基于迭代局部搜索和粗糙集的新属性约简算法探讨

粗糙集属性约简调研

本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法，为大学生理解这一概念提供了指南。

数据挖掘 2 2024-04-30

粗糙集理论软件Rosetta的属性约简方法及其应用

粗糙集理论是数据挖掘和知识发现领域的重要方法，主要应用于处理不完整或不确定的数据。深入探讨了粗糙集软件Rosetta在属性约简中的应用。Rosetta专为实现粗糙集理论算法而设计，提供了有效的数据分析和知识提取方法。其中，属性约简是其核心功能之一，通过贪婪算法和遗传算法等多种优化策略，帮助用户减少特征维度，提高模型解释性和效率。

算法与数据结构 2 2024-07-29

基于粗糙集属性约简的图像隐藏信息检测新方法(2008)

统计分析方法是图像隐藏信息检测中常用的手段，相较于特定隐写分析，其更为灵活，能够快速适应新的或未知的隐写算法。为解决高维特征属性问题，采用粗糙集属性约简技术，有效降低数据规模。实验结果显示，该方法在不影响分类精度的情况下显著提升了检测速度。

统计分析 0 2024-08-30

研究报告-基于粗糙集的物流资源分类方法探讨

针对当前物流行业中资源优化与组织调度存在的实际问题，本研究以现有资源分类体系为基础，结合实际数据，提出基于粗糙集理论的物流资源分类方法。首先通过粗糙集理论对资源属性进行约简，随后应用数据挖掘技术基于属性重要度进行资源分类，最终得出了有效的资源分类规则，为物流资源整合提供理论支持。通过实例验证，证明了该分类方法的实用性和有效性。

数据挖掘 0 2024-10-14

粗糙集约简飞机故障诊断

应用变精度粗糙集简化飞机发电机故障诊断，通过下近似集判定定理和决策约简规则提取有效信息。采用决策表、约简规则和专家经验构建决策约简表，验证了该方法的准确性和普适性。

数据挖掘 4 2024-04-30

基于可变精度粗糙集的 ID3 算法改进

数据挖掘是人工智能领域中知识发现的关键环节，其中分类占据主要地位。ID3 算法作为经典的决策树分类算法，在数据挖掘中得到广泛应用，但其抗噪声能力较弱。本研究结合分类和粗糙集理论，将可变精度粗糙集理论应用于属性信息熵计算，通过设定阈值放宽属性选择条件，对 ID3 算法进行改进。改进后的 VPID3 算法能够有效降低噪声对分类的干扰，提升含噪声数据的分类精度。此外，本研究还基于 VPID3 算法设计并实现了一个分类器，通过实验验证了该算法的性能。

数据挖掘 4 2024-05-21

基于粗糙集的数据挖掘技术探索

基于粗糙集理论的数据挖掘方法正在被广泛研究和应用。这一方法不仅能够处理数据中的不确定性和不完整性，还能发现隐藏在数据背后的有价值信息。研究者们通过改进算法和优化模型，不断提升其在各个领域的应用效果和准确度。未来，随着技术的进步和理论的深入，基于粗糙集的数据挖掘技术有望在更广泛的领域展现其潜力。

数据挖掘 1 2024-08-03

使用Matlab计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵

在Matlab环境下，计算粗糙集的下近似属性依赖度和条件熵的方法。

Matlab 0 2024-08-29

基于粗糙集和粒计算的决策规则抽取与优化

规则挖掘是数据挖掘的重要研究内容，也是决策支持系统、人工智能和推荐系统等领域的研究热点。在属性约简和最小规则集合抽取方面，抽取效率对其应用性至关重要。本方法结合粗糙集模型和粒计算理论，利用粒化函数实现决策表的粒化，生成初始概念粒集，并通过概念粒的分辨算子进行属性约简，从而实现可视化的决策规则提取。实验结果表明，该方法不仅易于计算机编程实现，而且比现有方法更高效实用。

数据挖掘 2 2024-07-18