已閱讀1頁，還剩83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)，請進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、本文簡要介紹了屬性選擇問題和粗糙集模型,并研究了基于粗糙集模型的屬性選擇算法.由于傳統(tǒng)的粗糙集模型沒有與關(guān)系數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)結(jié)合,該模型許多計(jì)算的基本操作都是在平面文件上進(jìn)行的,沒有利用高性能的數(shù)據(jù)庫集合操作.鑒于此,研究人員提出了新的基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的粗糙集模型,在關(guān)系代數(shù)的基礎(chǔ)上對核屬性和約簡進(jìn)行重新定義,從而利用高效的面向集合的數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)操作.本文對基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的粗糙集模型進(jìn)行了改進(jìn),提出了兩個(gè)新的基于數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)操作的定義:屬性集合的分
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，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對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自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于粗糙集的大數(shù)據(jù)集挖掘算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 大數(shù)據(jù)下的數(shù)據(jù)選擇與學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 數(shù)據(jù)挖掘中屬性選擇算法的分析與研究.pdf
- 面向大數(shù)據(jù)集的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于大數(shù)據(jù)平臺(tái)的數(shù)據(jù)挖掘算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于MapReduce的大數(shù)據(jù)集樣例選擇.pdf
- 面向大數(shù)據(jù)的高效特征選擇與學(xué)習(xí)算法研究.pdf
- 大數(shù)據(jù)集序列模式挖掘算法研究.pdf
- 基于粗糙集的屬性選擇系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘?qū)傩约s簡算法研究.pdf
- 氣象數(shù)據(jù)上的粗糙集屬性約簡算法研究.pdf
- 粗糙集屬性約簡算法設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘?qū)傩约s簡算法的研究.pdf
- 大數(shù)據(jù)集分類的OSELM集成算法的研究.pdf
- 屬性約簡算法的研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于Hadoop框架的大數(shù)據(jù)集連接優(yōu)化算法.pdf
- 基于Hadoop的基因大數(shù)據(jù)序列比對算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)與數(shù)據(jù)分析算法.pdf
- 基于粗糙集的數(shù)據(jù)挖掘改進(jìn)的屬性約簡算法研究.pdf
- 粗糙集屬性約簡算法在數(shù)據(jù)挖掘中的研究.pdf
評論
0/150
提交評論