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一种基于模糊 粗糙集 的网络安全态势感知方法 本申请提供了一种基于模糊 粗糙集 的网络安全态势感知方法,涉及网络安全技术领域,包括:对态势感知数据进行预处理;将态势感知数据和历史态势数据作为训练样本建立决策表,对具有相同离散值属性的决策规则进行聚合;对预处理后的态势感知... 李萌 王中华 米轩浩 王斌 何旺宇 刘镡稚基于模糊 粗糙集 和增量学习的基因数据分类方法、装置 本申请实施例提供一种基于模糊 粗糙集 和增量学习的基因数据分类方法、装置,该方法通过将获取到的待分类的基因表达数据输入至目标基因数据分类模型中,由该目标基因数据分类模型基于输入的待分类的基因表达数据输出目标分类结果。由于目标... 李若蕾 杨茹淼 林福宏基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊 粗糙集 的粒度选择方法 2025年 在Pythagorean模糊 粗糙集 的基础上,结合优势关系与多粒度,提出了一种基于优势关系的多粒度Pythagorean模糊 粗糙集 模型,并对其进行研究.首先给出了优势关系的Pythagorean模糊 粗糙集 、Pythagorean模糊 熵概念,讨论其性质,然后定义了在乐观、悲观下的优势关系的多粒度Pythagorean模糊 粗糙集 4种模型,以及Pythagorean模糊 贴近度,并证明了其性质,设计了其最优粒度选择算法.通过遂昌金矿优化采矿的案例,对该模型进行了分析,验证了其有效性. 薛占熬 杨梦丽 辛现伟 郑宇 孙林关键词:多粒度粗糙集 模糊熵 贴近度 基于模糊 粗糙集 的东北地区河流水位流量关系单值化研究 2025年 为提高水文站水位流量关系单值化精度,文章结合模糊 粗糙集 理论,对辽宁中部冲淤变化较大水文站水位流量进行单值化实例分析,分析该方法在河道水位流量关系单值化的适用性。结果表明:模糊 粗糙集 理论对于水位流量关系较为紊乱的站点,其单值化精度较高,单值化处理后相同水位条件下的流量误差可平均降低13.5%,相关系数可提高0.23。研究成果对于北方河流水位流量关系单值化方法具有参考价值。 秦晓磊关键词:水位流量关系 单值化 水文站 基于模糊 粗糙集 的数据分级融合方法 一种基于模糊 粗糙集 的数据分级融合方法。用小波聚类算法对属性重要度进行分级,通过信息熵、偏态系数和峰态系数定义属性的重要程度并量化特征空间。对量化特征空间进行小波变换,根据小波变换后的数据分布自定义确定密度阈值并分配簇标签... 姚琳 卫甜 吴国伟 郑兆龙基于重叠函数的变精度模糊 粗糙集 及应用 变精度模糊 粗糙集 是一种新型粗糙集 模型,融合了经典模糊 粗糙集 与变精度粗糙集 的优势,它可以处理连续值数据,并对噪声数据有一定的抗干扰能力.重叠函数作为一种非结合的聚合算子,能够刻画对象间的相关性,已广泛应用于图像处理、信息集 ... 欧琦琪关键词:属性约简 肿瘤分类 基于θ算子的多粒度直觉模糊 粗糙集 模型 2024年 针对在多属性决策中决策者难以在多个属性相互冲突时做出准确判断的问题,文中在直觉模糊 近似空间中,首先利用直觉模糊 集 的隶属度、非隶属度与模糊 蕴含算子,提出了基于θ算子和θ*算子的直觉模糊 集 及其隶属度和非隶属度的概念,并证明了它们的一系列性质。然后,在直觉模糊 集 与多粒度粗糙集 上,定义基于θ算子的多粒度直觉模糊 粗糙集 的悲观、乐观模型,讨论两种模型的相关性质。最后,给出了基于θ算子的多粒度直觉模糊 粗糙集 模型的多属性决策算法,将高校引进的人才评价和企业绿色经济供应链的商家评价作为实例进行了分析,同时还与已有方法进行了分析对比,用乐观、悲观模型与已有方法的决策结果的对比证明了所提方法的正确性,并验证了该模型算法的有效性。 郑宇 薛占熬 吕明明 徐久成关键词:粗糙集 直觉模糊集 多粒度 多属性决策 基于模糊 粗糙集 与优化算法的特征选择研究 在信息化数字化高度发达的时代,人们需要处理庞大的数据集 ,而这些数据集 中往往存在冗余和不相关数据。特征选择有助于从数据集 中找到最相关、最有信息量的特征,从而提升分类效率。随着机器学习技术的发展,智能优化算法越来越多的应用于... 于浩淼关键词:模糊粗糙集 萤火虫算法 多粒度直觉模糊 粗糙集 在决策上的应用 本篇硕士论文在直觉模糊 信息系统上研究了两类决策模型,一种是跟阴影集 和三支决策相结合构造的直觉模糊 序贯三支决策模型,另一种是跟多粒度决策理论粗糙集 结合构造的直觉模糊 多粒度决策理论粗糙集 模型。这两种模型都为直觉模糊 系统中的决... 谷怡欣关键词:直觉模糊集 多属性决策 阈值 多粒度 基于平均型聚合函数的多粒度模糊 粗糙集 2024年 多粒度模糊 粗糙集 (multi-granulation fuzzy rough set,MGFRS)是一种重要的粗糙集 模型。乐观多粒度模糊 粗糙集 和悲观多粒度模糊 粗糙集 分别给出了被描述对象的两种极端描述。从数据聚合角度看,将不同粒度值合并为单一粒度值时,乐观MGFRS采用的是取小算子,悲观MGFRS采用的是取大算子。将取小与取大算子拓展为一般的平均型聚合算子,提出了一种新的多粒度模糊 粗糙集 模型:基于平均型聚合函数的多粒度模糊 粗糙集 (multi-granulation fuzzy rough set model on the base of average aggregate function,MFA)模型。研究了MFA模型的基本性质,给出了MFA模型与乐观和悲观多粒度模糊 粗糙集 的关系。同时,基于MFA模型,提出了基于平均型聚合算子的粗糙 近似集 模型。 于鹏 王圣智关键词:聚合函数 粗糙集 近似集
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