粗集理论及其应用（一）

作为研究粗集理论的开始，本文首先给出知识的形式化定义和知识库，知识的等价、携主特化等概念的一些基本性质，强调知识与分类概念的联系。当涉及到非为知识时，担保紧粗集概念作为讨论知识的理论基础，因而本文介绍了粗集与集合近似找 近似集合的性质及非精确 数字特征与拓扑特征，最后给出集保的粗等价、粗包含和分类的近似方法。     

粗集理论及其应用（二）

在智能信息处理中，知识的化简、信息的压缩起着重要作用，这涉及到知识的简化和数据的依赖性等概念。本首先对知识的简化和核作形式化的定义，介绍知识和范畴的简化方法。为了研究数据库中的函数依赖性，我们还将介绍数据的形式化定义及依赖性的语义因素等。     

粗集理论及其应用（四）：粗集理论和模糊集合

首先将粗集与模糊集合进行简单对比，并介绍利用粗集的概念考虑模糊集合的粗近似，定义粗模糊集合，利用模糊划分的相似性关系研究集合的近似问题，定义模糊粗集，并介绍粗模糊集合和模糊粗集的基本特性等，最后讨论知识近似模型的统一。     

基于粗集理论的神经网络

在分析了粗集理论方法和人工神经网络方法两者各自的特点与共同之处后,首先探讨粗集学习与神经网络学习的结合方法,然后提出了一种基于粗集预处理的神经网络系统,最后给出一个基于粗集方法作为信息预处理的神经网络文字识别的例子,来基于粗集的神经编制 优越性。     

粗集及其在知识发现中的应用

粗集理论在知识发现中的应用已成为知识发现研究的热点 .介绍了粗集的基本概念 ,包括粗集的定义、“属性 -值”系统、属性依赖与归约及粗集概念的若干推广 ,最后指出粗集理论在知识发现中的一个可能应用途径     

粗集理论及其在数据挖掘中的应用

粗集理论是一种新的处理模糊和不确定性的数学工具，在数据挖掘、机器学习、决策支持系统和模式识别等领域得到了广泛应用。文中在阐述了粗集理论的基本思想与特点的基础上，重点评述了粗集理论在数据挖掘中的应用状况以及未来的发展方向。     

粗集理论在证券投资决策中的应用

粗集理论作为一种新兴的数学工具,在许多领域都表现出了强大的生命力。笔者概述了粗集理论的基础知识,并在此基础上详细阐述了其在证券投资决策中的应用。     

知识发现中概率统计与粗集方法的比较

对知识发现中，概率统计方法与粗集理论方法在评价系统参数的重要性，分类隶属度与条件概率，输入条件与决策结果的依赖关系等方面进行了比较，提出了将概率统计方法和粗集理论相结合，由确定性粗集的近似空间扩展到了不确定性的概率粗集的近似空间，为确定性和不确定性知识表达系统提供一个统计粗集模型。     

基于粗集理论和云理论的GIS数据挖掘与知识发现

阐述了粗集理论与云理论的基本概念 ,建立了以二者相结合为基础的模型 ,给出了该模型应用的一般方法与步骤 ,并将其应用于GIS数据挖掘与知识发现 ,最后用一组GIS数据验证了该方法的适用性和有效性     

基于粗集理论和云理论的GIS数据挖掘与知识发现

阐述了粗集理论与云理论的基本概念，建立了以二者相结合为基础的模型，给出了该模型应用的一般方法与步骤，并将其应用于GIS数据挖掘与知识发现，最后用一组GIS数据验证了该方法的适用性和有效性。     

粗集理论与未确知系统理论的互补性研究

本文简述了未确知系统理论与粗集理论的研究状况,论述了二者的优点与不足、互补性研究的必要性及研究方向。     

粗集理论与未确知系统理论的互补性研究

本文简述了未确知系统理论与粗集理论的研究状况,论述了二者的优点与不足、互补性研究的必要性及研究方向。     

粗集神经网络系统及其应用

讨论了粗集神经网络系统及其在心电图自动识别中的应用。根据识别需要,从MIT心电图数据库获取心电图特征参数,根据粗集理论对属性进行优化,并用BP神经网络进行学习。运用这些特征参数和训练好的BP神经网络对心电图进行分类,识别准确率达到90%。     

粗集理论在网络故障诊断系统中的应用

在网络故障诊断系统中，对反映网络信息的MIB变量，利用粗集(Rough Set）理论约简出最有利于分类的变量集合，并获得分类的决策规则．实验结果表明，对解决网络故障特征提取，提高故障分类正确性等问题有较好的效果。     

基于粗集理论的数据约减算法及其改进

在分析基于信息系统的粗糙集理论的基础上，详细地描述了一种基于核的约减算法，接着从降低约减算法计算复杂度角度出发，提出度量单个条件属性对系统概念贡献程度的关联度的概念，修改了属性约减算法，并简要计算算法修改前后计算复杂度，实验结果表明，修改后的算法在降低时间复杂度的同时能求出次优属性集约简．     

基于粗集方法的课堂教学质量评价子系统研究初探

研究了一个基于粗集方法的能以人类专家水平完成教学质量评价任务的智能计算机系统的建立,首先讨论了基于粗集方法的教学质量评价系统的框架,然后提出了基于粗集方法的课堂教学质量评价子系统的具体实现。     

基于粗集方法的图像识别系统

提出了基于粗集理论的一种图像识别系统,该系统包括图像预处理,特征提取、决策表生成,条件属性简化等,运用粗集方法,能有效地压缩图像特征数目从而大大提高运行速度。     

S-粗集与新金属材料发现（Ⅰ）

给出遗传知识，S-粗集的遗传概念；提出S-粗集的F-遗传定理，-↑F-遗传定理，（F，-↑F）-遗传定理；讨论了（F，-↑F）-遗传与F遗传的关系，（F，-↑F）-遗传与-↑F-遗传的关系，利用这些结果，本文给出属性值遗传的概念，提出属性值遗传链定理和属性遗传定理，这些结果是研究金属遗传特性的重要理论准备，这些结果在讨论金属遗传特性（本文第Ⅱ部分）中得到了应用，S-粗集的遗传特性与金属的遗传特性之间潜藏着密切的联系。     

粗集理论在网络故障诊断系统中的应用

在网络故障诊断系统中,对反映网络信息的MIB变量,利用粗集(Rough Set)理论约简出最有利于分类的变量集合,并获得分类的决策规则.实验结果表明,对解决网络故障特征提取,提高故障分类正确性等问题有较好的效果.     

基于粗集理论和信息熵的规则模型研究

针对粗集规则存在的问题，提出了一种基于信息熵的属性简约算法，该算法以信息熵作为属性约简的标准，充分利用数据所蕴含的统计信息，克服了粗集γ准则对数据噪声的敏感性和不能表达属性间概率因果关系的缺点，理论分析和实例表明，该算法得到的规则集比基于粗集γ准则算法得到的规则集更简练，分类效果总体上也更优、在大多数工业应用中数据往往被各种噪声所污染，属性间也很难找到确定性关系，因此该方法具有比基于粗集准则方法更广泛的适用性。