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数据样本集残缺的粗集解决法
引用本文:张士林,毛海军. 数据样本集残缺的粗集解决法[J]. 计算机工程与应用, 2003, 39(8): 18-19,28
作者姓名:张士林  毛海军
作者单位:1. 大连理工大学土建学院,大连,116024
2. 大连理工大学管理科学与工程研究所,大连,116024
基金项目:国家自然科学基金资助(编号:10071010)
摘    要:数据样本集是人工智能发展需要的主要要素,所以要求提供的数据样本集,应该是全面的、有效的集合。当所提供的数据样本集残缺不全时,会影响人工智能的有效应用。针对此问题,文章提出了一种基于粗集理论的数据样本集补全方法,能科学的、正确的、有效的补全数据样本集,为提高人工智能的决策推理,铺平了道路。

关 键 词:数据样本集  残缺  粗集  决策表  化简
文章编号:1002-8331-(2003)08-0018-02

The Solution of Rough Sets to Poor Data Bank
Zhang Shilin Mao Haijun. The Solution of Rough Sets to Poor Data Bank[J]. Computer Engineering and Applications, 2003, 39(8): 18-19,28
Authors:Zhang Shilin Mao Haijun
Affiliation:Zhang Shilin 1 Mao Haijun 21
Abstract:The data bank is the most important factor of artificial intelligent development ,so the demanding data bank must be all-round,effective collection.When the offering data bank is poor data bank,it will affect the application of ar-tificial intelligent.To this question,the author brings out one solution to solve the poor data bank basing on the Rough Sets Theory.It can scientifically,correctly,effectively supplement the poor data bank,and can offer greatly help to enforce the application of artificial intelligent.
Keywords:Data bank  Poor  Rough Sets  Decision Table  Simplification
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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