基于粗糙集的知识粗糙性研究 

本文在基于粗糙集理论的基础上,探讨知识粗糙性的表达方法和应用等方面问题的研究。 在知识处理中,知识被定义为一个或多个信息之间的关联(关系或联系)。知识是人类实践经验的总结和提炼,具有抽象和普遍的特性。人类在认识事物时总是将事物的全体进行抽象,即进行信息的颗粒化,在这一过程中,尽管信息个体的某些...
合肥工业大学  硕士论文  2006年 下载次数(195)| 被引次数(5)

基于水平效应的模糊粗糙度量方法研究 

粗糙集理论与模糊集理论是当今处理不确定型信息的两种常用工具。如何系统地构建两种处理不确定信息理论的融合方法是学术和应用领域广泛关注的研究内容。粗糙模糊集理论和模糊粗糙集理论作为模糊性和粗糙性于一体的不确定性综合描述方法,在处理不确定度量问题方面,仍沿用了Pawlak经典粗糙集的度量模式,这种度量体系并不能体现模糊集合的...
河北科技大学  硕士论文  2014年 下载次数(26)| 被引次数(0)

基于效用的粗糙度量理论与方法研究 

伴随着计算机技术的飞速发展,信息时代的到来使得各行各业尤其是网络的数据急剧增大,粗糙集理论作为一种处理不一致(inconsistent)、不确定(uncertainty)、不完备(incomplete)知识的数学理论,不但在学术界得到了越来越多的关注,也在产业界得到了普遍应用。作为数据挖掘、机器学习与知识发现、决策支持...
河北科技大学  硕士论文  2016年 下载次数(42)| 被引次数(0)

相容近似空间模型的推广与不确定性研究 

处理知识的不确定性有许多方法,利用粗糙集处理不确定性数据是近年来经常使用的一种有效方法.该理论是由波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出的一种数据分析理论,已在数据的决策与分析,模式识别,机器学习与知识发现等方面得到了成功的应用.经典的粗糙集理论是以等价关系为基础的,然而很多现实问题中,数据之间的关系为相容关系,因...
重庆理工大学  硕士论文  2012年 下载次数(50)| 被引次数(0)

一元粗糙函数无穷积分及其收敛性质 

一元粗糙函数积分是粗糙理论的应用基础,采用无限度量来研究一元粗糙函数无穷积分及其收敛性质.将有限度量上的粗糙积分推广到无限度量上,探讨粗糙无穷积分的构造定义;基于无限度量研究粗糙函数无穷积分收敛的充要条件与判别方法;基于无限度量,用无穷积分及其收敛性质推进了一元粗糙函数积分的发展.
《郑州大学学报(理学版)》  2018年 第02期 下载次数(66)| 被引次数()

覆盖粗糙集的不确定性度量研究 

粗糙集理论是处理不确定性问题的新的数学工具,是粒计算的一个重要的研究分支。在粗糙集理论研究中,对属性重要性、属性核以及属性约简的求解是粗糙集理论研究中的几个主要的问题,而不确定性度量又是这些问题的关键,所以对粗糙集不确定性的研究很有必要。经典粗糙集理论基于论域上的等价关系或划分,然而在实际应用当中,概念中的知识往往存在...
浙江师范大学  硕士论文  2013年 下载次数(181)| 被引次数(1)

数据挖掘中金融时间序列的粗糙聚类分析 

传统统计分析与现代金融计量经济方法研究时间序列的主要思路是建立基于严格数学推导下的统计模型并对其进行参数估计与数据检验,目前已建立起一套较为成熟的理论体系。但该方法既依赖于苛刻的假设条件,又要求所有数据都符合一个固定的数学模型,显得过于牵强。数据挖掘研究时间序列的思路则不同,它由数据直接驱动建立模型,克服了...
厦门大学  硕士论文  2008年 下载次数(801)| 被引次数(7)

广义犹豫模糊软集及其在决策中的应用 

粗糙集、模糊集还有软集理论都是当代处理不确定性问题的数学工具。经过近些年的发展,三种理论都得到了相继推广,同时,犹豫模糊软集、软模糊粗糙集等以这三种理论为基础的混合型模型也快速地发展起来。根据现有的研究成果,本文对犹豫模糊软集、软模糊粗糙集进一步扩展。首先,在犹豫模糊软集的基础上展开研究,定义广义犹豫模糊软集并研究其相...
辽宁工业大学  硕士论文  2017年 下载次数(114)| 被引次数(0)

区间直觉模糊信息系统的不确定性度量与属性约简 

随着数据获取技术的发展和数据库管理系统的广泛应用,人们处理和分析数据的能力面临巨大挑战。那么如何从杂乱无章且具强干扰性的海量数据中挖掘出潜在、新颖、正确、有利用价值的知识,以改变“数据丰富,知识贫乏”的局面,也就成为了智能数据处理领域研究的重要研究课题。 面对各种纷繁复杂的信息系统,在利用粗糙集理论处理这些系统时...
辽宁工业大学  硕士论文  2015年 下载次数(128)| 被引次数(0)

信息系统知识不确定性度量及其约简方法研究 

20世纪80年代初,波兰学者Z. Pawlak创立了粗糙集理论,发现并描述了信息系统值知识的粗糙性.从此信息系统中的不确定性度量与属性约简一直是信息科学领域的重要研究课题,对信息不不确定性研究与探索贯穿了人工智能近半个世纪的发展历程.由于信息系统可以作为数据库模型、数据的决策与分析、模式识别、机器学习等领域许多问题的框...
昆明理工大学  硕士论文  2008年 下载次数(94)| 被引次数(1)

粗糙集的不确定性度量及其在文本分类中的应用研究 

随着科学技术的飞速发展,人类社会每天都会产生大量的数据信息。面对如此庞大的数据信息,迫切的需要能够处理大量数据的有效方法。粗糙集理论作为一种能够有效处理数据并进行知识获取的数学工具就应运而生。由于经典粗糙集模型要求比较严格,使粗糙集在实际应用中受到限制,因此概率粗糙集、变精度粗糙集以及决策粗糙集等扩展模型被提了出来,以...
重庆邮电大学  硕士论文  2017年 下载次数(70)| 被引次数()

基于粗糙集的类别数据聚类算法研究 

近年来,信息技术发展极其迅速,数据库技术也随之快速发展,人类获得数据的手段越来越多样化,使得人类所拥有的数据量急剧增加。人们需要从这些数据中获得更多有价值的信息,数据挖掘在此背景下得到广泛关注。聚类是数据挖掘重要的分支,因其是无监督分类而颇具研究和实用价值。 在实际应用中,我们经常会遇到大量的类别型数据。由于类别...
青岛科技大学  硕士论文  2014年 下载次数(155)| 被引次数(1)

基于扩展粗糙集的属性约简的研究 

粗糙集是一种处理模糊和不确定数据的数学工具,已在人工智能和数据挖掘,模式识别与分类,故障监测等方面得到了良好的应用。属性约简是粗糙集理论研究的一个重要内容,是在保持分类精度不变的前提下,删除冗余的属性的过程。而寻求如何有效和快速地从那些尺寸庞大和复杂多样的数据集合中提取特征子集已经成为属性约简研究的一个重要问...
合肥工业大学  硕士论文  2008年 下载次数(137)| 被引次数(6)

粗糙度量和模糊信息颗粒化 

信息是由对象、属性、值组成的三元组 ,当对属性值用较粗的标度去度量时就得到了其论域上的粗糙度量 .据此构造了模糊集合理论的基础概念 ,即模糊集合是不确定标度下的粗糙度量 ,隶属函数则是粗糙程度不同的度量间的转换函数 ,模糊集合将信息模糊颗粒化 ,这些信息颗粒之间的相互关系就是模糊映射或模糊计算 .基于这些概念的模糊系统...
《系统工程学报》  2001年 第04期 下载次数(127)| 被引次数(11)

基于邻域粗糙集的混合型属性离群点检测方法研究 

离群点检测是数据挖掘领域重要的研究方向之一,其目的是找出在数据集中其行为很不同于其他数据对象的对象。它在入侵检测系统、信用卡欺诈、有趣的传感器事件、医学诊断、执法和地球科学等领域都具有十分重要的应用。然而,传统的几何距离法不能有效处理符号型属性数据集,经典粗糙集方法又不能有效处理数值型属性数据集。针对这些问题,本文以邻...
四川师范大学  硕士论文  2018年 下载次数(53)| 被引次数(2)

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