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粗糙集
粗糙集
中的上下近似的概念
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,是一种处理不精确(imprecise)、不一致(inconsistent)、不完整(incomplete)等各种不完备的信息有效的工具。1995年ACM将粗糙集理论列为新兴的计算机科学的研究课题。下面讨论上下近似的概念。假设给定了一个A上的子集合X={x2,x5,x7}...
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...
粗糙集
理论的研究方向
答:
一方面研究了
粗糙集
理论属性约简算法和规则提取启发式算法,例如基于属性重要性、基于信息度量的启发式算法,另一方面研究和其他智能算法的结合,比如:和神经网络的结合,利用粗糙集理论进行数据预处理,以提高神经网络收敛速度;和支持向量机SVM结合;和遗传算法结合;特别是和模糊理论结合,取得许多丰硕的成果...
数据预处理的方法
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。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e799bee5baa6e59b9ee7ad9431333363383432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:...
基于
粗糙集
和云理论的土地适宜性评价模型的建立
答:
摘要:本文介绍和分析了两种非经典数学方法云理论和
粗糙集
理论,通过对这两个方法进行比较和结合,建立了以云理论和粗糙集理论相结合为基础的土地适宜性评价模型,并在此基础上进行了实例的研究和应用。 关键词:粗糙集理论;云理论;数据挖掘;土地适宜性评价 土地适宜性评价是针对某种特定土地利用类型的适宜性及适宜程度的...
粗糙集
的属性约简和重要度确定的具体操作步骤
答:
属性约简可以先求核再求约简,约简中某个属性的重要程度是有公式的,属性r相对于属性集Reds的重要性Imp(r)=1- Count(pos Reds(D))/ Count(pos Reds∪{r}(D))我用的是这个公式,可能还有其它的表现形式。count表示正域的势,pos表示正域。可以用java连接sql软件实现。
证候的特点
答:
将
粗糙集
理论引入到中医学中来,将为实现中医诊断智能化提供一种方法。粗糙集理论在证候诊断中的应用,具体方法是:以患者的一般情况症状、体征(包括舌象、脉象)、物理检查、实验室检查结果为主要依据建立信息表,继而利用差别矩阵法进行属性简约与病例简约,得到下近似集和上近似集,从而抽取中医诊断的确定...
粗糙集
中属性约简是什么意思?核又是什么意思?
答:
核是所有约简的交,计算时可以进行无核属性约简。变精度
粗糙集
约简后,可能得不到核属性。
数据挖掘技术
答:
(4)遗传算法:模拟生物进化过程的算法,由繁殖(选择)、交叉(重组)、变异(突变)三个基本算子组成。为了应用遗传算法,需要将数据挖掘任务表达为一种搜索问题,从而发挥遗传算法的优化搜索能力。(5)
粗糙集
(RoughSet)方法:Rough集理论是由波兰数学家Pawlak在八十年代初提出的一种处理模糊和不精确性问题的...
数据挖掘中的神经网络和模糊逻辑的概念是啥?
答:
粗糙集
(Roughset,也称粗集)理论是波兰学者2.Pawlak于1982年提出的,它为处理不确切的!不完整的信息提供了一种新的数学工具。粗糙集理论建立在分类机制的基础之上,将分类理解为特定空间上的等价关系,而等价关系构成了对该空间的划分。该理论将知识理解为对数据的划分,每一划分的集合称为概念。粗糙集理论...
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