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粗糙集理论实现属性约简和规则提取 评分:

软件的功能:将数据离散化,求下近似集 上近似集 边界 运用粗糙集理论方法实现属性约简和规则提取
2016-01-21 上传大小:1.43MB
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作者:董威 著 出版时间:2014年版 出版社: 东北大学出版社 董威著的《粗糙集理论及其数据挖掘应用》主要研究了粗糙集理论的改进算法及其在球团生产过程中质量数据挖掘和图像处理数据挖掘中的应用问题,包括结合粒子群优化的粗糙集属性约简算法、条件粗糙熵的层次树模型构造方法、加权topsis偏序关系全序化方法等内容。全书共八章,主要内容有粗糙集约简及改进算法、粒子群算法优化变精度粗糙集规则获取、层次树模型在粗糙集约简中的应用、加权topsis的粗糙集偏序关系全序化等。为增加本书的实用性,简要介绍了改进后的粗糙集理论在球团质量和图像数据挖掘中的应用。 本书适合于从事粗糙集理论和应用研究的科技工

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粗糙集属性约简

属性约简(Attribute reduction),又名特征选择,就是剔除冗余属性或冗余特征,起到降维作用,它是机器学习与模式识别等诸多领域中的重要研究课题。粗糙集(Rough Set)理论是一种刻划不完整性和不确定性的数学工具,能有效地分析和处理不精确、不一致、不完整等各种不完备信息,其主要研究属性约简和规则提取。为此,基于粗糙集的属性约简技术研究成为当今研究热点。本报告根据自己所做的相关工作和发表的相关论文,主要讲解基于属性重要性的属性约简、基于属性相似度的属性约简和基于进化计算的高维属性约简等内容。

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RS.rar,用于粗糙集属性约简

matlab粗糙集属性约简,基于不可等价关系,正域约简,

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