粗糙集理论中的离散化问题.doc
文本预览下载声明
显示全部
文档详情
相似文档
-
粗糙集理论论文.docx
粗糙集理论浅析
粗糙集理论，是继概率论、模糊集、证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具。作为一种较新的软计算方法，粗糙集近年来越来越受到重视，其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用中得到证实，是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一。在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素，采集到的数据常常包含着噪声，不精确甚至不完整?。
引言
粗糙集作为一种处理不精确、不确定与不完全数据的新的数学理论, 最初是由波兰数学家Z. Paw lak于1982年提出的。由于最初关于粗糙集理论的研究大部分是用波兰语发表的, 因此当时没有引起国际计算机学界和数学界的重视, 研究地域也仅局限在东欧
-
粗糙集理论介绍资料.ppt
粗糙集理论介绍 问题的提出：知识的含糊性 术语的模糊性，如高矮 数据的不确定性，如噪声 知识自身的不确定性，如规则的前后件间的依赖关系不完全可靠 不完备性，数据缺失 模糊集和基于概率方法，有时需要一些数据的附加信息或先验知识, 如模糊隶属函数,基本概率指派函数和有关统计概率分布等, 而这些信息有时并不容易得到 粗糙集无需提供问题所需处理的数据集合之外的任何先验信息, 所以对问题的不确定性的描述或处理可以说是比较客观的 粗糙集理论的历史 20世纪70 年代, 波兰数学家Z. Pawlak 和一些波兰科学院,波兰华沙大学的逻辑学家们,一起从事关于信息系统逻辑特性的研究. 1982. Z
-
《粗糙集理论简介》课件.pptx
粗糙集理论简介
·引言
·粗糙集的基本概念·粗糙集的运算性质·粗糙集的扩展理论·粗糙集的应用实例·总结与展望
contents
目录
引言
粗糙集是一种处理不确定性和模
糊性知识的数学工具，它能够有效地分析和处理不精确、不一致、不完整的信息。
粗糙集理论基于集合论，通过上
近似集和下近似集来描述数据集合的精确度和不确定性。
什么是粗糙集
●●
●
●
●
●
1982年由波兰数学家Z.Pawlak提出粗糙集理论的基本概念和算法。
随后在欧洲、北美和亚洲等地的研究者开始对粗糙集理论进行深入研究和应用拓展。
目前，粗糙集理论已经成为人工智能、机器学习、数据挖掘等领域的重要分支之一。
●●●
粗糙集
-
粗糙集理论及其应用.ppt
主要内容;粗糙集开展历程;粗糙集开展历程;粗糙集开展历程;主要内容;粗糙集的根本理论介绍;粗糙集理论在知识发现中的作用;粗糙集理论的根本概念;粗糙集理论的根本概念;粗糙集理论的根本概念;等价关系例如：;等价关系例如：;集合的上近似下近似;集合的上、下近似概念示意图;上、下近似关系举例：;近似精度分类质量;近似精度分类质量;属性约简“核”;主要内容;利用区分矩阵进行属性约简;利用区分矩阵进行属性约简;利用区分矩阵进行属性约简;利用区分矩阵进行属性约简;u;利用区分矩阵进行属性约简;利用区分矩阵进行属性约简;利用启发式搜索进行属性约简;利用启发式搜索进行属性约简;利用启发式搜索进行属性约简;利用启
-
基于粗糙集理论的连续值属性离散化方法研究的中期报告.docx
基于粗糙集理论的连续值属性离散化方法研究的中期报告
一、研究背景
毫无疑问，随着信息时代的到来，数据挖掘技术的应用已经越来越广泛。离散化是数据挖掘领域中的一个重要问题。它是将连续性属性转化为离散化数值的方法，方便对数据的处理和分析。离散化技术广泛应用于决策树、关联规则、聚类分析等数据挖掘算法中。
而在离散化技术的实现上，粗糙集理论是一个行之有效的方法。其中，基于不确定性度量的粗糙集离散化算法可以在处理离散化问题时充分挖掘数据中包含的信息，提高了数据处理的精度和效率。
二、研究问题及目的
粗糙集理论基于不确定性度量的离散化方法在离散化处理领域中已被广泛应用。本论文旨在研究基于粗糙集理论的连续值属
-
粗糙集理论及其应用进展-胡可云.pdf
( )
ISSN 清华大学学报 自然科学版 2001 年 第 41 卷 第 1 期 1732
CN 112223N ( ) , 2001, . 41, . 1 64 68
J T singhua U niv Sci T ech V o l N o
-
粗糙集理论及其在农业预测中的应用.doc
粗糙集理论及其在农业预测中的应用
【摘 要】 降低农业预测的风险，提高农业预测的效率就越来越重要。粗糙集是一种刻划不完整和不确定性的数学工具，能有效地分析不精（Imprecise）、不一致（1neonalstent）和不完整（Incomplete）等不完备信息，从中发现隐含知识。粗糙集理论的出发点是在-个给定近似空间（Approximation Space）上，将集合之间大致或近似的相等、集合之间基本上存在的包含关系等经典集合论无法描述的不精确的、不确定的或不完全的概念，用一种精确的数学来加以形式化。本文介绍了粗糙集理论的概念、特点、方法，并在此基础上举例粗糙集理论在农业预测杀个的应用
-
粗糙集理论优质获奖课件.pptx
粗糙集
RoughSet
;1、有序对与笛卡儿积;有序对/序偶
比较有序对与集合
有序对a,b?b,a，以a,b为元素旳集合{a,b}={b,a}；
有序对a,a有意义，而集合{a,a}只是单元素集合，应记作{a}。;笛卡儿积
两个集合A和B旳笛卡尔积A?B定义为：
A?B={a,b|a?A∧b?B}
即：用A中旳元素为第一种元素，B中旳元素为第二个元素，构成有序对，全部这么旳有序对构成旳集合叫做A和B旳笛卡尔积。
例：设A={a,b,c}，B={1,2}，
则A?B={a,1,a,2,b,1,b,2,c,1,c,2}
又如：A={?},B=?
则P(A)?A={?,?,{?},?}P(A)?
-
《粗糙集理论概述》教学课件.ppt
粗糙集理论概述;课程目标;目录;第一部分：粗糙集理论简介;粗糙集理论的起源;粗糙集理论的特点;粗糙集理论的基本思想;第二部分：基本概念;信息系统;不可分辨关系;等价类;知识颗粒;上近似和下近似;边界域和正域;粗糙度;决策表;第三部分：核心思想;属性约简;属性约简的方法;属性核;决策规则提取;规则的质量评估;知识获取;不完整信息系统;第四部分：应用领域;数据挖掘;机器学习;决策支持系统;医学诊断;图像处理;自然语言处理;金融分析;工业控制;第五部分：扩展和发展;模糊粗糙集;概率粗糙集;变精度粗糙集;粗糙神经网络;粗糙集与其他理论的结合;动态粗糙集;大数据环境下的粗糙集;深度学习与粗糙集;粗糙集在
-
AI粗糙集理论人工智能.doc
AI粗糙集理论人工智能
1Rough Set21、有序对与笛卡儿积有序对/序偶定义由两个元素a和b按顺序排列成的二元组记为a, b其中a称为有序对的第一个元素b称为第二个元素且a, b可以相同。实例点的直角坐标(3,4)特点:有序性I.ab时a, b b, aII.a, b = c, d当且仅当a= c且b= d补充内容3有序对/序偶比较有序对与集合I.有序对a,bb,a以a,b为元素的集合{a,b}={b,a}II.有序对a,a有意义而集合{a,a}只是单元素集合应记作{a}。4笛卡儿积两个集合A和B的笛卡尔积AB定义为AB
-
机械故障诊断粗糙集理论.ppt
机械故障诊断
粗糙集理论
姓名;粗糙集理论是由Z.Pawlak;给定知识库K=（U,R),其中;按颜色分类： ;基本范畴是初等范畴的交集构成的;有些范畴在这些知识库中无法得到;书上对于精确集和粗糙集的定义：;集合X关于R的边界区 ;F的近似质量 二、决策;三、约简与核 ;如果Q是独立的，Q P，;利用区分矩阵求属性约简算法 ;在区分矩阵的基础上的引入一个布;例：利用区分矩阵求属性约简的算;有上面的区分矩阵很容易得到条件;有区分函数得到两个约简{C1，;例：S=（U,A,V,f),其;可以验证，信息表中属性 ;四、决策规则
-
基于粗糙集理论的有序信息表分析与分类问题深度探究.docx
基于粗糙集理论的有序信息表分析与分类问题深度探究
一、引言
1.1研究背景与意义
在当今数字化时代，数据呈现出爆炸式增长的态势，如何从海量且复杂的数据中提取有价值的信息成为众多领域面临的关键挑战。数据挖掘、机器学习等领域致力于解决这一问题，而粗糙集理论作为一种强大的数据分析工具，在处理不完整、不精确数据方面展现出独特优势，为解决实际问题提供了新的思路和方法。
粗糙集理论由波兰数学家Z.Pawlak于1982年提出，其基本思想是在保持分类能力不变的前提下，通过知识约简导出概念的分类规则。该理论不需要任何先验知识，直接利用已知的知识库对不确定或不精确的知识进行近似划分，并确定其支持程度
-
j-2009-基于粗糙集的区间型数据离散化算法_谭旭.pdf
, ,
,
,
、, ,
, , 、
,
,
-
基于粗糙集的区间型数据离散化算法_谭旭.pdf
, ,
,
,
、, ,
, , 、
,
,
-
粗糙集连续属性离散化方法研究的中期报告.docx
粗糙集连续属性离散化方法研究的中期报告
一、前言
离散化是数据挖掘中的一个重要步骤之一，目的是将连续属性转化为离散属性，方便后续数据挖掘算法的应用。离散化方法根据不同的算法原理，可以分为基于统计学方法、基于机器学习方法和基于规则的离散化方法。本报告主要介绍基于统计学方法中的粗糙集离散化方法的研究情况。
二、研究背景
传统的离散化方法基本都是基于统计模型的，如等频法、等距法、中位数法等。这些方法是将属性值分成若干区间，具有简单、易于操作的优点。然而在某些情况下，这些传统的离散化方法并不能很好地适应数据挖掘的需要，因为这些方法劣势明显。?相对于基于统计模型的离散化方法，基于粗糙集理论的离散化方法可