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粗糙集决策方法.ppt
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PPT内容详细，共110页 粗糙集决策理论与应用 粗糙集的思想基础 决策规则
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决策理论与方法（粗糙集）.ppt
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一种基于粗糙集的信息系统决策规则提取方法
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<p>以粗糙集理论为基础, 引入相似性的概念,并提出其衡量方法。改进了粗糙集理论中不可辨关<br> 系的确定条件,给出了基于新的相似关系的上下近似空间定义,并举例说明了基于粗糙集的相似性规则<br> 提取方法。</p>
演化数据决策理论粗糙集的矩阵方法
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6. 压缩子文件"粗糙集决策方法.ppt"可能包含具体的实例分析和应用案例，详细讲解了如何运用粗糙集理论解决实际问题，如分类、预测和特征选择等。通过PPT，读者可以更直观地了解粗糙集决策方法的实施步骤和结果分析。...
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粗糙集理论是数据挖掘和人工智能领域的一个重要分支，它由Zdzisław Pawlak在20...这些PPT资源为初学者提供了一个全面而深入的入门教程，有助于理解和掌握粗糙集理论的关键概念和技术，为进一步研究和应用奠定基础。
基于直觉模糊粗糙集相似度的多属性决策方法 (2014年)
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将直觉模糊粗糙集应用于多属性决策问题,提出了基于改进的直觉模糊粗糙集相似度的多属性决策方法。针对现有的直觉模糊粗糙集相似度忽略犹豫度而造成度量不精确的问题,提出了一种改进的直觉模糊粗糙集相似性度量方法,并揭示其若干重要性质。在此基础上,将属性值用直觉模糊粗糙集表示,并通过各个方案与直觉模糊粗糙集正、负理想方案的相似度比较,实现决策方案排序。数值实例表明了该方法的可行性和有效性,其在态势评估、目标识
决策理论粗糙集的多类别分类方法
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通过考虑实际决策过程中对错误的容忍度和操作成本，提出了一种新的两阶段方法来解决基于决策理论粗糙集（DTRS）的多类别分类问题。 第一步是将m类分类问题（m> 2）转换为m两类分类问题，并通过使用DTRS形成三种类型的决策区域：具有不同状态和动作的正向区域，边界区域和负向区域。 正区域决定接受，负区域决定拒绝，边界区域决定弃权。 第二阶段是使用最小概率误差准则和贝叶斯判别分析方法，在正区域中选择最佳
数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第9章 决策树算法 共67页.ppt
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数据挖掘 机器学习原理与SPSS Clementine应用宝典 第7章 贝叶斯分析.ppt
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一、概述 二、知识分类 三、知识的约简 四、决策表的约简 五、粗糙集的扩展模型 六、粗糙集的实验系统 七、粒度计算简介
用决策理论粗糙集确定聚类数的自动方法
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基于粗糙集的犹豫模糊多属性决策方法
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针对属性值为犹豫模糊元的决策问题, 提出一种基于粗糙集理论的多属性决策方法. 首先, 依据属性值与理想点的贴近度和给定的阀值得到判断矩阵; 然后, 根据判断矩阵对属性集进行约简, 确定属性权重; 最后, 基于TOPSIS 思想, 计算各方案与理想点的综合贴近度, 得到方案的优劣次序, 并通过算例分析表明了该方法的有效性.
基于区间二型模糊决策粗糙集的三支决策方法.pdf
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基于决策粗糙集的多属性灰色关联聚类方法
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数据仓库与数据挖掘课件 第八章 粗糙集.ppt
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粗糙集决策方法
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原则、途径和
程序，在总结前人
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究工作规范，包括
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科学方法与科学研究
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通过系统观测而获取
客观知识的方法。
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科学研究：满足以上
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精确方法。研究对象
具有可直接侧鲁昂和
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重复出现等特点。
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科学研究中应
使用中性名词
和语句
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举例：
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贵重金属，稀有金属
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民族工业，本土工业
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经过艰苦不懈的努力
研究，本文得到了重
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要结论，对我国低碳
供应链的发展具有重
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要意义。
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