Matlab开发基于紧致模糊模型的粗糙集与细糙集

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

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

粗糙集理论的学术探索与研究

粗糙集理论是处理不确定、不完整、不一致知识的数学工具，由Z. Pawlak于1982年提出，解决现实世界中的不确定性问题。该理论在数据挖掘、机器学习等领域广泛应用。不可区分关系是其核心概念之一，用于描述对象间的相似性。信息系统(I = (U, A, V, F))定义了论域、属性集合和属性值域之间的关系。上下近似集则描述了集合的不确定边界。

数据挖掘 0 2024-08-29

基于粗糙集的条件信息熵权重方法

该方法利用粗糙集理论处理不确定信息，通过计算条件信息熵来量化属性重要性，进而确定权重。

算法与数据结构 2 2024-05-27

基于对偶宇宙的粗糙集模型的动态增量学习方法

对偶宇宙的粗糙集模型（RSMDU）是广义的粗糙集理论（RST）模型，适用于两个宇宙上的数据挖掘任务。介绍了一种动态增量学习方法，用于在对象随时间变化的情况下更新RSMDU的近似值。图示了该方法在处理动态环境中的有效性。

数据挖掘 1 2024-07-13

基于模糊粗糙集的企业财务报告舞弊检测研究（2011年）

企业财务报告舞弊检测方法的研究一直是财务管理领域的热点问题，目前的研究方法包括统计学、数据挖掘技术和模糊神经网络等。利用模糊粗糙集方法对财务指标进行约简并赋予权重，建立综合评价体系，进而构建企业财务报告舞弊检测模型，为解决财务报告舞弊问题提供新的思路。

数据挖掘 1 2024-07-20

基于扩展粗糙集的近似概念格规则挖掘

粗糙集与概念格作为知识发现和数据挖掘的有效工具，已在诸多领域展现出应用价值。本研究在对二者理论基础进行深入研究的基础上，提出了一种利用扩展粗糙集模型改进概念格近似性的方法。 该方法通过引入 β-多数蕴涵关系，实现了概念格外延的近似合并，并构建了近似概念格 (ACL)。在此基础上，进一步提出了概念格粗糙近似和规则挖掘算法 (LCRA)。UCI 机器学习数据库测试结果验证了该算法的可行性和有效性。

数据挖掘 4 2024-05-23

基于粗糙集理论的煤矿瓦斯预测技术优化

针对煤矿瓦斯灾害的特点，提出了利用粗糙集理论进行瓦斯灾害预测的方法。分析了瓦斯灾害的特征，并建立了相应的知识库。应用粗糙集理论构建了煤矿瓦斯灾害预测的数据挖掘模型，讨论了模型中的属性关系，并采用信息熵准则对预测方法进行了优化。通过实际案例验证了粗糙集理论在瓦斯灾害预测中的有效性和实用性。

数据挖掘 2 2024-07-16

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