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電子發燒友網>電子資料下載>電子論文>嵌入式技術論文>粗糙集模型的擴展

粗糙集模型的擴展

2017-12-13 | rar | 0.42 MB | 次下載 | 3積分

資料介紹

  粗糙集模型是一種新型的數學工具,主要適用于處理不精確、模糊和不完備性問題。在認知科學和人工智能方面尤為重要,同時也是粒度計算研究的重要方向。該理論模型已經在機器學習與知識發現、數據挖掘、決策支持與分析等方面得到廣泛應用。目前,有3個有關粗糙集的系列國際會議,即RSCTC、RSFDGrC和RSKT。中國學者在這方面也取得了很大的成果。從2001年開始每年召開中國粗糙集與軟計算學術會議:RSFDGRC2003、IEEEGrC2005、RSKT2006、IFKT2008、RSKT2008、IEEE GrC2008等一系列國際學術會議在中國召開。

  由于信息的不完備以及論域上的二元關系常常是不等價的,需要將經典粗糙集模型進行擴充。一方面,將粗糙集模型中等價關系泛化為容差關系或包含關系,可將粗糙集模型的適用范圍擴大,在此基礎上研究其上、下近似算子,并通過案例對比兩種關系的差別:另一方面,從基本知識粒度的構造和知識的表示方法上,研究基于鄰域系統和粒度兩個方面的上、下近似算子。

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