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给出目标信息系统学习的多准则决策方法,建立多准则决策的规则学习模型,讨论该模型的性质。该模型优于Z.Pawlak方法,将规则提取与信息融合为一体。也优于AHP等模型,具有简洁性.通过实例计算,取得了满意结果。 相似文献
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在研究了概念格形成的偏序结构的基础上,引进了由两个形式背景形成的决策形式背景,讨论了外延集类上等价关系和交一致关系,给出了决策形式背景下规则提取与属性约简方法.同时对于在规则约简中起不同作用的属性,区分了核心(存在于任何约简中)、相对必要属性(存在于某些约简中)和不必要属性(不存在于任何约简中),给出了各类属性的特征和判别方法.这些方法为概念格规则提取的启发式算法打下了基础. 相似文献
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区间数排序的包含度度量及构造方法 总被引:3,自引:0,他引:3
本引用包含度和偏序包含度概念,指出[1]、[2]、[3]的可能度是一种区间数的包含度。在此基础上,利用三角模构造了一类偏序包含度,建立了区间数比较的包含度构造方法,并用各种包含度对[1]的算例进行排序,取得满意效果。 相似文献
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模糊信息系统属性重要性度量 总被引:2,自引:0,他引:2
利用包含度工具将粗糙集方法应用在模糊信息系统中,给出了模糊信息系统中属性重要性度量计算方法,通过举例说明了[3]中关于属性重要性度量概念的局限性。 相似文献
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