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  1. 粗糙集数据分析系统MATLAB仿真工具箱设计

  2. 围绕不可区分关系和相对正区域两个核心概念,通过知识之间的依赖程度,提出了粗糙集数据 分析的算法,通过比较属性约简的数目,选择最少属性数量的约简结果·利用MATLAB处理集合函数的优 势,得到了求取相对核、上(下)近似、等价关系、相对重要度、属性相对约简、范畴相对约简、最小决策规则等的 各种算法的程序实现·实现了MATLAB仿真工具箱设计·利用图形用户界面(GUI)方法,设计了良好的人- 机交互系统的主界面·最后给出实际例子的程序运行结果,对推动粗糙集理论在具体实践中应用和普及,具有 实际意义

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-08-20
    • 文件大小：99kb
    • 提供者：anatolecdm

  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. 信息熵多属性约简的煤粉尘图像特性机理

  2. 为研究无明确特征模式的煤尘颗粒图像特性,以某煤矿煤样为研究对象,按国标标准运用粉尘采样器对粉尘溢散源处颗粒物进行多点采样。采用多决策属性约简模糊粗糙集3个阶段即提出隶属度模型、实现属性约简、确定最大信息熵阈值分割对颗粒形态特征机理进行分析。首先建立粉尘图像各像素点对应的模糊类别隶属度模型,利用多分段函数确定隶属度;分析煤粉尘图像灰度特征并将其作为条件属性,确定条件属性的模糊依赖度,获取最优值并提取模糊属性约简,进行目标及背景区域的模糊下近似和模糊上近似划分;最后建立煤粉尘颗粒的信息熵模型,存储信

  3. 所属分类：其它

  1. 粗糙集的最优近似集

  2. 粗糙集的最优近似集

  3. 所属分类：其它

  1. 精度和等级的双量化近似空间中的定量信息体系结构，粒度计算和粗糙集模型

  2. 由于精度和等级是近似空间中的基本定量信息，因此它们分别用于相对和绝对定量。目前，关于精度和等级的双重量化是一个新颖而有价值的课题，但是定量信息融合已成为一个关键问题。因此，本文构造了精度和等级的双量化近似空间（PG-Approx-Space），并使用常规逻辑运算解决了融合问题。它还对粒度计算和粗糙集模型进行了双重量化研究。 （1）首先，对于定量信息的组织和存储，我们使用笛卡尔积构造PG-Approx-Space的空间和平面形式，对于定量信息的提取和融合，我们建立PG-Approx-Space的语

  3. 所属分类：其它

  1. 基于粗糙熵权的模糊多准则决策方法及应用

  2. 提出度量粗糙集不确定性的粗糙熵概念,并基于粗糙熵对属性的重要度给出了定义,从而提供一种求解模糊多准则决策模型中准则权重的方法.根据备选方案的模糊评价系统,给出相关的知识表达系统,并建立删除冗余属性后的备选方案综合评价优选矩阵,通过比较各备选方案与理想方案的近似度求出最优方案.最后,通过实例计算证明了上述模型及方法的有效性.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-15
    • 文件大小：239kb
    • 提供者：weixin_38718434

  1. 历史数据驱动下基于粗糙集的AVC系统关键参数挖掘方法

  2. 自动电压控制(AVC)系统中的参数设置过程繁琐且设置结果无依据，以历史大数据为基础，通过对历史数据的挖掘指导系统关键参数的设置。首先，给出一种基于强化正域的属性综合约简策略对关联属性进行约简；然后，采用基于最优分类的属性变换策略将连续属性离散化，并给出一种基于数据预处理的集合近似匹配策略，用于计算不同曲线间的相似度；最后，提出一种基于粗糙集的AVC系统关键参数辨识框架，对历史大数据进行挖掘。基于真实电网数据进行算例分析，挖掘结果表明所提辨识框架能自动给出合理的参数设置结果；实际应用结果表明，相比

  3. 所属分类：其它

  1. 基于混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法

  2. 针对粗糙模糊聚类算法对初值敏感、易陷入局部最优和聚类性能依赖阈值选择等问题, 提出一种混合蛙跳与阴影集优化的粗糙模糊聚类算法(SFLA-SRFCM). 通过设置自适应调节因子, 以增加混合蛙跳算法的局部搜索能力; 利用类簇上、下近似集的模糊类内紧密度和模糊类间分离度构造新的适应度函数; 采用阴影集自适应获取类簇阈值. 实验结果表明, SFLA-SRFCM 算法是有效的, 并且具有更好的聚类精度和有效性指标.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-14
    • 文件大小：447kb
    • 提供者：weixin_38555019