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S-粗集与数据挖掘单位圆特征 总被引:4,自引:2,他引:2
给出单向S-粗集(one direction singular rough sets)、单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)的结构。单向S-粗集与单向S-粗集对偶是改进Z.Pawlak粗集得到的,单向S-粗集与单向S-粗集对偶具有动态特性。给出单向S-粗集、单向S-粗集对偶与Z.Pawlak粗集的关系。S-粗集具有三类形式:单向S-粗集、单向S-粗集对偶、双向S-粗集,利用单向S-粗集、单向S-粗集对偶,给出数据内挖掘、数据外挖掘概念,给出数据内挖掘的外同心圆定理、数据外挖掘的内同心圆定理,并给出其应用。S-粗集是粗集理论与应用研究的新分支。 相似文献
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史开泉 《山东大学学报(工学版)》1998,(3)
提出双枝模糊集S的理论,本课题是[Ⅰ,Ⅱ]研究的继续.在单枝模糊集理论(L.A.ZadehFuzzySetTheory)研究中,由于引进λ-截集Sλ的概念,便产生了单枝模糊集的并-普通分解定理[3],交-普通分解定理[4].[Ⅰ,Ⅱ]提出了双枝模糊集S,由于引进了λ-截集Sλ的概念,便产生了双枝模糊集S的并-普通分解定理,交-普通分解定理.人们自然提出这样的问题:双枝模糊集可以分解成若干个普通集Sλ;双枝模糊集S是否能分解成若干个模糊集Sα?本文的研究说明:双枝模糊集S可以分解成若干个模糊集Sα.(一个单枝模糊集A也可以分解成若干个模糊集Aα,但是在单枝模糊集理论中没有被人们去研究.)本文给出S的α-嵌入集Sα的概念,提出S的α-嵌入定理,S的α-嵌入模糊分解定理. 相似文献
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函数P一集合与信息规律的属性控制 总被引:1,自引:0,他引:1
函数P-集合(Function Packet sets)是一个新的数学模型与新的数学结构,是研究动态信息系统信息规律的一个新理论与新方法。函数P-集合是由函数内P-集合SF珚(function internal packet set SF珚)与函数外P-集合SF(func-tion outer packet set SF)构成的函数集合对。函数P-集合具有规律(函数)特征、动态特性。利用这一特性,研究信息规律属性控制,给出函数P-集合与信息规律生成,实现信息规律属性控制定理及信息规律的属性控制在信息图像边界稳定中的应用。 相似文献
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利用单向导粗集((one direction singular rough sets)与它的动态特性,给出F-阶梯知识、F-阶梯度的概念。利
用这些概念,提出F-阶梯知识分辩定理、最小F-阶梯知识挖据发现定理、最大F-阶梯知识挖掘一发现定理、知识发现
依赖一筛选定理与F-阶梯知识内潜藏原理,给出F-阶梯知识挖掘一发现准则及应用。这些结果是单向导粗集的新特性
与单向导粗集的动态特性的新应用。 相似文献
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一种基于知识粒度的属性约简算法 总被引:5,自引:0,他引:5
通过引入知识粒度的概念,对信息系统中属性的重要度进行了定义;并以属性重要度为启发式信息,提出一种基于知识粒度的属性约简启发式算法,该算法的时间复杂度是多项式的.最后通过例子说明了该算法的有效性. 相似文献
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作者曾给出图像的一维迭代加密 识别的讨论和椭圆曲线的应用 ;利用已有的结果 ,给出图像的二维混合迭代加密 识别和椭圆曲线的应用 .对于一类重要的图像 ,使用特殊的算法得到横向特征图 ,纵向特征图 ,采用本文给出的研究使图像在传递中获得更好的安全性 .这里给出的研究比以前给出的研究具有更多的优点 .给出二维混合迭代加密 识别的应用 .二维混合迭代加密 识别有效的抵御对图像的攻击 ,使系统的安全系数提高 相似文献
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S-粗集和它的两类基本形式 总被引:27,自引:0,他引:27
1引言
1982年杰出的数学家Z.Pawlak教授提出Rough sets[8],给出粗集的一般结论,这个创造性的研究得到了广泛的应用,得到了许多优秀的成果. 相似文献
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S-粗集与它的(F,(F))-遗传(Ⅲ) 总被引:1,自引:0,他引:1
文献[1]提出S-粗集的F-遗传,给出F-遗传特性;文献[2]提出S-粗集的F-遗传,给出F-遗传特性.利用文献[1,2],本文提出S-粗集的(F,F)-遗传;给出(f,f)-遗传知识;显性(F,F)-遗传,隐性(F,F)-遗传概念,利用这些概念提出(F,F)-遗传惯性定理,(F,F)-遗传显性与(F,F)-遗传隐性关系定理,(F,F)-遗传的惯性原理. 相似文献