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1.
在模糊信息系统中,通过有序加权平均(Ordered weighted averaging,OWA)算子计算对象相似度,可以建立λ截集的相容关系。当λ的值确定后,OWA算子中量词参数(α,β)的选取直接关系到不可区分关系的建立以及信息粒的粗细。因此合理选取参数(α,β)是值得进一步研究的问题。本文采用粗糙集三支决策理论,研究模糊信息系统 OWA算子参数选择的相关内容。基于参数的激进、中庸和消极语义,确定OWA算子(α,β)的3种常用取值;进而研究相似度、相容类、双向近似和三支区域在3种参数选择下的性质关系。最后利用实例验证分析了模糊量词参数语义解释的合理性。本文采用三支决策创新视角,得到模糊信息系统OWA算子的深入性质,为相关模糊量词参数提供语义解释与选择依据。  相似文献   
2.
双量化具有完备刻画粗糙集近似空间的重要功能,而精度与程度的逻辑或粗糙集模型则是一类基本的双量化扩张模型.针对该模型进行深入的计算分析,进而探讨其在近似空间中的属性约简.利用区域结构,分析计算公式,在此基础上构建宏观算法和结构算法,算法的分析和比较结果说明结构算法具有较好的计算复杂性.基于近似空间讨论关于4区保持的基本性质,提出区域保持的属性约简,得到经典定性约简的一类扩张量化约简.该研究为双量化粗糙集模型的优化计算与约简应用提供泛化思路.  相似文献   
3.
程度与精度的逻辑差粗糙集模型   总被引:1,自引:0,他引:1  
基于程度与精度的逻辑差需求,提出了程度与精度的逻辑差粗糙集模型,并定义了粗糙集区域概念。通过变精度近似与程度近似的转化公式,得到了粗糙集区域的基本结构,提出了计算粗糙集区域的常规算法和结构算法,进行了算法分析与比较,探索并得到了模型在决策表中的应用方向。通过该模型拓展了程度粗糙集模型和经典粗糙集模型。  相似文献   
4.
粗糙集通过二元关系密切联系拓扑,并具有基于自反、自反传递、自反对称等关系的拓扑研究。采用对称传递关系构建拓扑并研究其可数性。基于对称传递关系,定义粗糙集近似集,由此建立拓扑及内部、闭包;针对构建拓扑,确立基与邻域基,得到第二可数性、第一可数性、可分性、林德洛夫性等可数性特征;提供实例分析。研究结果基于新二元关系揭示粗糙集与拓扑深入联系。  相似文献   
5.
信息熵体系是进行不确定刻画与近似推理的重要理论,已经被引入粗糙集进行数据分析与智能处理。经典的互补熵、互补条件熵和互补互信息能够刻画粗糙性与模糊性,该信息体系的拓展具有应用意义。本文基于邻域粗糙集,扩张构建邻域互补信息度量并研究其启发式属性约简。通过解析式模拟与信息粒替换,定义邻域互补熵、邻域互补条件熵和邻域互补互信息,得到系统方程、双界刻画和粒化非单调性;基于邻域互补互信息,提出非单调属性约简并设计启发式约简算法;采用决策表实例与UCI数据实验有效验证性质与算法。基于邻域扩张,相关信息度量与属性约简具有应用前景。  相似文献   
6.
张贤勇 《计算机科学》2013,40(9):216-220
近似空间中,精度与程度结合形成的双量化是一个创新课题.利用笛卡尔积进行量化信息合成,基于变精度上近似与程度下近似探讨双量化边界及其算法.首先,基于上述两个近似,自然地构建了双量化扩张粗糙集模型,定义了双量化扩张边界.接着,分析了该边界的双量化语义,得到了该边界的精确刻画与数学性质;为计算该边界,提出了近似集算法与信息粒算法,进行了算法分析与算法比较,得到了信息粒算法具有更优的算法空间复杂性的重要结论.最后,应用一个医疗实例对该边界及其算法进行了说明.该边界扩张了经典Pawlak边界,并对局部不确定性进行了双量化的完备与精细刻画,这对双量化的不确定性分析与应用具有重要意义.  相似文献   
7.
经典ID3决策树算法适用于离散型数据分类,但用于连续处理时需要数据离散化容易导致信息损失。提出邻域等价关系从而诱导邻域ID3(NID3)决策树算法,NID3算法改进了ID3决策树算法,能够直接实施连续预测并获取更好的分类效果。在邻域决策系统中,挖掘一种邻域等价关系;基于邻域等价粒化,构建邻域信息度量;基于邻域信息增益,设计NID3决策树算法。实例分析与数据实验均表明,NID3算法具有连续数据分类预测有效性,在分类机器学习中优于ID3算法。  相似文献   
8.
针对不确定性度量的强健构建与泛化推广,采用代数表示与信息表示的融合,提出模糊邻域粗糙集的决策熵.关于模糊决策概念,代数粗糙度的信息函数深入诱导出模糊邻域相对决策熵;关于模糊决策分类,决策类集成自然诱导出模糊邻域相对决策熵,融合依赖度改进出模糊邻域依赖决策熵.模糊邻域决策熵实施了代数与信息的复合构建,呈现关于属性与半径的双重粒化单调性,具有鲁棒的不确定性刻画能力,决策表实例与数据集实验验证了相关有效性.  相似文献   
9.
10.
针对变精度近似与程度近似的结合问题及正域的核心地位,组建了变精度上近似与程度下近似粗糙集模型,并定义了其中的正域概念。研究了模型正域与精度量化指标和程度量化指标关联的内涵及意义,得到了模型正域的精确刻画与性质。为了计算模型正域,提出了自然算法与原子算法,并进行了算法分析与算法比较,得到了自然算法与原子算法具有相同的时间复杂性,而原子算法却具有更优的空间复杂性的结论。最后用一个医疗实例对模型正域及其算法进行了分析与说明。变精度上近似与程度下近似粗糙集模型的正域,从膨胀的优势方向完全扩展了经典粗糙集模型的正域,对与精度参数和程度参数相关的必然性知识发现具有意义。  相似文献   
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