已閱讀1頁(yè)，還剩64頁(yè)未讀， 繼續(xù)免費(fèi)閱讀
版權(quán)說(shuō)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(jiǎn)介
1、本文首先系統(tǒng)地總結(jié)了模糊粗糙集的研究成果及發(fā)展趨勢(shì)，根據(jù)模糊粗糙近似推演方式的不同，主要形成了三種從不同角度研究的模糊粗糙集。 其次，本文重點(diǎn)對(duì)屬性模糊化方法——模糊聚類分析方法進(jìn)行了研究，給出了復(fù)合屬性模糊化的一般方法。本文引入模糊C均值聚類算法用以模糊化連續(xù)屬性，并通過(guò)聚類有效性分析來(lái)確定最佳的分類數(shù)目，克服了目前屬性模糊化方法需要人為地規(guī)定劃分的類數(shù)，幾乎不考慮信息系統(tǒng)的具體的屬性值等缺點(diǎn)。將屬性模糊化得到的屬性隸屬度矩陣
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)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(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽，若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)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(kù)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
- 模糊粗糙集與知識(shí)獲取研究.pdf
- 粗糙集與模糊粗糙集屬性約簡(jiǎn)算法研究.pdf
- 基于變精度粗糙集的多粒度知識(shí)獲取算法研究.pdf
- 粗糙集的知識(shí)獲取方法研究.pdf
- 基于粗糙集的增量式知識(shí)獲取算法研究與實(shí)現(xiàn).pdf
- 基于模糊粗糙集的降維算法研究.pdf
- 基于粗糙集理論的知識(shí)獲取研究及應(yīng)用.pdf
- 基于模糊粗糙集理論的屬性約簡(jiǎn)算法研究.pdf
- 基于粗糙集理論的故障診斷知識(shí)獲取研究.pdf
- 基于粗糙集的飛機(jī)遠(yuǎn)程診斷知識(shí)獲取模型研究.pdf
- 基于正態(tài)分布的優(yōu)勢(shì)粗糙集知識(shí)獲取方法研究.pdf
- 基于粗糙集理論的知識(shí)約簡(jiǎn)算法研究.pdf
- 基于粗糙集的電子商務(wù)交易知識(shí)獲取研究.pdf
- 鄰域粗糙集及其基于鄰域粗糙集的分類算法.pdf
- 基于粗糙集理論的交通控制知識(shí)獲取與決策研究.pdf
- 基于粗糙集理論的決策信息系統(tǒng)知識(shí)獲取研究.pdf
- 基于粗糙集的知識(shí)粗糙性研究.pdf
- 基于粗糙集的知識(shí)約簡(jiǎn)算法研究及應(yīng)用.pdf
- 基于粗糙集的規(guī)則獲取方法的研究.pdf
- 基于粗糙集和模糊集理論的屬性約簡(jiǎn)算法研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論