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粗糙集属于数学哪个大类
粗糙集
理论是什么,通俗易懂的解释一下
答:
粗糙集即粗糙集理论,是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具
。作为一种较新的软计算方法,粗糙集近年来越来越受到重视,其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实,是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一。在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定...
报考陕西师范大学基础
数学
专业考研
答:
陕西师范大学基础
数学
专业考研070101基础数学1,研究方向:01格上拓扑学与非经典数理逻辑 02算子理论与量子信息 03算子代数 04计算智能 05格上拓扑与拟阵理论 06谱自仿测度理论 07矩阵论 08数论 09代数K-理论 10量子逻辑 11
粗糙集
理论 12不确定性推理 13非线性分析及其应用 2,考试科目:①101思想政治...
数据预处理的主要方法有哪些
答:
粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的数学工具
。目前受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。我们所处理的数据一般存在信息的含糊性(Vagueness)问题。含糊性有三种:术语的模糊性,如高矮;数据的不确定性,如噪声引起的;知识自身的不确定性,如规则...
什么是
粗糙集
?
答:
前面已经提到,
粗糙集属于软计算的范畴
,从这个角度来看,粗糙集是继模糊集之后经典集合论的又一发展分支.但由于粗糙集是在近似空间上进行推理与分析问题,这一特点使它失去了作为经典数学的许多有关确定性的特征.关于粗糙集理论的数学特征的研究已有许多,其中很多着眼于粗糙集的代数特征的研究,也有作者用公理...
数据预处理常见的几种方法
答:
1、墓于粗糙集( Rough Set)理论的约简方法,粗糙集理论是一种研究不精确、不确定性知识的
数学工具
。现在受到了KDD的广泛重视,利用粗糙集理论对数据进行处理是一种十分有效的精简数据维数的方法。2、基于概念树的数据浓缩方法,在数据库中,许多属性都是可以进行数据归类,各属性值和概念依据抽象程度不同...
粗糙集
与模糊集的研究及应用基本相信
答:
这本书的出版时间是2008年3月1日,标志着这一理论研究的里程碑,标志着
粗糙集
和模糊集理论在那个时期已经取得了显著的进展。作为第一版,它共包含199页的内容,详尽地解析了这两个概念及其在实际问题中的应用。装帧形式为平装,便于读者携带和查阅,大32开本的设计则兼顾了内容的全面性和阅读的舒适性...
粗糙集
理论的介绍
答:
粗糙集
理论作为一种数据分析处理理论,在1982年由波兰科学家Z.Pawlak创立。最开始由于语言的问题,该理论创立之初只有东欧国家的一些学者研究和应用它,后来才受到国际上
数学
界和计算机界的重视。1991年,Pawlak出版了《粗糙集—关于数据推理的理论》这本专著,从此粗糙集理论及其应用的研究进入了一个新的阶段...
粗糙集
的引言
答:
1982年波兰学者Z. Paw lak 提出了粗糙集理论——它是一种刻画不完整性和不确定性的
数学工具
,能有效地分析不精确,不一致(inconsistent)、不完整(incomplete) 等各种不完备的信息,还可以对数据进行分析和推理,从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律。粗糙集理论是建立在分类机制的基础上的,它将分类理解...
不确定性理论包括
粗糙集
理论吗
答:
该理论包含粗糙集理论。粗糙集理论是继概率论、模糊集、证据理论之后的有一个处理不确定性的
数学工具
。于1982年由波兰理工大学Z.pawlak教授提出,用来研究不完整数据、不精确知识表达、学习、归纳等的一套理论,其主要是思想是在保持分类能力不变的前提下,通过知识约简,导出问题的决策或分类规则。
概念格与
粗糙集
的关系
答:
粗糙集
理论与概念格理论是20世纪80年代初期产生的两个
数学
分支 概念格(Concept Lattices)定义: 假设给定形式背景(context)为三元组T=(O,D,R),其中O是事例集合,D是描述符(属性)集合,R是O和D之间的一个二元关系,则存在唯一的一个偏序集合与之对应,并且这个偏序集合产生一种格结构,这种由...
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