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基于粗糙集的属性约简算法研究 评分:

基于粗糙集的属性约简算法研究,粗糙集, 约简算法

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2014-06-17 上传 大小:151KB
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改进的基于粗糙集的图像平滑

提出一种改进的基于粗糙集的图像平滑方法

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基于粗糙集的特征选择方法的研究

文本按照一定的策略归于一个或多个类别中的应用技术。文本分类是文本挖掘的基础。而 特征选择又是文本分类中的核心.论文分析了以前特征选择方法中由于特征数目过多而造成分类时间和精度不高的缺 点。提出了一种基于粗糙集的特征选择方法.其特点是以特征在文本分类中的重要性对特征进行选择

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基于粗糙集的智能规划算法的研究

提出一种新的不确定,即初始对象集合的不确定,并利用粗糙集理论来解决这种不确定性;将粗糙集理 论和智能规划相结合,提出一种新的不确定规划———粗规划。给出了粗规划问题的概念、粗规划的初始状态、粗 糙动作和粗规划目标等一系列相关的定义,提出了粗规划问题的两种求解模型,并给出基于规划图的粗规划算法。

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基于粗糙集的图像分类方法

内部数据齐全,打开可容易运行粗糙集分类图像代码齐全

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基于粗糙集的特征选择与提取

基于粗糙集的特征选择与提取 主要是关于粗糙集的一些介绍 还有就是对于特征选择与提取方法的概述

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基于粗糙集的数据挖掘方法研究

基于粗糙集的数据挖掘方法研究。学位论文。。。。。

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基于粗糙集的规则挖掘系统

本程序上传有文献1篇,测试数据2组,程序说明文件一个,用来测试的可执行程序1个

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基于粗糙集理论的示例学习研究

基于粗糙集理论的示例学习研究

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基于粗糙集的属性约简算法研究

基于粗糙集的属性约简算法研究,粗糙集, 约简算法

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基于粗糙集的神经网络识别方法研究

一种基于粗糙集和神经网络的识别方法

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基于粗糙集的面向概念分层的数据挖掘方法

在对信息系统中的属性进行概念分层的基础上,提出一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法,该方法能针对 用户对不同层次规则的挖掘需求,通过概念分层和数据预处理建立相应的信息系统,进行递进求精的粗糙集约简,实 现在不同概念层次上高效挖掘感兴趣规则的目的

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基于粗糙集理论的数据挖掘的应用

回复规划v还不回家不好几部科技板块你看客户交纳

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基于粗糙集的属性约简的启发式算法

本文在介绍粗糙集理论的基础上,给出粗糙集 理论在数据挖掘中的应用,属性约简的启发式算法, 通过一个实例说明了算法的有效性

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基于粗糙集理论的知识发现方法的研究

粗糙集理论是上世纪八十年代初由波兰数学家2.Pawlak首先提出的一种用 于数据分析的数学理论,它能处理含糊性和不精确性问题。自上世纪九十年代起, 该理论日益受到重视,并成为国际学术界的研究热点之一。经过二十年的发展, 粗糙集理论己在机器学习、模式识别、决策分析、过程控制、数据库知识发现、 专家系统等领域获得成功应用。 本文主要对粗糙集理论在知识发现中应用的关键问题进行了研究。

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基于粗糙集的属性约简方法研究综述

基于粗糙集的属性约简方法研究综述

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基于粗糙集理论的神经网络研究及应用

基于粗糙集理论的神经网络研究及应用基于粗糙集理论的神经网络研究及应用基于粗糙集理论的神经网络研究及应用基于粗糙集理论的神经网络研究及应用

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基于粗糙集的烤烟烟叶智能分级方法

涉及烟叶分级的改进粗糙集模型和算法,烟叶分级分组很有想法

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基于粗糙集的智能决策理论与应用研究

基于粗糙集的智能决策理论与应用研究 学位论文---------

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基于粗糙集的符号与数值属性的约简算法

粗糙集理论被广泛应用于属性约简,复杂性是制约这些算法应用于数据挖掘任务的主要障碍,尤其是邻域模 型下的约简问题.本文分析了邻域粗糙集模型的数学性质,利用正域与属性集的单调关系,构造基于属性依赖度和前 向搜索策略的快速算法,以降低样本比较次数,提高计算效率.实验分析表明了算法的有效性.

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基于粗糙集的决策表知识约简研究

在知识发现过程中,由于待处理的数据集有时带有噪声或不完整,因此需要能处理不精确、不确定数据的理论和方法。粗糙集理论正是满足这种要求的新型数学工具。基于粗糙集的知识发现过程,就是利用粗糙集理论与方法从数据中挖掘出新颖的、有用的非平凡的模式过程。围绕知识约简这个核心研究问题,分别从差别矩阵、启发式信息及数据库系统的角度对知识约简进行了深入研究。将粗糙集引入Vague目标信息系统,讨论了Vague目标信息系统的知识约简问题。相关主要工作有以下几方面: 现有差别矩阵只适用于一致或部分一致决策表,对于完全不一致决策表并不能得到正确的结果,给出了一种基于差别矩阵的知识约简改进算法。 由等价

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