粗糙集理论数据处理方法及其研究

粗糙集理论是一种对数据进行约简,提取规则的数据挖掘的有效工具,在自动控制、电子科学、计算机科学、机器学习、医学、经济学等方面有着广泛应用.根据粗糙集理论处理数据方法的过程,分析和阐述了不完备数据处理、连续数据离散化、属性约简、属性值约简和规则提取、不完备决策系统和不相容决策系统等非标准信息系统的约简、粗糙集理论数据处理方法和其他理论数据处理方法相结合的扩展模型和最新研究进展,及粗糙集理论数据处理的软件实验系统等.     

数据挖掘中基于Rough Set方法研究

随着数据挖掘的兴起,有许多分类和预测的方法.数据挖掘研究的实施对象多为关系型数据库,这给粗糙集方法的应用带来了极大的方便.关系表可被看作为粗糙集理论中的决策表,而利用粗糙集理论来处理数据挖掘有着传统挖掘工具所不具有的优点.粗糙集理论是一种处理不确定和不精确问题的数学工具,文中通过实例介绍了粗糙集的基本理论,并通过实例详细介绍了在基于对决策表属性约简的基础上采用了可变精度粗糙模型实现规则的获取.该实例说明了对于不完备的信息系统,应用粗糙集理论进行数据挖掘是非常有效的.     

粗糙集理论在关系数据库中的应用

介绍粗糙集理论和在关系数据库方面的应用,分析和研究了应用中粗糙关系数据库模型,以及关系操作、完整性约束和粗糙查询等.     

广义粗糙集模型及应用

主要总结了近年来粗糙集模型理论的研究和发展,介绍了广义粗糙集模型研究的一些主要方面和最新成果,从逼近算子和粗糙隶属函数的角度,讨论了广义粗糙集模型的各种类型,并探讨了它们各自的特点和应用.     

粗糙集理论及其在数据挖掘中的应用

粗糙集理论是一种研究不完整、不确定知识处理的数学工具,近几年来已经在诸多领域得到应用,在机器学习、知识发现、算法研究、决策支持系统以及模式识别等应用中取得了较好的成果.本文在阐述粗糙集理论概念的基础上,介绍了粗糙集理论在数据挖掘中的两个应用.     

粗糙集理论在图像处理中的应用

将粗糙集理论应用到图像处理中,在很多场合具有比传统方法和精确算法更好的效果.介绍了粗糙集理论的基本概念和模型的发展状况,描述了粗糙集用于图像处理的特点,详细论述了粗糙集理论在图像滤波和平滑、图像增强、图像分割以及图像特征提取与分类的研究方法与应用.研究表明粗糙集理论与其他智能方法的结合在图像处理中具有良好的应用前景.大数据集、高效约简算法、并行计算以及混合智能算法研究等问题仍是粗糙集研究的主要方向.     

基于限制非对称相似关系的粗糙集模型

基于不可分辨关系的粗糙集理论不适用于含未知值的不完备信息系统.需要将经典的粗糙集理论不可分辨关系加以扩充才能处理不完备信息系统.目前已经提出了基于容差关系、量化容差关系、限制容差关系、非对称相似关系等的扩充粗糙集理论.但是,这些理论还存在一些局限性.文章提出了一种新的基于限制非对称相似关系的粗糙集扩充模型.理论分析和实验证明,与其它模型相比,可以从基于限制非对称相似关系模型的近似集中获取更多的信息.     

粗糙集理论与应用研究综述

在阐释粗糙集理论基本体系结构的基础上,从多个角度探讨粗糙集模型的研究思路,分析粗糙集理论与模糊集、证据理论、粒计算、形式概念分析、知识空间等其它理论之间的联系,介绍国内外关于粗糙集理论研究的主要方向和发展状况,讨论当前粗糙集理论研究的热点研究领域以及将来需要重点研究的主要问题.     

粗糙集理论数据处理方法及其研究

粗糙集理论是一种对数据进行约简,提取规则的数据挖掘的有效工具,在自动控制、电子科学、计算机科学、机器学习、医学、经济学等方面有着广泛应用。根据粗糙集理论处理数据方法的过程,分析和阐述了不完备数据处理、连续数据离散化、属性约简、属性值约简和规则提取、不完备决策系统和不相容决策系统等非标准信息系统的约简、粗糙集理论数据处理方法和其他理论数据处理方法相结合的扩展模型和最新研究进展,及粗糙集理论数据处理的软件实验系统等。     

粗糙集理论的新进展及其在智能信息处理中的应用

主要总结了近年来粗糙集理论的研究和进展,介绍了广义粗糙集模型研究的一些主要方面和最新成果,从逼近算子和粗糙隶属函数的角度,讨论了广义粗糙集模型的各种类型,并着重分析了粗集理论在智能信息处理中的应用情况。