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1.
《聊城大学学报(自然科学版)》2018,(4):72-76
研究了基于模糊化邻域系的粗糙近似算子的公理刻画问题.特别地,通过一组公理集分别刻画了由串行的、反身的、一元的和传递的模糊化邻域系生成的粗糙近似算子. 相似文献
2.
基于粗糙集理论的知识约简及应用实例 总被引:5,自引:0,他引:5
在保持分类能力不变的前提下 ,通过利用粗糙集理论中的知识约简方法 ,在保护知识库分类不变的条件下 ,删除其中不相关或不重要的知识 ,从而导出问题的决策 .利用基于决策表的粗糙集模型算法 ,实例分析如何数字化表示决策表 ,并对其进行属性约简和属性值的约简 ,从而提取决策规则 . 相似文献
3.
卓泽强 《淮北煤炭师范学院学报(自然科学版)》2002,23(3):10-15
对二元、n元粗糙函数、k阶粗糙导数的定义进行了改进,给出了一元、二元粗糙导数的性质,并对一元、二元、n元粗糙导数的性质给出了较详细的证明. 相似文献
4.
知识论域、知识拓扑与集合邻域 总被引:9,自引:6,他引:3
定义了知识论域和知识拓扑,组建了4种拓扑空间,分析了它们的联系.从拓扑算子与近似算子的复合、近似邻域、拓扑不变性质3个方面研究了各个拓扑空间的性质,提出了集合邻域的概念,研究了它与点邻域的深刻联系和对一般拓扑空间的作用,并以它为手段研究了新组建的拓扑空间. 相似文献
5.
6.
介绍粗糙集基础上的属性分类系统的构造,给出一种数据挖掘中新的分类方法:从初始的数据信息出发,依次构造约简属性集,并对其使用Bayes判别法进行基于属性的分类。最后给出了实例,验证算法的可行性。 相似文献
7.
基于粗糙集理论的复方拆方研究 总被引:2,自引:0,他引:2
粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性知识的数学工具,其主要思想就是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策和分类规则.因此,将粗糙集理论引入复方拆方,将有助于从复方配伍的动态性和不确定性的本质上去深入而确切地开展方剂配伍规律的量化研究,从而改变药味与药效之间的分离状态. 相似文献
8.
基于克隆选择的粗糙集属性约简方法 总被引:6,自引:1,他引:6
基于免疫克隆选择的原理,提出了一种新的粗糙集属性约简方法,将属性集合的分类近似质量作为进化目标,利用免疫反应的分布性特点通过局部并行搜索实现全局优化,并采用抗体更新和亲和力抑制手段来维持群体的多样性,保证了各抗体局部优化解的稳定性,从而获得了多个优化约简集合,通过机械故障诊断数据的实例应用,表明该方法可以获得多个符合分类质量要求的属性约简集合,因此满足了设备故障诊断的特征优化选择要求。 相似文献
9.
基于粗糙集理论的图像中值滤波 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了粗糙集理论的概念,利用粗糙集理论进行了图像中像素值的分类,提出了一种基于粗糙集理论的图像中值滤波算法,进行了仿真试验,并和传统的图像中值滤波结果进行了视觉上的比较和峰值信噪比指标的比较。实验结果和峰值信噪比指标表明,该算法能有效地滤除图像中的随机脉冲噪声和椒盐噪声,还能使图像保持很好的清晰度。 相似文献
10.
根据粗糙集的理论,在信息系统中使用了分布约简的概念,并利用相应的可辨识属性矩阵,提出了一种在决策表中获取规则的增量式方法,该算法对决策表中出现的各种新对象进行分析,在原有的分布约简的基础上进行增量式更新,从而避免了重新计算. 相似文献