| 题名 | 基于粗糙集知识的离散化方法和约简算法的研究; Rough Sets Based Research on Method of Discretization and Reduction Algorithm |
| 作者 | 钱锋 |
| 答辩日期 | 2007 ; 2007 |
| 导师 | 陈海山 |
| 关键词 | 粗糙集 离散化 属性约简 Rough Set Discretization Attribute Reduction |
| 英文摘要 | 粗糙集理论由波兰科学家Z.Pawlak于1982年提出，是继概率论、模糊集理论之后的又一个处理不确定性的数学工具。粗糙集理论建立在论域中的不可分辨关系之上，用上、下近似来描述概念，不依赖于所需处理的数据集合之外的任何先验信息，就能对不精确、不确定、不完整的数据信息进行有效的处理。近年来，粗糙集理论在不少领域如数据挖掘、人工智能、模式识别、决策分析取得了很多成功的应用。 连续数据离散化是粗糙集的重要问题之一。Z.Pawlak提出的以不可分辨关系为核心的粗糙集方法处理的是离散属性值，而实际生活中的数据大多数是连续的属性值，因此需要首先对数据进行离散化处理，这已成为粗糙集理论实用性的瓶颈。离散化的...; Rough set theory proposed firstly by Polish mathematician Z.Pawlak in 1982 is a valid mathematical tool to handle uncertainty after Probability theory and fuzzy set theory. Rough set theory is based on the indiscernibility relation that describes indistinguishable objects and can be approached by two accurate sets, the lower and upper approximation. Not needing other information this theory can an...; 学位：工学硕士; 院系专业：软件学院_计算机应用技术; 学号：200440004 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=14660 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/45522]  |
| 专题 | 软件学院－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 钱锋. 基于粗糙集知识的离散化方法和约简算法的研究, Rough Sets Based Research on Method of Discretization and Reduction Algorithm[D]. 2007, 2007. |
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