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优势关系下不协调目标信息系统的下近似约简 被引量:12
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作者 徐伟华 张晓燕 张文修 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第16期66-68,76,共4页
在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了下近似约简的概念,并得到了下近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调目标信息系统的下近似约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性,从而为优势关系下信息系统的知识发现... 在基于优势关系下的不协调目标信息系统中引入了下近似约简的概念,并得到了下近似约简的判定定理以及辨识矩阵,建立了不协调目标信息系统的下近似约简的具体方法,同时通过实例验证了该方法的有效性,从而为优势关系下信息系统的知识发现提供了理论基础。 展开更多
关键词 粗糙集 信息系统 下近似约简 辨识矩阵
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优势关系下的相容约简和下近似约简 被引量:29
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作者 袁修久 何华灿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期604-608,共5页
定义了决策表在优势关系下的相容约简和下近似约简,优势关系下的相容约简是优势关系下一致决策表约简的推广。证明了优势关系下的下近似协调集是优势关系下的相容协调集。举例说明了优势关系下的相容协调集不是优势关系下的下近似协调集... 定义了决策表在优势关系下的相容约简和下近似约简,优势关系下的相容约简是优势关系下一致决策表约简的推广。证明了优势关系下的下近似协调集是优势关系下的相容协调集。举例说明了优势关系下的相容协调集不是优势关系下的下近似协调集,给出了优势关系下的相容约简和下近似约简的判定定理和可辨识矩阵,由此可以给出它们的约简算法。 展开更多
关键词 优势关系 相容约简 下近似约简 辨识矩阵
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不协调优势目标信息系统的启发式下近似约简 被引量:3
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作者 莫京兰 朱广生 吕跃进 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第17期52-55,共4页
基于不协调优势目标信息系统,给出刻画属性重要性的新指标,以该指标为启发式信息,提出一种新的下近似约简算法。该算法具有较大的灵活性,能从搜索空间逐次删除不重要属性,避免重复计算属性的重要性,从而提高搜索的效率,且时间复杂度较... 基于不协调优势目标信息系统,给出刻画属性重要性的新指标,以该指标为启发式信息,提出一种新的下近似约简算法。该算法具有较大的灵活性,能从搜索空间逐次删除不重要属性,避免重复计算属性的重要性,从而提高搜索的效率,且时间复杂度较低。通过实例说明了该算法的有效性。 展开更多
关键词 粗糙集 信息系统 优势关系 下近似约简 启发式算法
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不协调格值目标信息系统的近似约简 被引量:3
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作者 徐伟华 王巧荣 张先韬 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第23期69-71,74,共4页
针对不协调格值目标信息系统的属性约简问题,提出不协调格值目标信息系统上近似约简与下近似约简的概念,并得到2种约简的判定定理。给出求解上、下近似约简的辨识矩阵及约简方法。通过实例验证得出,该约简方法具有实效性,格值目标信息... 针对不协调格值目标信息系统的属性约简问题,提出不协调格值目标信息系统上近似约简与下近似约简的概念,并得到2种约简的判定定理。给出求解上、下近似约简的辨识矩阵及约简方法。通过实例验证得出,该约简方法具有实效性,格值目标信息系统的值域最为广泛,适用于由属性值域构成格的信息系统。 展开更多
关键词 格值目标信息系统 偏序关系 近似约简 下近似约简 辨识矩阵
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基于下近似分布粒度熵的变精度悲观多粒度粗糙集粒度约简 被引量:7
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作者 孟慧丽 马媛媛 徐久成 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第2期83-85,104,共4页
将下近似分布约简引入变精度悲观多粒度粗糙集,定义了变精度悲观多粒度粗糙集的下近似分布粒度熵,基于下近似分布粒度熵定义了变精度悲观多粒度粗糙集粒度的重要度,并设计了基于下近似分布粒度熵的悲观多粒度粗糙集启发式粒度约简算法,... 将下近似分布约简引入变精度悲观多粒度粗糙集,定义了变精度悲观多粒度粗糙集的下近似分布粒度熵,基于下近似分布粒度熵定义了变精度悲观多粒度粗糙集粒度的重要度,并设计了基于下近似分布粒度熵的悲观多粒度粗糙集启发式粒度约简算法,通过实例验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 下近似分布约简 下近似分布粒度熵 变精度悲观多粒度粗糙集 粒度约简
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优势关系下分布约简和最大分布约简问题研究 被引量:7
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作者 桂现才 彭宏 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第2期150-153,共4页
研究了优势关系下不协调决策表的分布约简和最大分布约简问题,指出文献[9]关于分布约简和最大分布约简的几个结论是错误的。首先用反例指出文献[9]给出的分布约简和最大分布约简的判定定理是错误的,分析了错误的原因。其次,利用这些定... 研究了优势关系下不协调决策表的分布约简和最大分布约简问题,指出文献[9]关于分布约简和最大分布约简的几个结论是错误的。首先用反例指出文献[9]给出的分布约简和最大分布约简的判定定理是错误的,分析了错误的原因。其次,利用这些定理所得到的辨识矩阵,用来求分布约简和最大分布约简也是错误的。为此,引入了优势关系下不协调决策表的绝对约简的概念,证明了绝对约简与分布约简和最大分布约简是等价的。另外,讨论了另一种新的最大分布约简,并证明新的最大分布约简与下近似约简是等价的。 展开更多
关键词 粗糙集 决策表 分布约简 最大分布约简 绝对约简 下近似约简
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多粒度决策粗糙集中的粒度约简方法 被引量:9
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作者 桑妍丽 钱宇华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第5期199-205,共7页
多粒度决策粗糙集模型是一种泛化的多粒度粗糙集模型,该模型结合决策粗糙集数据分析理论和多粒度思想,实现了在多个粒空间进行决策粗糙集理论的建模。在此基础上,利用贝叶斯决策理论具体分析了在多粒度粗糙集模型中乐观和悲观的融合策... 多粒度决策粗糙集模型是一种泛化的多粒度粗糙集模型,该模型结合决策粗糙集数据分析理论和多粒度思想,实现了在多个粒空间进行决策粗糙集理论的建模。在此基础上,利用贝叶斯决策理论具体分析了在多粒度粗糙集模型中乐观和悲观的融合策略下多个粒空间中的概率融合关系,推导出基于最大条件概率和最小条件概率的粗糙集近似表示,进而构建了乐观多粒度决策粗糙集模型和悲观多粒度决策粗糙集模型。在该模型中引入近似分布约简的概念,分析了多个粒空间中的粒度选择问题。基于多粒度近似分布质量定义了多粒度决策粗糙集的粒度重要度,并且基于此给出了悲观和乐观融合策略α-下近似分布约简的粒度约简算法。通过实例验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 多粒度决策粗糙集 贝叶斯决策理论 α-下近似分布约简 粒度约简 近似分布质量
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