不完备信息系统相关论文
将Pawlak的冲突分析模型推广到不完备的信息系统中，并结合三支决策思想研究了不完备信息系统上的三支冲突分析。首先，对缺失的值进行......
粗糙集理论是处理不精确性和不确定性问题的一种工具,其从单粒度的角度描述目标概念,具有一定的局限性。而多粒度粗糙集通过多个二......
粗糙集理论是上世纪八十年代初由波兰数学家Pawlak首先提出的一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学理论。其主要思想是利......
鉴于三支决策在多属性决策中的成功应用,三支多属性决策方法已经成为当前研究的一个热点课题.然而,现有的具有分类和排序功能的三......
覆盖粗糙集模型作为经典粗糙集模型的拓展,是处理不确定性数据的重要工具,尤其是在处理不完备信息系统和二元关系信息系统时具有明......
粗糙集理论模型是数据挖掘的有力工具,被广泛应用到机器学习、过程控制、知识获取、模式识别等领域,粗糙集理论可以运用属性约简发......
随着大规模数据库的广泛使用和Internet的迅猛扩展，全球范围内数据库中存储的数据量迅速增大。如何从海量的、多样的数据中挖掘潜在......
在计算机与网络信息技术飞速发展的今天,各个领域的信息与数据急剧增加,并且由于人类的参与使数据与信息中的不确定性更加显著,信......
不确定环境下的知识获取是智能信息处理中的关键问题之一。如何在信息不完全、不精确或模糊的情况下，根据决策系统中已有的决策数据......
本文在了解和分析了国内外研究现状的基础上，针对不完备信息系统规则提取存在的一些问题，分别对目前存在的两种提取方法进行了研......
本文首先分析比较了基于粗糙集理论的各种属性约简的算法，在引入信息向量表示信息系统中的对象后，提出了求粗糙集理论中等价类、不......
随着网络技术的飞速发展与普及，信息处理已经成为人们获取有用信息不可缺少的工具，而文本自动分类则是信息处理的重要研究方向。 ......
1982年波兰学者Z．Pawlak提出了粗糙(Rough)集。它是一种处理不精确和不完备信息的数学工具，而且不依赖于数据集之外的任何附加信息。......
粗糙集理论是八十年代初由波兰学者Z．Pawlak提出的一个数据分析的有力工具，近年来日益受到各领域的广泛关注，并已在机器学习、模式识......
粗糙集理论( Rough Set Theory, 简称RST )是由波兰学者Z. Pawlak于1982年提出的一种处理含糊和不确定性问题的新型数学工具。RST......
在经典粗糙集中,论域上的等价关系起着至关重要的作用。但在现实中,论域上的二元关系经常不是等价的,此时经典粗糙集模型的应用受......
随着数据库技术的发展和信息时代的来临各行各业都积累了大量的数据，数据库中存储的数据量急剧增加。因此，为了提高工作效率和生活质......
由波兰的Pawlak教授提出来的经典粗糙集理论，其研究的主要是针对完备的信息系统，且是建立在不可分辨这种等价关系之上的，这种分类对数......
数据挖掘中面临大量的不完备信息系统,即可能存在部分对象的一些属性值未知的情况。不完备的数据可能使挖掘过程陷入混乱,导致不可......
属性约简是粗糙集理论研究的重要内容之一。它是在保持信息系统分类能力不变的情况下,删除其中不重要的和冗余的那些属性,同时提取......
粗糙集理论是一种能够有效分析和处理不精确、不确定和不协调信息的数学工具。在Pawlak经典粗糙集的研究中，大多数是针对完备信息系......
经典粗糙集理论主要是利用论域上的等价关系对完备信息系统进行属性约简及规则提取的研究。但在现实中,往往某些数据由于种种原因......
采集数据是科学研究和数据利用与分析的基础。粗糙集理论已经成为处理完备信息系统强有力的工具。在现实生活中,由于条件、技术、......
当今,社会已经进入了网络信息时代,中小学教师继续教育培训从传统的面授模式进入到了现代远程教育模式。在这种模式下,学员的学习......
学位
经典粗糙集理论处理信息系统中的数据是精确的和不缺损的。如今面对日益复杂和动态变化的数据,信息系统中的数据往往是不完备的,经......
粗糙集理论是一种处理模糊性和不确定性信息的新的数学理论方法。近年来，粗糙集理论受到许多学者的关注，特别是知识获取和人工智能领......
近年来，由波兰科学家Pawlak提出的粗糙集(Rough Set)理论已成为一种重要的数据挖掘与知识获取方法。粗糙集方法是一种处理不精确、......
由波兰的Pawlak教授提出来的经典粗糙集理论,其是建立在完备信息系统中不可分辨关系之上的,这种分类对数据的完整性和精确性要求很......
粗糙集理论是波兰学者Pawlak教授提出的一种用于数据表达和分析的有效的数学工具。经典的粗糙集理论以不可分辨关系（等价关系）为基础......
在粗糙集的理论研究中,有很多重要的概念,其中的属性约简是在粗糙集研究中的最重要的研究内容。随着数据量的增加,在粗糙集模型上......
粗糙集理论是1982年由波兰科学家Z.Pawlak年提出的一种分析不精确、模糊、不确定和不完备信息的数学工具。因为它不需要任何先验知......
粗糙集理论(Rough Set Theory, RST)作为一种能够有效分析和处理不精确、不确定和不协调信息的数学理论是波兰数学家Pawlak教授于1......
不确定性度量是粗糙集理论研究的重要问题之一,其中熵度量受到了国内外学者的广泛关注.本文针对不完备信息系统,提出了一种由覆盖......
波兰数学家Pawlak于1982年提出一种处理模糊知识的数学工具,即粗糙集理论。经典粗糙集利用论域上单个不可分辨的二元关系导出等价......
柑橘类水果是世界第一大类水果,在国内外经济与贸易中占有重要地位,但柑橘病害的发生仍然威胁着柑橘产业的健康发展。病害的诊断及......
粒计算这个概念是上世纪末提出的用于知识表示和数据挖掘的一个新方法。该方法以粒为基本计算单位,以建立大规模复杂数据和信息处......
在计算机和互联网飞速发展的今天,不仅数据量变得越来越大,数据的形式也变的越来复杂,对数据的智能处理也变的尤为重要。其中模式......
信息系统是一个含有对象和属性关系的数据库,由于数据库的多样性,知识的获取需要依赖数学方法和计算工具.本文主要研究内容是利用......
聚类分析或称聚类,作为一种无监督数据挖掘方法,根据设定的测量方法,允许我们将类似样本划分到同一类簇中。它有助于我们识别数据......
现实中的数据往往分布在网络中的多个数据库中,传统的数据处理方法需要将数据进行集中才能进行有效处理,而这在实际问题中往往受到......
模糊集理论与粗糙集理论是两类重要的数据挖掘工具.它们能有效地处理不完备信息系统与多标签决策表.本文结合粗糙集理论与模糊集理......
经典粗糙集理论是建立在等价关系上，假设每个样本对象拥有确定的属性值，但在实际的数据挖掘问题中，因为各种因素的影响，待处理的数据常......
信息科学的飞速发展，对数据处理技术提出了新的、更高的要求。在多传感器系统中，由于传感器的精度、数据的采集成本、系统组成的多种......
