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介绍了广义粗糙集模型和Ziarko变精度粗糙集模型,找出了它们的不足;借助引入的误差参数β(0≤β<0.5),给出了基于后继邻域的一般二元关系下变精度粗糙集模型的β上近似、β下近似、3边界和β负域的定义以及β近似质量和β粗糙性测度定义;详细讨论了β上、下近似算子的性质、该模型与其他粗糙集模型的关系以及一般二元关系下两种变精度粗糙集模型的关系;最后,举例说明了该模型在信息处理中的应用。 相似文献
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基于粗糙集的数据聚类方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
RoughSets理论是一种新型的处理含糊和不确定性知识的数学工具,将RoughSets理论应用于知识发现中的聚类分析,给出了信息系统的约简、信息系统的可辨识属性矩阵和信息系统的辨识公式等定义,在此基础上提出了基于粗糙集的数据聚类算法RSDC,实验结果验证了该算法的可行性,并且对符号属性和数值属性数据都具有良好的聚类效果。 相似文献
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提出了一种新的PCB串扰信号频率识别方法,以帮助PCB设计工程师根据串扰信号的频率特征查找串扰信号来源.原理是应用小波函数的奇异性识别能力从被干扰信号来识别串扰信号的上升或下降沿,从而根据它们直接确定串扰信号的频率.仿真结果表明,此方法确定的串扰信号频率与实际结果是一致的. 相似文献
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介绍了Ziarko’s变精度粗糙集模型和粗糙模糊集模型,找出了它们的不足。基于支集相对错误分类率及误差参数β(0≤β<0.5),提出了变精度粗糙模糊集模型,讨论了模型中β上、下近似算子的性质;分析了该模型与Ziarko’s变精度粗糙集模型和粗糙模糊集模型的关系;最后给出了该模型中近似约简的定义和方法,并通过实例分析说明了约简算法的有效性。 相似文献
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随着互联网金融的蓬勃发展,信用评分已成为评判是否为贷款人放款的重要依据,传统的信用评分方法的单一性,不能有效地减少不良贷款带来的巨大损失。提出一种基于非平衡数据的LDA-BPNN方法构建信用评分模型,通过Borderline-SMOTE算法进行非平衡数据过采样,达到平衡样本分布,进一步构建LDA-BPNN模型,显著提升了模型的预测准确率。在不同数据集上,利用多类机器学习算法进行定性和定量对比,并通过pr曲线、AUC等评价指标进行验证,验证结果表明上述模型的分类效果更佳。 相似文献
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