2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、粗糙集是由波蘭數(shù)學(xué)家Pawlak首先提出的一種處理不完備和不確定性知識(shí)的新型數(shù)學(xué)工具,已經(jīng)在機(jī)器學(xué)習(xí)、決策分析、知識(shí)獲取、模式識(shí)別和專家系統(tǒng)等領(lǐng)域取得了一些成功的應(yīng)用。但是,隨著對(duì)粗糙集研究地不斷深入,粗糙集模型的局限性也逐漸暴露出來(lái)。由于利用粗糙集理論處理的分類必須是完全正確或肯定的,而且必須是離散型數(shù)據(jù),這樣致使大量有用信息在數(shù)據(jù)提取及其離散化過(guò)程中丟失,粗糙集的這一局限性限制了它的應(yīng)用。于是,近年來(lái)許多學(xué)者從多方面對(duì)粗糙集模型進(jìn)行

2、推廣,出現(xiàn)了實(shí)數(shù)粗糙集模型、變精度粗糙集模型、概率粗糙集模型、廣義粗糙集模型、模糊粗糙集模型等,并且與其它學(xué)科相結(jié)合,取得了巨大成果。
   實(shí)數(shù)粗糙集模型是在標(biāo)準(zhǔn)粗糙集模型中引入誤差率,并且基于廣義相關(guān)度的概念下,去掉了數(shù)據(jù)離散化這一步驟,大大減少了在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中信息減少造成的不良后果,增強(qiáng)了粗糙集模型的抗噪聲能力和對(duì)新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。
   本文主要是基于實(shí)數(shù)粗糙集模型,對(duì)連續(xù)信息系統(tǒng)的屬性約簡(jiǎn)算法進(jìn)行研究。第一章

3、緒論部分,主要介紹Pawlak粗糙集理論研究的概況,以及它研究的主要方面和需要解決的問(wèn)題。第二章在引入知識(shí)和知識(shí)庫(kù)的概念之后,介紹Pawlak粗糙集的模型、信息系統(tǒng)、屬性約簡(jiǎn)以及辨識(shí)矩陣的方法。第三章主要是引入廣義重要度的概念,并在此基礎(chǔ)上定義實(shí)數(shù)粗糙集,基于實(shí)數(shù)粗糙集的連續(xù)屬性值決策系統(tǒng)的屬性約簡(jiǎn)的問(wèn)題,給出實(shí)際的算法和算例。第四章主要從區(qū)間數(shù)決策系統(tǒng)的排序問(wèn)題以及屬性約簡(jiǎn)的實(shí)現(xiàn),通過(guò)算例說(shuō)明算法的有效性和可行性。第五章是根據(jù)以前各章

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