不可分辨关系相关论文
决策规则的挖掘是数据挖掘的内容之一,现行的算法主要是用决策树或粗糙集进行挖掘,但是它们的计算复杂度非常高.本文基于粗糙集中......
粗糙集理论中，等价类中对象的不可分辨关系和边界区域的存在使得生成的决策规则具有不确定性。因此，对规则不确定性量度的研究是很必......
Paw lak教授所提出的经典Rough集理论主要是针对经典信息系统,利用不可分辨关系这种等价关系对对象进行上近似和下近似分类.对于模......
传统的Rough集是以不可分辨关系为理论基础,通过引入上近似和下近似操作符,在集合的运算上定义的,这也被称为Rough集的代数观点.针......
粗糙集理论通过不可分辨关系为不确定和不完备信息的处理提供了一套系统的方法.本文主要在两个论域上讨论了覆盖广义粗集的覆盖,可......
介绍了粗糙集的基本理论,探讨并提出一种基于粗糙集理论的灰度图像增强方法。根据像素的灰度值属性和噪声属性,将像素划分成明暗区......
为实现医学图像中感兴趣区域辨识度的增强.针对医学图像中CT图的特点提出一种增强算法(Rough Computed Tomography Algorithm,RCTA......
本文基于粗糙集(Rough Set)理论,提出了五个串的不可分辨关系(等价关系或相容关系),据此推导出语言的上近似和下近似,并证明了一些......
依据不可分辨关系是等价关系的原则将对象分类，对Naive Scaler方法进行补充，对决策表相邻两个实例，在属性值和决策值都不相同时，选取两......
利用粗糙集理论在知识表达系统的基础上定义了约间与核的概念，提出了分析多余属性的方法，得出利用区分矩阵求出相对约间及相对核的方......
运用粗集理论的不可分辨关系和不可分辨类的概念和归约计算方法,对原始数据进行精简、概略,然后建立神经网络模型和确定各隐层节点......
讨论了在近似空间中知识的粗识别,对不可分辨关系R对范畴X的粗识别能力进行了量化,给出了相应的度量评判标准,提出了知识的多重粗......
粗集认为知识是一种分类的能力,其基础是事物之间的不可分辨关系.在实际应用中,用不可分辨关系描述数据之间的关系往往过于精确,使......
针对医学图像中滤波效果较差,边缘模糊问题,利用粗糙集不可分辨关系理论,提出了一种基于粗糙集的医学图像融合算法;通过对源图像进......
给出了一种计算U/IND（C）的表上作业方法,该方法无须分别求出U/IND（c1）,U/IND（c2）…,U/IND（ck）,省略了比较、求交的程序.依据中国科学院可持......
光纤光栅式火灾探测现场工作环境复杂,包含了复杂的海量数据信息。以粗糙集理论中的不可分辨关系作为基础,利用反射光波长（λ1,λ2,......
根据概念格的Hasse图与粗糙集中属性集导出的不可分辨(等价)关系之间存在的对应关系,提出了一种基于概念格的计算信息表中所有绝对......
粗集理论主要基于集合近似的概念，给出了知识划分和规则提取的一套方法．主要有不可分辨类的数据划分定义、上下近似和相对正区域求解......
连续属性离散化一直是机器学习领域中亟待解决的关键问题之一.目前已有许多离散化方法,存在的主要问题是断点集的选取带有很大的主......
利用相异关系代替Pawlak粗糙集理论中的不可分辨关系,建立了基于相异关系的粗糙集理论,它使粗糙集理论在完备信息系统和不完备信息......
基于二值形态学理论，推广了标准粗集理论中的不可分辨关系，研究了一类新的粗集，并探讨了其基本性质，特别研究了形态学粗近似算子的可定......
正区域的计算在粗糙集的应用中十分重要。在深入研究粗糙集基本理论的基础上,围绕不可分辨关系,得到了一种计算正区域的等价方法,......
粗糙集具有很强的定性分析能力,通过不可分辨关系找出内在规律性,很适合做属性的约简.可辨识矩阵为属性约简提供了一个浓缩了的属......
介绍了粗集 (RoughSets)的一般概念和理论 ,并提出了一种基于粗集理论中不可分辨关系的图像分割方法 ,从而对基于粗集理论的图像处......
为解决目前大多数入侵检测产品或模型对未知攻击的检测都存在精度低或者虚警率高的问题，建立了一个基于网络的入侵检测实验平台，使用......
提出了一种基于粗糙集理论的矿井通风系统可靠性神经网络仿真结构设计模型.通过对属性和属性值的约简,剔除系统中不必要的影响因素......
利用粗糙集中的不可分辨理论提出了一种基于粗糙集理论和旋转掩模(rotating mask)相结合的自适应图像内插算法.首先利用图像的连续......
Pawlak教授所提出的经典Rough集理论主要是针对完备信息系统的,利用了不可分辨关系这种等价关系来对对象进行上近似和下近似分类.......
为了有效地在信息表中处理取值为模糊术语的属性,解决Rough集对模糊值属性处理能力较弱的问题,提出了模糊不可分辨关系的概念,用于......
研究了文本对象在不可分辨关系下的自动聚类方法．在自动聚类过程中，首先把文本集转化为让机器可以处理的布尔文本信息系统；其次在信息......
Karno Bozi提出的CoreSearching算法在向约简中插入候选属性的时候,根据属性出现次数需要循环查找可辨识矩阵中的所有剩余项,直至......
提出一种基于粗糙集(RS)的压缩域关键帧提取算法。该算法从视频的压缩域数据流中提取I帧,以相邻I帧的差值为行、多个特征属性为列......
属性离散化能够降低问题的复杂度,得到更加简短、精确且易于理解的规则。针对现有离散化方法在选择断点时没有考虑属性间和属性内......
决策表离散化要求决策表中原有的分类结果不变,而Naive Scaler算法在离散化时,有些根据不可分辨关系应该得到的断点很可能被丢掉,......
图像分割是将图像中感兴趣的区域提取出来的技术,对于最终目标的正确识别至关重要。图像分割作为声呐图像处理的难点与热点,得到了......
在数据挖掘中的连续数据往往是需要先离散化处理后才能进行挖掘,而离散化方法的好坏也影响着最后的挖掘效果。柔性逻辑是一种可以......
