概率粗糙集相关论文
Pawlak粗糙集模型忽视了信息的不确定性和模糊性,等价类完全包含于目标概念才能被划分到下近似,在处理数据时显得过于苛刻.针对这......
在大数据时代,增量变化是一种常见的动态数据形式,如何从具有强不确定性的大规模动态数据中获取有价值的信息,是大数据领域最重要......
在当今大数据时代,从某种程度上来讲我们的生活是模糊的而不是精确的。面临着海量且有可能缺失的信息数据,如何从中挑选出有用信息......
在大数据时期,对于不确定信息的处理无处不在。模糊集、软集、粗糙集等理论都是可以描述关于复杂的、不确定的、模糊的数学模型,这......
为了探索q-RO (q-rung orthopair)模糊信息系统中具备稳定决策结果的多属性群决策方法,依据多粒度概率粗糙集与MULTIMOORA(multi-o......
在多粒度空间中,本文将概率粗糙集与多粒度粗糙集融合,建立了乐观多粒度概率粗糙集模型和悲观多粒度概率粗糙集模型,并讨论了其相......
粒计算是人工智能领域新兴起的一门学科,是一种新的数学工具。它主要有三大理论:基于模糊逻辑的粒计算理论、基于粗糙集的粒计算理......
科学技术的不断发展和计算机系统的广泛应用使得大量数据信息不断涌入。为了让计算机像人脑一样识别复杂的事物,有必要研究和处理......
粗糙集作为一种新型的数学工具用来处理一些不确定和不完整信息,利用集合中各属性之间的不可分辨关系,将系统中的信息更加简洁有效......
概率粗糙集模型从概率论的观点出发研究粗糙集理论，在研究不确定信息系统方面有广泛的应用，但是概率粗糙集模型是基于概率测度的，而概......
由于经典粗糙集理论对于上下近似的定义过于严苛，导致边界域的取值相对较少，不利于决策方案的选择.为了解决这一问题，研究者在经典粗......
粗糙集理论的优势在于其可以对无任何先验信息的数据进行客观的分析和处理.但是在处理不协调信息系统时,经典粗糙集在处理不协调信......
三枝决策粗糙集模型作为Pawlak粗糙集模型的推广,它是将贝叶斯决策过程引入到概率粗集模型中得到的,其区域分类以正、负和边界为基......
提出了一种基于概率粗糙集模型的增量式规则学习算法。该算法能够有效地从不一致和含有噪声的决策表中提取带有确定性因子和支持数......
经典粗糙集理论在解决系统不确定性知识时有明显的不足,对于不协调的决策表的规则提取存在很大的局限性.因此许多学者从不同的角度......
针对传统多粒度粗糙集模型在反映问题的不完全性与统计特性方面的局限性，提出了多粒度概率粗糙集模型。首先，将概率粗糙集模型的思想......
针对经典概率粗糙集模型的不足，将其论域推广到两个具有相容关系的论域上，借助集值映射分别定义了两种形式的广义概率（Ⅰ）型和广义概率......
基于多重集合，对Z．Pawlak粗集意义下的概率粗糙集模型的论域进行了扩展，提出了基于多重集的概率粗糙集模型，即多重概率粗糙集模型，给出......
经典的Pawlak概率粗糙集模型是基于论域上的等价关系而建立的，然而在实际应用中等价关系很难得到。因此，许多学者建立了基于一般关系......
从粗糙隶属函数的角度出发,研究了概率粗糙集模型的模糊性度量及其性质;用模糊集的截集的概念描述了变精度概率粗糙集模型.......
文章给出了一种基于概率覆盖的上、下近似的定义,并且研究了它的性质、数字特征、拓扑特征等,为研究覆盖粗糙集提供了新的模型.......
为应对层出不穷的新型网络入侵,提高对未知恶意行为的检测正确率,运用粗糙集理论对入侵检测问题进行建模.先用概率粗糙集建立入侵......
从三支决策的视角出发，系统地介绍了三支决策与粗糙集理论相融合的理论、方法和应用。考虑到粗糙集理论中的正域、负域和边界域......
概率粗糙集模型能充分利用近似边界区域提供的统计信息,并能对给定概念一个更完整的刻画,因而可以提取带有确定性因子的决策规则,......
粗糙集是一种从知识系统获取决策规则的典型方法,被广泛用于故障诊断、知识获取、近似推理和模糊聚类等应用领域。作为Pawlak粗糙......
针对航空灾害协同预警过程中需要考虑从大量已有完全灾害数据信息中挖掘出预警规则,从实时不完全灾害数据信息中找出规则,判定所获......
基于元素的最小描述并集,本文提出了一种新的概率粗糙集模型。针对新模型设计了相应算法来计算元素最小描述并集及相应条件概率。......
鉴于混淆矩阵在机器学习算法性能评价领域的通用性，文中以混淆矩阵为基础构造概率粗糙集三支决策度量系统，给出部分度量指标之间的性......
介绍了基于概率粗糙集模型的启发式属性约简算法，提出了概率粗糙集模型中的概率近似精度和改进概率近似精度的增量更新机制，通过比较......
针对目前图像数据信息量大、检索不易和人们对图像检索习惯于对图像概念语义进行检索的难题,本文将概率粗糙集理论和图像的语义标......
针对现有覆盖粗糙集模型不能有效处理数据中的噪声,将概率方法引入覆盖粗糙集,给出了覆盖近似空间中概率粗糙集的一种定义,进一步......
文章分析讨论了最小风险贝叶斯决策的基本过程,建立了贝叶斯决策的变精度概率粗糙集模型。该模型在处理贝叶斯决策问题时能使决策......
三支决策理论是处理不确定决策问题的重要理论基础,近年来已成为国内外学者的研究热点.将三支决策与粗糙集相结合,在研究对象属于......
针对流计算模式中的动态对象增量与减量同步发生的现象,提出了一种概率粗糙集三支决策的快速流计算方法。首先讨论了流计算模式中......
从三支决策3个历史发展阶段出发,通过粗糙集和粒计算两个研究视角对三支决策的发展踪迹和演化过程进行介绍。分析了三支决策与粗糙......
为弥补多粒度决策粗糙集刻画不确定性知识能力的不足,鉴于监督学习能够考虑对象现有或预测的类别标签信息,在多粒度决策粗糙集中引......
提出了在特性关系下的概率粗糙集模型中的概率近似精度的增量更新机制,通过比较概率近似精度的更新值得到属性核,最后提出了一种在......
推荐算法能够挖掘用户的潜在兴趣将项目自动地推荐给客户,是解决信息过载的智能手段之一。由于网络中的用户数和项目数较多,评分矩......
由于经典粗糙集理论对于上下近似的定义过于严苛,导致边界域的取值相对较少,不利于决策方案的选择.为了解决这一问题,研究者在经典......
经典的概率粗糙集模型是基于等价关系和条件概率提出的。但在实际应用中,知识库存在多种不确定性因素,使得对象间的关系未必满足等......
流式计算是一种动态环境下的数据计算方法,按照动态数据的流动方向,流式计算可分为增量、减量以及增减并行三种方法,其中增减并行......
主要对决策粗糙集(decision-theoretic rough sets,DTRS)理论的内容与发展概况作综述性回顾。介绍了决策粗糙集的基本理论,包括决......
为了消除现有概率粗糙集模型约简过程中出现的诸多约简异常问题,通过引入对象最大信度概念,提出了非参与带参最大决策熵属性约简模......
随着经济增长和社会发展,我国航空业迅速崛起,但其高技术高风险的行业特性使得航空安全问题成为关注的焦点。自航空业的出现以来,......
粗糙集理论是一种用来处理不精确、不确定和含糊信息的数学工具,已经成功应用于数据挖掘、知识发现、智能数据处理、机器学习、聚......
