模糊+粗糙集

最新推荐文章于 2023-05-20 11:37:23 发布
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粗集理论VS模糊理论
粗集理论强调的是信息系统中知识的不可分辨性，模糊理论强调的是信息系统中知识的模糊性。

模糊粗糙集
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更多内容建议配合论文理解
郭梅,朱金福. 基于模糊粗糙集的物流服务供应链绩效评价[J]. 系统工程,2007,25(7):48-52

阿May²³
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有亿点点烧脑的粗糙集属性约简----2 基础知识
QoMo的博客
09-14 1030
邻域粗糙集和模糊粗糙集作为处理数据不确定的有效工具，被广泛用于数据挖掘、模式识别、人工智能等众多领域。下面回顾相关基础知识。
粗糙集_模糊集
09-23
国内的一些粗糙集，模糊集相关研究，想了解粗糙集，模糊集概率、理论、方法及其应用的好资料。
模糊粗糙集及数据降维
StarWork_Xc的博客
03-04 7404
选自《Computational Intelligence and Feature Selection》 经典集合 → 模糊集 → 模糊粗糙集 → 数据降维
模糊领域粗糙集(FNRS)
aouiylfjh的博客
05-20 3162
使用python复现模糊领域粗糙集(FNRS)模型
粗糙集（Rough sets）、模糊逻辑(Fuzzy Logic)
wangprince2017
11-10 3371
第一章 粗糙集理论简介 第一节 粗糙集理论的产生与应用背景 在２０世纪７０年代，波兰学者Z.Pawlak和一些波兰科学院、波兰华沙大学的逻辑学家们，一起从事关于信息系统逻辑特性的研究，粗糙集理论就是在这种研究的基础上产生的。１９８２年，Z.Pawlak发表了经典论文Rough Sets [2]，宣告了粗糙集理论的诞生，此后，粗糙集理论引起了许多数学家、逻辑学家和计算机研究人员的兴趣，他们在粗糙...
基于pca+lda+粗糙集+模糊神经网络的人脸识别程序
01-30
pca+lda+粗糙集+模糊神经网络 saveORLimage.m将ORL人脸库分为测试集ptest和训练集pstudy存为imagedata.mat 1.savelda.m将人脸库先进行pca降维，再用lda进行特征提取，得到新的测试集ldatest和训练集ldastudy存为...
第8节模糊粗糙集PPT课件
06-28
模糊粗糙集是模糊逻辑与粗糙集理论相结合的一种理论框架，主要应用于处理不确定性和不精确信息。在本节中，我们将深入探讨模糊蕴含、模糊子集以及模糊粗糙集的基本概念。 模糊蕴含是模糊逻辑中的一个重要组成部分，...
二型模糊粗糙集
01-14
基于二型模糊关系, 研究二型模糊粗糙集. 首先, 在二型模糊近似空间中定义了二型模糊集的上近似和下近似; 然后, 研究二型模糊粗糙上下近似算子的基本性质, 讨论二型模糊关系与二型模糊粗糙近似算子的特征联系; 最后, ...
L模糊粗糙集研究
01-03
文本分类方面的博士论文
粗糙集理论与方法(清晰版)
01-13
《粗糙集理论与方法》系统地介绍了粗糙集理论的基本内容与方法，力图概括国内外最新成果。主要内容有：粗糙集的基本概念，粗糙计算方法，粗糙集的代数性质与粗糙逻辑，粗糙集的各种推广模型，粗糙集与其他处理不确定或不精确问题理论的联系以及不完备信息系统下的粗糙集方法。 显示更多 显示更少
粗糙集理论与方法(张文修).pdf
09-17
清晰版 粗糙集理论与方法(张文修).pdf
论文研究-新的模糊粗集知识约简算法.pdf
09-11
基于分段线性预测算法估计语音的共振峰频率，运用多通道的滤波器组对语音的频段进行划分，然后选择合适的逆滤波器逼近不同频段的短时频谱，最后依据该逆滤波器估计共振峰频率。实验结果表明，与传统方法相比，该方法提高了语音共振峰频率估计时的分辨率与准确性，受噪声的影响较小。
粗糙集约简算法的实现（代码）
03-25
粗糙集约简算法 主要是从别人那边搞来的，为了方便大家，作为研究中不停使用的粗糙集方面想必大家也是很头疼代码问题
粗糙集
wyyhuli的博客
08-14 6677
粗糙集（Rough Set Approach） 粗糙集理论是一种研究不精确，不确定性知识的数学工具。 粗糙集理论的知识表达方式一般采用信息表或称为信息系统的形式，它可以表现为四元有序组K=(U,A,V,P)。其中U为对象的全体，即论域；A是属性全体；V是属性的值域；P为一个信息函数，反映了对象X在K中的完全信息。 粗糙集的思想： 一种类别对应...
模糊粗糙集的实际应用
StarWork_Xc的博客
03-07 3603
摘自《Kernelized Fuzzy Rough Sets and Their Applications》，该文为模糊粗糙集的使用提供了核函数办法，使得该模型可以使用在一般数据集上，构建出良好的特征子集。
粗糙集与模糊集的比较研究
weixin_30340775的博客
10-29 2082
前言[1] 在自然科学、社会科学与工程技术的很多领域中，都不同程度地涉及到对不确定因素和不完备信息的处理。从实际系统中采集到的数据常常包含着噪声、不精确甚至不完整，采用纯数学上的假设来消除或回避这种不确定性，效果往往不理想，反之，如果正视它，对这种信息进行适当地处理，常常有助于实际系统问题的解决。多年来，研究人员们一直在努力寻找科学地处理不完整性和不确定性的有效途径，实践证明，1965...
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