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奇异粗糙集理论及其研究现状 总被引：1，自引：0，他引：1
简要介绍Pawlak粗糙集概念,着重介绍奇异集合、奇异粗糙集的基本概念,奇异粗糙集的两种结构,奇异粗糙集与Pawlak粗糙集的关系,以及奇异粗糙集的研究现状。 相似文献
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粗糙集理论的创始人Z.Pawlak曾经得出一个结论:“粗糙集是泛化的模糊集;”通过粗糙隶属函数把粗糙集理论与模糊集联系起来,建立了一种粗糙集理论与模糊理论的关系。 相似文献
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粗糙代数是粗糙集理论研究的重要方向，粗糙群是粗糙代数的主要内容之一。本文以Pawlak粗糙集模型、群论等为基础，主要讨论粗糙集理论在代数群论上的应用，首先给出粗糙子群的概念与性质，然后研究粗糙子群，粗糙交换子群等的判定。 相似文献
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《宜宾学院学报》2019,(12):29-38
粗糙集属性约简算法是数据预处理的有效方法,但无法处理某些结构复杂的数据.为了进一步拓宽粗糙集的应用范围,通过扩展粗糙集模型或改进属性约简算法以提高粗糙集的数据处理能力.对模糊粗糙集、覆盖粗糙集、邻域粗糙集、决策粗糙集、变精度粗糙集等几类拓展粗糙集模型的一些经典属性约简算法和最新提出的算法进行梳理和归纳后发现,现存的算法在运行效率和空间复杂度等方面限制了拓展粗糙集模型的使用范围.当前研究中拓展粗糙集模型在约简理论完善、大数据处理、特殊数据处理等三个方面的问题依然存在,因此未来应重点结合Pawlak粗糙集属性约简算法的思想、智能算法以及其他一些理论方法来研究拓展粗糙集模型属性约简理论. 相似文献
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Pawlak粗糙集理论是基于完备信息系统提出的．而在现实世界中，绝大多数信息系统是不完备的，为了使经典粗糙集理论能够处理不完备信息系统，很多方法被提出来用于处理信息系统的不完备性．通过对这些方法进行对比，发现各种方法都不可避免地会造成信息丢失，基于此，试探性地提出了方法结合的不完备信息系统的处理方法． 相似文献
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基于粗糙集理论的电力电子电路故障诊断 总被引：1，自引：0，他引：1
基于粗糙集理论，提出了一种电力电子电路故障诊断的新方法：粗糙集方法。简单介绍了粗糙集理论，详细叙述了利用粗糙集理论诊断电力电子电路的过程。文章以三相可控整流电路为例，利用粗糙集理论，对故障信息中样本的故障征兆进行处理，通过知识约简，删除多余的征兆属性，形成诊断的确定性规则，实现故障分类。仿真实例表明，与以往的诊断方法比较，该方法不仅准确可靠，而且直观方便。 相似文献
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沈荣泸 《昭通师范高等专科学校学报》2005,27(2):1-5
讨论Pawlak粗糙集的一些拓扑性质,指出它等价于一类特殊的正则拓扑空间. 讨论了这类拓扑空间的Hausdorff分离性和连通性,证明了一个一般二元关系下的粗糙集模型当且仅当它自反和传递的时候可定义一个拓扑空间,每一个拓扑空间是一个关系下的近似空间. 相似文献
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电力系统数据具有数据种类混杂、数据质量差、要求高、实时性等特点。在数据挖掘的诸多方法中,粗糙集理论对于处理复杂系统有明显的优势,研究粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用,可以更加充分地利用电力系统数据,揭示数据背后蕴含的原理、规则,为解决电力系统中的许多问题找到更加合理的方法。主要介绍了粗糙集理论和电力系统数据挖掘的特点,论述了粗糙集在电力系统数据挖掘中的应用。 相似文献
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基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
胡玉荣 《荆门职业技术学院学报》2007,22(12):18-22
在讨论目前高校教学中存在问题的基础上,简单介绍粗糙集理论及数据挖掘技术。以高校学生成绩为例,提出基于粗糙集理论的数据挖掘技术在高校学生成绩分析中应用的解决方案。 相似文献
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介绍了S-粗糙集的概念，在此基础上给出了S-粗糙集粗糙度的概念及其性质，为S-粗糙集在数据挖掘中的应用提供了有用的分析工具。 相似文献
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本文介绍了粗糙集的基本理论，并将其作为一种新的数据挖掘工具引入，研究和探讨了基于粗糙集的数据挖掘过程，及其在加工过程的知识获取中的应用。 相似文献
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罗世尧 《乐山师范学院学报》2005,20(12):18-19
粗糙集理论和模糊集理论都是研究信息系统中知识的不完善、不准确问题，前者基于信息系统中知识的不可分辨性，后者基于信息系统中知识的模糊性，将二者结合形成了模糊粗糙集。模糊度是模糊集的一种重要的数字特征，我们用模糊度来刻画模糊集的整体模糊程度。本文讨论模糊粗糙集的性质，定义了模糊粗糙集的模糊度。并在此基础上，分别给出了模糊粗糙集的Minkowski模糊度，Haming模糊度，Euclid模糊度。 相似文献
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介绍粗糙集理论的发展状况,重点总结目前粗糙集理论的几种应用形式,即粗糙集理论与知识发现相结合、粗糙集理论与专家系统相结合、粗糙集理论与神经网络相结合以及粗糙集理论与其他智能技术相结合;同时也探讨了粗糙集理论研究中存在的一些问题。 相似文献
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《西安文理学院学报》2016,(1)
文献[1]把Pawlak粗糙集模型推广为广义模糊粗糙集模型.在文献[1]的基础上,讨论了广义模糊粗糙集上的包含度和相似度的生成,以及与其它模糊粗糙集模型的比较. 相似文献
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杨林娟 《南通职业大学学报》2006,20(3):60-64
介绍了粗糙集理论的基本概念,提出了应用粗糙集理论分析故障树重要度的方法,并通过埋地天然气管道的外腐蚀故障树重要度分析的实例,叙述了该方法的详细过程。该方法是一种完全基于客观的综合重要度分析方法。 相似文献
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基于粗糙集理论的数据挖掘研究初探 总被引：2，自引：0，他引：2
数据挖掘是应用一系列技术从大型数据库或数据仓库的数据中提取人们感兴趣的信息或知识，这些知识或信息是隐含的事先未知而潜在有用的，粗糙集理论是一种处理不确定和模糊问题的数学工具，它的一系列优点使其特别适合于数据挖掘研究．介绍了数据挖掘的概念、特点、任务、分类、要求及研究意义，分析了粗糙集理论的特点、所处理的问题、在数据挖掘中的简单应用，以及粗糙集在数据挖掘中的应用展望等。 相似文献