已閱讀1頁，還剩42頁未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、該文首先從粗糙集理論中隸屬函數(shù)這一概念出發(fā),從語義的角度討論了粗糙集與模糊集理論的區(qū)別與聯(lián)系.同時(shí)建立了普通粗糙集,粗模糊集和模糊粗集中隸屬函數(shù)的統(tǒng)一描述.基于粗集理論與概率論的聯(lián)系,討論了粗集與信息熵的關(guān)系,并得出了一種基于熵的規(guī)則提取算法.進(jìn)而,以粗集理論中知識(shí)類對(duì)于一給定概念的上、下逼近隸屬度為理論基礎(chǔ),提出了規(guī)則提取算法LBR,在將該算法與美國Kansas大學(xué)提出的算法LEM1進(jìn)行比較的結(jié)論之上,給出了將LEM1改進(jìn)后算法LEM
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲(chǔ)空間，僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請(qǐng)與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于Rough Set的關(guān)聯(lián)規(guī)則研究.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)挖掘與控制規(guī)則提取.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法的規(guī)則提取研究.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)則提取與分類算法的研究.pdf
- 基于模糊規(guī)則的粗集神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在遙感圖像分類中的應(yīng)用.pdf
- 基于規(guī)則的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)控制系統(tǒng).pdf
- 基于Rough集的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的胎兒心電提取.pdf
- 基于粗集與條件數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降水預(yù)報(bào)方法研究.pdf
- 帶混合屬性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則提取研究.pdf
- 基于規(guī)則趨勢的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)脫硫預(yù)報(bào)技術(shù)研究.pdf
- 基于改良蟻群算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類規(guī)則提取.pdf
- 模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用與研究.pdf
- 基于Rough Set的屬性約簡算法研究.pdf
- 二進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)則提取方法研究.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像模糊分割.pdf
- 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模糊聚類的研究.pdf
- 獲取加權(quán)模糊產(chǎn)生式規(guī)則的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法.pdf
- 基于Rough Set的知識(shí)獲取方法研究.pdf
- 基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)入侵檢測研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論