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基于模糊C均值与RS理论结合的模式分类方法及应用
引用本文:陈遵德.基于模糊C均值与RS理论结合的模式分类方法及应用[J].计算机工程,2003,29(1):64-66.
作者姓名:陈遵德
作者单位:顺德职业技术学院电子工程系,顺德,528300
基金项目:国家自然科学基金资助项目(49874033)
摘    要:RS(Rough Set)理论具有对不完整数据进行分析和推理、发现数据间的关系、优化条件属性组合的能力,但只能处理量化数据。文章提出了将连续属性量化的最优化思想,借助模糊C均值算法实现了连续属性量化,探讨了基于模糊C均值与RS理论结合的模式分类方法,并给出了一个应用实例。

关 键 词:模糊C均值  智能信息处理  RS理论  模式分类  属性选择
文章编号:1000-3428(2003)01-0064-03
修稿时间:2001年10月22

A Pattern-classfication Method Based on Combining Fuzzy-C-means with RS Theory and Its Application
CHEN Zunde.A Pattern-classfication Method Based on Combining Fuzzy-C-means with RS Theory and Its Application[J].Computer Engineering,2003,29(1):64-66.
Authors:CHEN Zunde
Abstract:
Keywords:Fuzzy-c-means  Intelligent data processing  Rough set theory  Pattern classfication  Attributes selection
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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