒度Pawlak约简的联系,有助于全粒度粗糙集的属性约简和实际应用. 相似文献
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1引言
Rough Set是处理不精确、不完全和不相容的数学工具[1,2].不精确、不完全和不相容是客观世界的性质的一个方面.Rough Set理论的基础是集合论,集合论作为数学的一种,是确定性的.而客观世界不精确性的表现是易变性和动态性,以确定性的方法去处理不确定性的事物就往往显得力不从心.虽然如此,还是有不少学者用Rough Set的方法[3~7]去处理这些动态变化的数据.本文试图对Rough Set所蕴涵的的动态变化性进行初步的讨论,期望以后的工作能籍此取得更大的进步. 相似文献
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多粒度粗糙集本质上是异构的,但是目前尚未运用于异构数据处理.从绝对约简的角度出发,提出多粒度粗糙集的双层绝对约简——多粒度绝对约简和多粒度绝对粒度约简.分析多粒度双层绝对约简的性质,特别是从异构数据约简的角度探究多粒度双层绝对约简的特性,提出多粒度双层绝对约简算法.理论分析和实例表明多粒度双层绝对约简算法的可行性. 相似文献
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以郑西客运专线为背景,提出了桩网复合地基处理黄土地基的设计计算思路,典型断面设计计算结果表明,采用灰土桩桩网复合地基,承载力和工后变形沉降均能满足设计要求。 相似文献
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软件的推广是一门艺术。推广模式的选择合理与否,直接影响到该软件的市场占有率。因此,通过分析触发式超级收藏夹软件特点,选择已有研究成果多软件分时段租赁系统来进行该软件的推广研究。 相似文献