用“粗糙集理论”造句大全，粗糙集理论造句

研究了粗糙集理论在数据挖掘中的应用，提出了一种基于粗糙集理论的数据挖掘方法，它采用启发式算法，可以挖掘出最简的产生式规则知识。

粗糙集理论是处理不确定*问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。

提出了基于粗糙集理论对逻辑函数进行知识表达的方法，给出了运用粗糙集进行组合逻辑化简的优化算法。

针对决策表中属*取值为杂合数据的情况，提出了基于粗糙集理论的属*约简算法。

针对分类模型在构造过程中存在冗余属*的特点，提出了一种基于粗糙集理论的分类预处理技术，利用其理论的属*约简与分辨矩阵得到属*的约简集。

研究了rbf神经网络故障诊断模型及学习规则，给出了基于粗糙集理论的rbf神经网络故障诊断原理和步骤。

粗糙集理论中，属*约简是知识挖掘的核心.

模糊粗糙集理论是解决数据集维数问题的有效工具，但基于模糊粗糙集的降维算法还不多。

基于粗糙集理论的行车指挥知识获取与决策的应用研究.

本文对粗糙集理论作了进一步的扩充，提出了众数粗糙集模型，并将该模型应用到医用物理学习动机因素与效果关联*分析中，取得了很多有意义的结果。

粗糙集理论是一种处理含糊和不精确*问题的一种新型数学工具，得到了广泛应用。

借助模糊聚类技术和粗糙集理论提出了一个基于客观信息熵的多因素权重分*法。

针对分布式环境下粗糙集理论研究的重要*，引入全局决策表和局部决策表的概念，并提出一种基于垂直分布的多决策表全局属*核求解算法。

知识约简是粗糙集理论的核心问题之一。

对粗糙集理论中不相容决策表的约简问题进行了研究。

以对琼海市土地适宜*评价为例，引用了粗糙集理论和云理论相结合的方法。

粗糙集理论的特点是不需要提供数据*以外的任何先验信息，可直接对数据进行分析和推理，从中发现隐含的知识，揭示潜在的规律。

属*约简是粗糙集理论中的一个研究重点。

以粗糙集为基础，研究了信任函数与内测度、信任函数与随机集的下概率之间的关系，并给出了它们基于粗糙集理论的解释。

约简与核是粗糙集理论的两个重要概念，而直接由定义来计算约简与核是一个典型的NP难题。

在粗糙集理论基础上发展出了基于文化价值观招募的粗糙决策方法，并给出了实务*作建议。

借鉴变精度粗糙集理论的思想，采用基于信息熵的方法构造了两个新的粗糙决策规则不确定*量度函数。

粗糙集理论是继概率论、模糊集、*据理论之后的又一个处理不确定*问题的新型数学工具。

针对农村配电网当前运行的特点，构建了基于故障投诉电话信息和远方终端单元结合的故障定位决策表，并利用粗糙集理论化简决策表形成了配电网故障定位规则。

基于这一理论的指导，本文提出了一种基于粗糙集理论的决策树剪枝算法。

但是，经典的粗糙集理论建立在由等价关系对对象集划分的基础上，而震例数据是有序的而不是分类的对象。