缺省规则相关论文
信息技术的快速发展使计算机软件的执行效率和硬件的性能都得到了很大的提升。在当今时代,很多设备都具有计算能力与数字通信能力,......
摘 要 Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学方法，从不一致决策表中快速而有效地挖掘出缺省规则是决......
由于对称性和传递性在一些情况下是不必要的,因此以仅有自反性的广义相似关系为基础研究缺省规则的发现是十分有意义的工作.本文首......
利用Rough集理论的基本原理和方法,在提出一种缺省规则挖掘策略和算法的基础上,系统地描述了基于缺省规则的决策支持方法,将其应用......
针对不一致数据库，定义属性权重及缺省规则加权支持度概念，在此基础上给出一种缺省规则挖掘算法。......
提出了一种将特定缺省规则转换成描述逻辑Abox实例的推理算法,该算法针对特定缺省规则的改变通常不影响Tbox的情况,将缺省规则映射......
提出一个求缺省规则的框架，通过合并条件属性所决定的类，生成组合类，可以构造覆盖更多对象的规则，生成从这些组合类映射到占优决策的规......
Rough集理论提供了一种新的处理不精确、不完全与不相客知识的数学方法。从不一致决策表中快速、有效地挖掘出缺省规则是决策规则......
Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具。论文在现有的基于Rough集理论的缺省规则挖掘算法的基础上，将单属性信息增益概......
将泛化分配表(GDT)作为假说搜索空间, 提出了一种从不一致和不完全的数据中提取缺省规则的算法.使用该算法可以从不一致和不完全的......
传统的基于Rough集的缺省规则挖掘算法须计算差别矩阵并生成大量的条件属性类,挖掘效率低. 为此,本文引入相容关联规则和决策关联......
提出了一种基于粗集的缺省规则挖掘模型，以利于在信息不完备情况下进行推理和决策，该模型从已知决策同发，建立了处于不同简化层次上的......
Rough集方法是一种处理不确定或模糊知识的重要工具，对基于Rough集理论的缺省规则挖掘算法进行研究，在引入规则支持度概念后，提出了一......
Rough集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具. MDRBR算法通过规则支持度进行约束,可有效提高缺省规则的......
文章从缺省理论扩充的定义出发，在求扩充前根据缺省规则的特征，把对计算扩充没有影响的规则不予考虑，同时把具有不相容判断的规则分开......
功能不同、形态各异的法律制度拥有相同的底层结构,合约就是法律的底层结构;发现并还原法律背后的合约,有助于深化我们对法律的理......
形式概念分析作为一种用于数据组织和数据分析的形式化工具,在理论研究和实际应用上都具有重要意义。本文对基于形式概念分析的知......
本文主要研究关联规则挖掘理论及其算法模型在粗糙集知识表中的应用。首先,在文中系统介绍了数据挖掘的定义、方法、发展方向,针对......
智能空间和回答集程序ASP的整合解决了智能空间中固定优先关系下的资源冲突问题。然而,智能空间是一个上下文敏感的、动态的环境,......
