分辨矩阵相关论文
粗糙集理论自上世纪80年代初被提出以来,发展十分迅速.它作为处理知识模糊性和不确定性的一种重要的数学工具,受到越来越多研究人......
决策信息系统是处理大量数据以获取有效决策，并应用于各个领域的信息系统模型。决策信息系统中包含的不确定性对决策规则的产生、有......
粗糙集理论是波兰数学家Z．Pawlak于1982年提出的一种处理含糊性和不确定性问题的数学工具，已成为计算机科学与技术领域中颇具挑战力......
决策树是分类应用中采用的最广泛的模型之一。与其它分类方法相比,决策树无需花费大量的时间和进行上千次的迭代来训练模型,适用于......
粗糙集理论是1982年由波兰数学家Z. Pawlak教授提出来的,它是一种处理不完整、不确定信息的新型数学工具。由于粗糙集理论是利用数......
多属性群决策(MAGDM Multi-attribute Group Decision Making)，是多属性决策(MADM)和群决策(GDM)的交叉研究领域。它主要研究决策的......
本文首先简要介绍了粗糙集理论及基于粗集的属性约简,以及信息系统的分类与属性约简方法.考虑到如何能准确、快速地从大量的、杂乱......
研究了Rough集理论中的属性约简和值约简问题,将分辨矩阵引入值约简中,从属性依赖度的角度重新定义了属性重要度,提出了基于分辨矩......
提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩......
为了对岩爆烈度进行高效判别,综合考虑影响岩爆的主要因素,包括最大切向应力ρθ、岩石抗压强度ρc、岩石抗拉强度ρt和弹性能量指......
针对新能源智能车监控数据中包含过多的连续属性,提出了一种基于分辨矩阵和信息增益率的有监督离散化算法,从而降低连续属性的取值......
约简是粗集理论的重要概念，由定义计算约简是一个典型的NP问题且由于约简的不唯一，在面对大数据集或高维数据集问题时获得的属性集往......
通过将连续属性离散化和属性约简结合起来,首先对连续型的属性列进行离散化,得到新的决策表;然后再对新的决策表作属性约简,解决了......
约简与核是粗集中的两个重要概念,它具有重要的应用.利用属性和约简的概念,得到了Skowron的分辨矩阵若干性质和几个定理.利用这些......
从知识发现和数据挖掘的角度,利用粗糙集的理论和方法,建立了基于粗糙集的供应链绩效改进决策模型框架,并给出其中的指标约简方法......
在粗糙集值约简算法中,常常需要对决策表的条件属性值进行分类。基于Skowron分辨矩阵,提出一种新的属性值分类矩阵。通过该矩阵可......
研究大规模电网中的故障准确检测,在大规模的电网中,由于电网的相关设备量较大,一些大型设备的频繁启动容易造成电压的浪涌变化,可......
介绍了基于Rough集理论的知识表达及知识获取方法.通过深入研究Rough集的相关理论,发现了分辨矩阵的若干有用性质,利用这些性质使R......
属性约简是粗糙集理论中的重要研究内容之一．但属性约简是一个NP难题，需要通过启发式知识实四。文中提出利用分辨矩阵求不同的条件属......
针对现有泥石流危险度区划指标选取方法的不足，本文基于粗糙集原理，提出了一种新的区划指标选取方法，即首先根据泥石流形成的环境背景......
论文定义集族的Ⅰ型极小子集和Ⅱ型极小子集，揭示集族的Ⅰ型极小子集问题和Ⅱ型极小子集问题的转化关系，Ⅰ型极小子集族与Ⅰ型核以及......
软件项目的复杂性导致软件风险涉及的数据具有很大的不确定性和模糊性。由此基于粗糙集理论,分析了软件项目风险管理的历史数据:利......
本文首先介绍了粗集理论和布尔推理相关概念,在此基础上给出了一种根据分辨函数的计算从决策表中生成决策规则的方法.......
本文采用遗传算法进行属性约简,给出遗传算子设计方法,结果表明能得到最小约简....
针对粗糙集理论方法与主成分分析方法的特点，引入了一个启发式函数，提出了一种将两种方法相结合的算法。运用粗糙集理论建立了信息系......
针对分类模型在构造过程中存在冗余属性的特点，提出了一种基于粗糙集理论的分类预处理技术，利用其理论的属性约简与分辨矩阵得到属性......
软件和软件开发过程的复杂性决定了软件可维护性所涉及的数据具有不确定性和模糊性，为了提高软件的可维护性，研究改进软件可维护性的......
针对大型决策表规则提取中分辨矩阵级数高，计算复杂和低效的问题，提出了一种分辨矩阵的降级算法。算法以决策等价类为对象，构建简化分......
在决策表中，为了评价某条件属性的重要性，不但要考虑这个属性（单一属性）相对于决策属性的重要性，还要考虑该条件属性与其他条件属性构成......
针对粗集理论中分辨矩阵方法的缺陷,分析了这种方法3个过程的时间-空间性能,提出了被析取的矩阵元素不参与分辨矩阵的构成,即分辨......
在文[1]构造的分辨矩阵基础上,得出了几个判别定理.以此为基础,形成了粗糙集理论研究中求解最小子集的算法,使得原来的NP难题得以......
本文给出基于S-粗集的单向属性迁移集合,双向属性迁移集合以及单向信息系统的模型;又给出属性迁移的若干性质。从Skowron提出的分......
在粗糙集理论中,数据约简是一个非常重要的研究课题,它包括属性约简与属性值约简。现己证明寻找一个信息系统的最优约简是NP-难题......
粗糙集理论是近年来出现的处理模糊和不确定性的数学工具，并已广泛应用于人工智能的许多领域。文章针对在增量式数据环境下挖掘决策......
文章提出了一种新的规则分辨矩阵,相比原对象分辨矩阵节省了存储空间,减少了比较计算量.在此规则分辨矩阵的基础上,提出了求决策信......
属性约简是决策系统规则获取的基础，而Skowron分辨矩阵是粗集求核与约简的重要方法之一。以Skowron分辨矩阵讨论一致性决策系统的属......
基于对有关战略联盟稳定性文献的综述，提出具有层次结构的物流联盟稳定性评价属性模型。然后，利用粗糙集和灰色的基本理论和方法，建立......
给出基于S-粗集的单向属性迁移集合，双向属性迁移集合以及单向信息系统和双向信息系统的模型；又给出属性迁移的若干性质。从Skowron......
为了对动态变化的决策表进行高效属性约简处理,在改进的分辨矩阵的基础上提出一种基于约简树的增量式属性约简算法IRART,该算法首......
将目前在数据挖掘领域应用广泛的粗糙集理论引入高校课程相关性分析中,提出了基于粗糙集的高校课程相关性分析模型。该模型首先运......
在决策表中,为了评价某条件属性的重要性,不但要考虑这个属性（单一属性）相对于决策属性的重要性,还要考虑该条件属性与其他条件属性......
粗集理论是一种新型处理模糊和不确定知识的数学工具,其中属性约简是它的核心内容.粗集理论的主要思想是在保持分类能力不变的前提......
深入分析了基于分辨矩阵和传统决策矩阵的归纳学习算法中存在的问题,提出了一种新的决策矩阵及基于它的归纳学习和动态数据环境下......
论文提出了大型养路机械(以下简称“大机”)故障的描述方法,分析了粗糙集以及属性约简的基本原理。采用最长距离聚类方法把属性的......
摘 要：提出基于分辨矩阵的论域划分方法，该方法在建立相应的分辨矩阵后，能够快速计算不同的条件属性组合相对于决策属性的负域，从而推......
Rough集理论是一种处理不精确性、不确定性知识的数学工具,属性约简是粗糙集理论研究中的重要内容之一,而由定义来计算约简与核是......
Apriori算法是关联规则数据挖掘领域中最重要的挖掘方法,针对Apriori算法中挖掘频繁项集的效率问题和产生关联规则的合理性问题,改......
