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双论域上变精度多 粒度 粗糙集 模型 2024年 多 层次、多 角度分析问题的模型中,多 粒度 粗糙集 模型无疑是最好的选择。本文介绍了变精度多 粒度 粗糙集 的思想,并在其论域扩展不足的基础上提出了双论域上变精度多 粒度 粗糙集 。与经典的多 粒度 粗糙集 一样,分别定义了双论域上变精度乐观多 粒度 粗糙集 和双论域上变精度悲观多 粒度 粗糙集 ,不仅研究了双论域上变精度多 粒度 粗糙集 的性质,还研究了其模型之间的联系,并通过一个例子来说明本模型的可应用性。关键词：多粒度粗糙集 基于变精度多 粒度 粗糙集 的扩展模型研究 粗糙集 理论。这种理论的独特之处在于,它具备在缺乏其他预备信息的条件下,有效地解决实际问题。尽管如此,粗糙集 理论在处理含有不精确或不确定性的...一种改进的悲观多 粒度 粗糙集 粒度 约简算法 2024年 粒度 内部重要度和粒度 外部重要度不能有效度量非核粒度 的重要度,无法获得有效启发信息使约简过早收敛的问题,提出以正域变化度量核粒度 的重要度、以边界集 变化度量非核粒度 的重要度。新的度量方法不仅能度量核粒度 的重要度,而且能度量非核粒度 的重要度。以新的粒度 重要度为依据,提出一种改进的悲观多 粒度 约简算法,与样本选择的启发式属性约简算法、信息熵的模糊ε-近似约简算法、粒度 加速求解约简算法和邻域区分指数的特征选择算法相比,新算法可以减少迭代次数,能更有效地找到粒度 约简子集 。通过加州大学欧文分校(University of California Irvine, UCI)数据集 进行试验,验证了算法的有效性和实用性。关键词：多粒度粗糙集 粒度空间 多 粒度 粗糙集 粒度 重要度度量方法及其应用研究粗糙集 理论是一种无需借助任何外部知识处理不确定数据的数学工具,广泛应用于知识发现和数据挖掘领域。在粒计算视角下,经典粗糙集 属于单一粒度 空间,只能从单一角度去近似目标概念。客观世界纷繁复杂,从多 视角、多 层次对问题进行刻画才...关键词：多粒度粗糙集 VIKOR 基于优化可辨识矩阵的多 粒度 粗糙集 属性约简算法 被引量：1 2024年 多 粒度 粗糙集 中构造可辨识矩阵计算量过大等问题,提出了一种基于优化可辨识矩阵的改进的多 粒度 属性约简算法。使用属性重要度作为相似度构造不同粒度 空间,输出各粒度 空间的优化可辨识矩阵中的核属性,用于求解最终约简,对约简集 进行反向冗余检测,避免存在冗余属性。结果表明:该算法能够有效降低时间复杂度,提升约简效率。实例和多 个UCI数据集 的实验结果验证了该算法的有效性。关键词：多粒度粗糙集 粒度空间 属性约简算法 基于区间值犹豫模糊多 粒度 粗糙集 的三支决策模型 2024年 多 粒度 粗糙集 的三支决策模型。首先,借助多 粒度 粗糙集 理论,提出乐观和悲观区间犹豫模糊多 粒度 粗糙集 模型。其次,引入区间犹豫模糊连续交叉熵的概念,用TOPSIS方法来计算对象在不同情况下的条件概率。基于此,定义区间犹豫模糊决策理论粗糙集 并给出相应的三支决策规则。最后,通过实例验证了这两种模型对目标评估采取不同的态度和决策方案,并且证明了所提算法的有效性。基于混合信息核多 粒度 粗糙集 的临床诊疗决策模型与方法 多 种因素...关键词：粒计算 多粒度粗糙集 核方法 疾病诊断 广义多 粒度 粗糙集 特征选择算法研究 2023年 多 样、产生迅速、价值密度低、商业价值高。如何使这些数据对人类社会的进步产生积极影响是一个难题。粗糙集 理论可以直接对数据进行降维处理,发现数据中的隐含知识,促进社会进步。经典粗糙集 理论基于单个二元关系,缺乏灵活性和普遍性,基于多 个二元关系的粗糙集 理论可以解决上述难题,因此,本文主要针对广义多 粒度 粗糙集 进行了研究,引入元启发式算法,提出通过元启发式算法(蚁群算法)实现广义多 粒度 粗糙集 特征选择算法。通过实验结果看出本文所提算法可以对数据集 起到降维效果且得到的特征子集 的分类精度和原数据集 基本保持一致。关键词：多粒度粗糙集 粗糙集理论 价值密度 蚁群算法 特征子集 元启发式算法 可调节多 粒度 粗糙集 的细化与粗化 2023年 多 粒度 粗糙集 模型中,属性值细化和粗化后的下近似、上近似变化并不明显,因此在处理实际问题时存在一定局限性。该文首先构造了属性值细化和粗化时的可调节多 粒度 粗糙集 ,讨论了可调节多 粒度 粗糙集 下、上近似的一些性质,并设计了相应的增量算法。最后在实验部分中,通过调节数据集 、属性集 的大小对增量算法和原有的静态算法的计算时间进行比较。实验结果表明提出的可调节多 粒度 粗糙集 在细化和粗化时的增量算法可以更加准确、高效地处理大型数据。关键词：多粒度 粗糙集 下近似 局部加权邻域多 粒度 粗糙集 的矩阵方法研究 粗糙集 模型问世以来，众多 学者对粗糙集 模型做了大量探索和改良工作，推动了粗糙集 模型在机器学习与数据挖掘等领域的广泛应用．为处理数值型多 粒度 数据及粒度 质量不均衡型数据，邻域多 粒度 粗糙集 及加权多 粒度 粗糙集 模型被...关键词：矩阵计算
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