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粗糙集理论的基本概念
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}...
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:...
粗糙集理论的
主要优势
答:
粗糙集理论
作为一种处理不精确(imprecise)、不一致(inconsistent)、不完整(incomplete)等各种不完备的信息有效的工具,一方面得益于他的数学
基础
成熟、不需要先验知识;另一方面在于它的易用性。由于粗糙集理论创建的目的和研究的出发点就是直接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,因此...
基于
粗糙集的
知识获取
理论
与方法
基本
信息
答:
该书籍由哈尔滨工业大学出版社出版,其国际标准书号(ISBN)为9787560328775。它在2010年3月1日首次发行,属于第1版。全书共有183页,采用平装形式,开本规格为大32开。对于计算机与互联网领域,特别是数据库研究的读者来说,这本书提供了深入理解和应用
粗糙集理论的
重要参考资料。
粗糙集理论的
发展历史
答:
1982年,以波兰数学家Pawlak为代表的研究者首次提出了
粗糙集理论
,并于1991年出版第一本关于粗糙集的专著,接着1992年Slowinski R 主编论文集的出版,推动了国际上对粗糙集理论与应用的深入研究。1992年在波兰Kiekrz召开了第一届国际粗糙集合研讨会。这次会议着重讨论了集合近似定义
的基本
思想及其应用和粗糙...
粗糙集的
应用
答:
成为一个有吸引力的发展方向. 有学者应用这种控制方法研究了"小车—倒立摆系统"这一经典控制问题和水泥窑炉的过程控制问题,均取得了较好的控制效果. 应用粗糙集进行控制
的基本
思路是: 把控制过程的一些有代表性的状态以及操作人员在这些状态下所采取的控制策略都记录下来,然后利用
粗糙集理论
处理这些数据,...
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...
人工神经网络的发展趋势
答:
目前,
粗糙集理论
已被成功应用于机器学习、决策分析、过程控制、模式识别与数据挖掘等领域。粗集和神经网络的共同点是都能在自然环境下很好的工作,但是,粗集理论方法模拟人类的抽象逻辑思维,而神经网络方法模拟形象直觉思维,因而二者又具有不同特点。粗集理论方法以各种更接近人们对事物的描述方式的定性、定量或者混合性...
什么是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大...
答:
(损失函数)是用来评估神经网络的计算模型对样本的预测值和真实值之间的误差大小。数据预处理的主要方法有哪些:1、墓于粗糙集(RoughSet)
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写作猫。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...
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...
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