基于Rough集理论的图像检索研究

Rough集理论是处理不确定性问题的有效的数学工具。将Rough集理论应用于图像检索,采用Rough集理论知识约简的思想,利用数据动态约简算法找出有效特征集,在保持分类能力不变的前提下,降低了图像特征空间的维数,减少了图像分类的工作量。最后构造了一个基于Rough集理论的图像检索框架。     

基于Rough集的企业竞争力综合评价

企业竞争力对企业的生存和发展具有至关重要的作用,如何有效、合理、准确、科学的评价企业竞争力,是研究的热点.论文选取了目前比较成熟的财务指标体系,以Rough集理论的属性重要性为基础,构建了一种客观的综合评价方法,并可以结合专家的主观权重进行整合.     

基于变精度粗糙集的属性约简

属性约简是粗糙集理论的核心内容之一。针对变精度粗糙集理论的属性约简问题,从属性依赖度增量、互信息增量角度对属性重要度进行分析,并以这两个属性重要度的度量作为启发式信息,给出变精度粗糙集属性约简的启发式算法。最后,通过具体算例说明所给算法的有效性和实用性。     

一种改进的基于区分矩阵的属性约简算法

利用二进制可辨识矩阵对HORAFA算法进行改进。求出相对核,并加入到约简中。在此基础上,增加一个反向消除的过程,保证了算法的完整性。     

一种自适应遗传算法在粗糙集属性约简中的应用

属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为获得有效的最小相对属性约简,利用自适应遗传算法实现粗糙集属性约简。自适应遗传算法根据个体适应值动态调整个体的交叉概率和变异概率,提高了遗传算法的寻优能力和收敛速度。     

一种改进的属性值约简算法

通过信息系统的属性约简可以使信息系统得到简化,但经过属性约简的信息系统还不是一个最简的信息系统,它包含着大量的冗余信息。因此,需要进一步对信息系统进行属性值约简简称值约简。本文提出了一种改进的属性值约简算法。     

基于差别矩阵的启发式粗糙集属性约简算法研究

提出基于差别矩阵的改进启发式粗糙集属性约简算法,降低算法的时间复杂度及空间复杂度。针对相关实际案例数据。以学生考试成绩为分析对象,应用改进后的约简算法,设计相应的评价指标,分析学生成绩的潜在影响因素,再次验证了本文提出算法的可行性和高效性。     

Rough集与粒计算

本文主要介绍了Rough集理论和粒计算的基本概念，以及用信息表阐明了通过划分和Rough集近似的粒度概念。     

基于粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法

在基于粗糙集的属性约简算法中引入模糊等价关系的一种新的度量方法,重新定义了高维数据中的属性重要度,提出了一个结合粗糙集和模糊聚类方法的属性约简算法,并通过实验得到了用户满意的属性约简结果。     

基于差别函数的属性约简算法在电子商务中的应用

随着电子商务的发展,该领域已积累了大量商务数据,但是这些数据中往往存在许多冗余的信息。结合粗糙集理论在数据预处理中的应用,采用基于差别函数的属性约简的算法思想,提供了一种对商务信息的挖掘方法,能为小型电子商务经营者提供一定的决策参考。     

一种基于粗糙理论的图像预处理方法

人工智能是当前研究的一个热门话题,本文将Rough集理论应用到图像智能增强预处理中,从利用原有特征集表达知识图像的方法出发,选出对于分类最有效的特征,并给出重要的相关特征的不同组合,从而实现系统特征选择。不但为肿瘤图像信息解译和认知科学提供了研究方法,而且为实现图像的智能化处理指出了一个有效的途径。     

基于粗糙集的军事体能训练效果评价

军事体能是军事体育的重要组成部分,也是部队军事训练不可缺少的重要内容。本文在基于区分矩阵的属性约简算法基础上,采用了启发式知识计算出属性重要度,建立基于粗糙集的军事训练效果评价模型。使用该模型有利于及时调整训练方式方法,从而有效地提高军事体能训练效果。     

基于粗糙集的BP神经网络设计

传统的神经网络对于简单、具有明确分类界限的数据,可以有较好的计算结果,但是在输入属性集合较大、分类界限不明确的情况下,会出现收敛效率和分类准确率较低,甚至会出现不收敛状态。本文利用Rough集的理论,对输入数据不停地进行样本检测,对输入特征不停地进行筛检,以此达到删减输入特征数的目的,从而提高对输入数据的拟合。通过对采集到的脑电信号进行验证,达到删减特征数和提高分类准确度的目的。     

关于粗糙集理论的一些探讨

粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具。文章介绍了Rough Set理论的基本思想及分析了粗糙集方法的特点,描述了一种基于粗糙集理论的知识发现步骤。     

基于数据约简的楼盘价格的研究

本文介绍了粗糙集的概念和数据约简的相关定义,并利用数据约简理论对笔者所在城市的楼盘价格进行了研究,最后得出了楼盘价格与其相关因素之间的关系。     

基于粗糙集的钢结构缺陷检测的研究

租糙集理论作为一种处理不完备信息的有利工具,巳广泛应用于人工智能的许多领域,特别是数据挖掘和知识发现领域.文章将基于粗糙集理论的数据挖掘技术应用于钢结构缺陷模式识别的知识发现,在智能诊断的知识自动获取方面取得了较好的效果.     

粗糙集理论在数据挖掘中的应用

粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的新型数学工具,为数据挖掘提供了一条崭新的途径。本文阐述了粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用。     

基于粗糙集理论的核心专利识别研究

提出核心专利综合价值指数(CICP)的概念,并采用粗糙集理论方法确定了 CICP 指标权重系数,在构建核心专利综合评价指标的基础上,通过计算 CICP 值识别核心专利,最后从风能领域1802件专利中识别出了10件核心专利,识别结果较为准确。