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属性约简是粗糙集理论研究的核心问题之一,而且现已证明寻找一个决策表的最小约简是NP-hard问题.针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从相对可辨识矩阵,属性的重要度作为启发式的信息,给出变精度粗糙集的属性约简算法的改进,在一定程度上简化了属性约简的计算,提高了属性约简的效率.最后通过实例证明了改进的算法给出信息系统的属性约简结果的正确性. 相似文献
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互联网上存在许多有价值的信息,搜索引擎只能索引静态页面,无法索引DeepWeb数据,而Deep Web通常以表单形式存在,只有提交表单查询才能获得其数据,如何发现和识别Deep web查询接口成为人们关注的问题.在分析表单表现形式与功能内在的联系的基础上,提出一个表单的抽象模型,依此过滤非Deep Web查询接口的表单.通过对返回结果页面分析方法,实现Deep W出查询接口的识别,实验结果证明了该方法的有效性. 相似文献
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