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搜索资源列表

  1. 粗糙集实用工具Rosstta

  2. 很实用的粗糙集工具，实现了数据读入（ODBC），数据补齐，数据离散化，数据约简，上下近似集计算，等价类，规则生成与挑选等。

  3. 所属分类：教育

    • 发布日期：2011-04-03
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：whyz17

  1. 粗糙集工具rosetta

  2. 粗糙集工具箱 可以进行粗糙集上下近似集的计算，重要度等等 属性约简 决策分类等等

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2011-09-13
    • 文件大小：1mb
    • 提供者：llvfengmf

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-01-05
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：huangyueranbbc

  1. 数据挖掘18大算法实现以及其他相关经典DM算法

  2. 数据挖掘算法 算法目录 18大DM算法 包名 目录名 算法名 AssociationAnalysis DataMining_Apriori Apriori-关联规则挖掘算法 AssociationAnalysis DataMining_FPTree FPTree-频繁模式树算法 BaggingAndBoosting DataMining_AdaBoost AdaBoost-装袋提升算法 Classification DataMining_CART CART-分类回归树算法 Classifica

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2017-04-08
    • 文件大小：220kb
    • 提供者：q6115759

  1. 程度上下近似算子的逻辑或运算模型

  2. 为探索新的程度粗糙集拓展模型,基于程度的逻辑或需求,提出了程度上下近似算子的逻辑或运算模型。在该模型中,研究了程度上下近似算子的逻辑或运算的本质、基本结构与性质,提出了宏观算法与结构算法,进行了算法分析与比较,得到了结构算法比宏观算法更具空间优势的结论。最后用实例对程度上下近似算子的逻辑或运算模型及其算法进行了说明。

  3. 所属分类：其它

  1. 程度上下近似算子的逻辑差运算模型

  2. 基于程度的逻辑差需求,提出了程度上下近似算子的逻辑差运算模型.在该模型中,研究了程度上下近似算子的逻辑差运算的本质、基本结构与性质,提出了宏观算法与结构算法,进行了算法分析与比较,得到了结构算法比宏观算法更具优势的结论.最后用实例对程度上下近似算子的逻辑差运算模型及其算法进行了说明.程度上下近似算子的逻辑差运算模型,对粗糙集模型的理论发展与量化应用具有意义.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：208kb
    • 提供者：weixin_38526823

  1. 对象集变化下的粗糙模糊集逼近的增量维护

  2. 由于信息系统的变化，粗糙集理论中的上下近似将随时间动态变化。 粗糙集理论及其扩展中用于更新逼近的增量方法最近受到了广泛的关注。 现有的大多数增量方法在处理决策属性为模糊的模糊决策系统时都有困难。 本文介绍了一种在模糊决策系统中根据对象集的变化来更新粗糙模糊集的逼近的增量算法。 在对来自UCI的6个数据集进行的实验中，对用于更新近似值的增量方法和非增量方法进行了比较。 实验结果表明，该增量方法有效地减少了计算时间。

  3. 所属分类：其它

  1. 基于形式概念分析的粗糙集模型

  2. 本文提出了一种基于形式概念分析的粗糙集模型。 在此模型中， 首先在信息系统中提供代数结构问题的解决方案：晶格从信息系统推断出结构，并调用相应的节点粗略的概念。 基于粗糙集的粗糙集理论中常见问题的处理方法然后探索概念，例如上下近似运算符，归约和核心。 决策依赖已成为知识表示的一种常见形式由于它具有表现力和易于理解的特性，因此已被广泛使用在实践中使用。 最后，将粗略概念应用到决策依赖关系的提取中从决策表中研究； 一套完整且非冗余的决策依赖关系可以从决策表中获得。 实例演示了该应用程序本文提出的方法是

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：377kb
    • 提供者：weixin_38659159

  1. 复合粗糙集

  2. 信息系统中有多种数据，例如分类数据，数值数据，集合值数据，区间值数据和缺失数据。 这种信息系统在本文中称为复合信息系统。 为了处理此类数据，引入了复合粗糙集，定义了复合关系，并使用复合类来驱动来自复合信息系统的近似值。 概念的上下近似是粗糙集理论中规则获取和属性约简的基础。 为了直观地计算近似值，正，边界和负区域，在复合粗糙集中提出了基于矩阵的方法。 案例研究验证了该方法的可行性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_38626032

  1. 更新标准值时在集值决策系统中计算粗糙近似的快速算法

  2. 粗糙集理论被提倡为概念化和分析各种类型数据的框架，这是通过一对概念（即上下近似）发现给定数据集中模式的强大工具。 在动态决策环境下，决策行为需要不断加强，因为决策过程中的数据会随着时间变化。 增量学习是一种可以处理动态学习任务的有效技术，因为它可以充分利用以前的知识。 一组值与一个个体相关联的设定值数据在现实世界的数据集中很常见。 基于设置值决策系统中标准值的动态变化导致的知识更新需求，本文提出了当设置值决策系统中的标准值随时间变化时，动态维护近似值的更新属性。时间。 然后，提出了两种分别用于计

  3. 所属分类：其它

  1. 基于可变一致性优势的粗糙集方法中的近似计算矩阵方法

  2. 基于可变一致性优势的粗糙集方法（VC-DRSA）中决策类的向上（向下）联合的上下近似是提取决策规则的基础，因此近似值的计算是基于知识表示和约简的必要步骤在VC-DRSA上。 本文提出了一种基于矩阵的方法，用于计算一致性杠杆l下决策类的上下联合的较低近似值。 首先介绍了支配关系矩阵，一致性级别，子集的布尔列向量和矩阵之间的比较算子等概念，然后从矩阵的角度给出了一种新的VC-DRSA近似计算方法，并从理论上证明了其正确性。 并提出了相应的算法。 最后，将基于矩阵的算法应用于UCI数据集的近似计算，并

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-13
    • 文件大小：441kb
    • 提供者：weixin_38676500

  1. 当对象集变化时，在基于优势的粗糙集方法中使用三向决策进行动态知识更新

  2. 基于优势的粗糙集方法是经典Pawlak粗糙集理论和方法的扩展，其中充分考虑了在属性值域上具有优先顺序关系的信息。 在基于优势的信息系统中，上下近似将被更改，而对象集随时间变化，并且近似值需要相应地更新，因为它们的变化会导致知识和规则的更改。 考虑到三向决策是人类解决问题和信息处理的通用和有效的特殊方式，本文提出了一种新的使用三向决策的增量维护机制，即将宇宙分为三对首先分离子集，然后制定适当的策略并针对每个子集采取措施。 此外，从基于三元决策的角度，在基于优势的信息系统中对象集的变化下，系统地分析

  3. 所属分类：其它

  1. 一种计算优势等级的快速算法

  2. 传统的粗糙集理论（TRS）基于等价关系的概念来定义给定目标概念的上下近似集，因此可以表示信息系统中的不确定性。 通过使用等价关系，TRS仅考虑属性值是否可区分，而与属性值中包含的首选项信息无关。 基于优势关系的粗糙集有效地解决了这个问题，并且可以处理偏好排序的数据。 在这些基于优势的方法中，优势类别的计算成本极大地影响了属性约简和规则提取的效率。 本文提出了一种通过快速减少搜索空间来计算有序信息系统中优势类别的有效方法。 根据优势类别的定义，随着计算过程中属性的增加，对象的劣等类别逐渐从宇宙中删

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-07
    • 文件大小：61kb
    • 提供者：weixin_38713586

  1. 通过拟阵获得粗糙集的图和矩阵方法

  2. 粗糙集对于数据挖掘中的属性约简和规则提取非常有效。 但是，包括粗糙集属性约简在内的许多重要问题都是NP难的，因此解决这些问题的算法通常很贪婪。 从向量空间中的线性独立性广义化的拟阵阵为贪婪算法设计提供了完善的平台。 在本文中，我们使用图和矩阵方法来研究拟阵的粗糙集。 首先，我们构造从等价关系到2电路拟阵的同构，然后通过图形拟阵提出上下近似的图形表示。 我们还研究了拟阵对偶的上下近似的图形表示。 其次，鉴于关系矩阵是由等价关系引起的拟阵的可表示矩阵的事实，利用拟阵的可表示矩阵获得了上下近似的矩阵表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：431kb
    • 提供者：weixin_38661087

  1. 关于广义直觉模糊粗糙近似算子

  2. 在粗糙集理论中，由二元关系定义的上下近似算符满足许多有趣的性质。 多年来，文献中对Pawlak的粗略近似进行了各种概括。 本文提出了一个基于关系的直觉模糊粗糙近似算子研究的通用框架，在该框架内使用了构造方法和公理方法。 在构造方法中，定义了从任意直觉模糊关系导出的一对上下直觉模糊粗略近似算子。 然后检查直觉模糊粗糙近似算子的基本性质。 通过引入直觉模糊集的割集，给出了直觉模糊粗糙逼近算子的经典表示。 进一步建立了特殊直觉模糊关系和直觉模糊粗糙逼近算子之间的联系。 最后，提出了一种针对算子的直觉模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-01
    • 文件大小：225kb
    • 提供者：weixin_38603259

  1. 一种基于粗糙集的社区结构发现算法

  2. 提出一种基于粗糙集的社区结构发现算法。将信息中心度作为衡量节点之间关联度的标准,在处理社区间边界节点时引入粗糙集中的上下近似集概念。将网络中的各个节点划分到社区中,从而将复杂网络划分成k个社区,k值由算法自动选定,并通过模块度确定理想的社区结构。在Zachary Karate Club模型和College Football Network模型上进行验证,实验结果表明,该算法的准确率较高。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：238kb
    • 提供者：weixin_38632488

  1. 不一致的不完整决策表中的近似减少

  2. 本文讨论了在不一致的不完整决策表中进行属性约简的方法。 这项研究的主要目的是扩展一种属性约简，称为下近似逼近和上近似归约，它们保留了目标决策的下/上近似分布。 推导了不一致不完全决策表中上下近似一致集的几个判断定理。 然后，还研究了与两个近似约简相关的可分辨矩阵，从中我们可以得到粗糙集理论中不完全决策表的属性约简的方法。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：209kb
    • 提供者：weixin_38508497

  1. 基于知识粒化的粗糙集不确定性的新度量

  2. 在粗糙集理论中，精度和粗糙度用于表征集合的不确定性，近似精度用于描述强分类的精度。 尽管这些措施是有效的，但当一个知识下的集合的上下近似等于另一知识下的下近似/上逼近时，它们会有一些限制。 为了克服这些限制，我们在本文中解决了信息系统中集合的不确定性和决策表中的粗略分类的近似精度问题。 给出了信息系统知识粒化的公理定义，在此定义下，这三种措施得到了修改。 理论研究和实验结果表明，改进后的方法分别适用于评估信息系统中集合的韧性和准确性以及决策表中粗分类的近似准确度，并且更简单，更全面。形式比现有的

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：512kb
    • 提供者：weixin_38751177

  1. 由三角模确定的广义模糊粗糙集

  2. 粗集理论已被广泛确立为一种在各种应用中进行不确定性管理的方法。 这些年来，已经对粗略近似进行了各种模糊概括。 本文提出了一种用于研究T-模糊粗糙近似算子的通用框架，该框架同时使用了建设性和公理方法。 通过在构造方法中使用一对双重三角范数，提出了模糊集上下近似算子的一些定义，并通过任意模糊关系对其进行了分析。 还检查了特殊模糊关系与模糊集的T上下近似算子之间的联系。 在公理方法中，提出了粗糙集的面向操作符的表征，即，由公理定义了T-模糊逼近操作符。 T上下模糊集理论算子的不同公理集保证了产生相同算

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：231kb
    • 提供者：weixin_38707153

  1. 直觉模糊粗糙集及其拓扑结构

  2. 本文首先定义了直觉模糊集相对于直觉模糊逼近空间的上下近似。 检验直觉模糊逼近算子的性质。 然后讨论了直觉模糊粗糙集近似与直觉模糊拓扑之间的关系。 证明了基于直觉模糊自反和传递逼近空间的所有较低近似集的集合形成了直觉模糊拓扑。 相反，对于直觉模糊粗糙拓扑空间，存在直觉模糊自反和传递近似空间，使得直觉模糊粗糙拓扑空间中的拓扑只是直觉模糊自反和传递近似空间中所有下近似集的集合。 也就是说，在所有直觉模糊自反和传递近似空间的集合与所有直觉模糊粗糙拓扑空间的集合之间存在一对一的对应关系。 最后，研究了直觉

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-22
    • 文件大小：292kb
    • 提供者：weixin_38660813
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