下近似
下近似的相关文献在2000年到2022年内共计98篇,主要集中在自动化技术、计算机技术、数学、农作物
等领域,其中期刊论文92篇、会议论文1篇、专利文献102240篇;相关期刊72种,包括三明学院学报、红河学院学报、科技信息等;
相关会议1种,包括第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC'2008)等;下近似的相关文献由189位作者贡献,包括邱锦明、米据生、刘高峰等。
下近似—发文量
专利文献>
论文:102240篇
占比:99.91%
总计:102333篇
下近似
-研究学者
- 邱锦明
- 米据生
- 刘高峰
- 吴明芬
- 张振良
- 张清水
- 何天荣
- 余晃晶
- 兴军亮
- 刘少辉
- 刘贵龙
- 卢鹏
- 史忠植
- 吴建乐
- 张凌
- 张文修
- 李峻
- 杨晓平
- 王熙照
- 盛秋戬
- 秦克云
- 翟俊海
- 胡卫明
- 舒兰
- 郭欣
- 郭躬德
- 钱江波
- 陈华辉
- 陈叶芳
- 陈巧玲
- 黄志鹏
- 于海
- 于海雯
- 付艳玲
- 何华灿
- 余勇
- 余文琼
- 余英林
- 候海军
- 倪枫
- 兰天
- 冯涛
- 冯艳宾
- 冷雪亮
- 刘业政
- 刘卫江
- 刘发升
- 刘墨德
- 刘大有
- 刘敏
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梁美社;
米据生;
张少谱
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摘要:
已有的双论域直觉模糊概率粗糙集模型通过设置两个阈值λ_(1)、λ_(2),讨论了经典集合在直觉模糊二元关系下的概率粗糙下上近似。该模型不能计算直觉模糊集合在直觉模糊二元关系下的概率粗糙下上近似,这在一定程度上限制了该模型的应用。首先给出了直觉模糊条件概率的定义。在直觉模糊概率空间下构造了双论域广义直觉模糊概率粗糙集模型,讨论了模型的主要性质。最后,将模型应用到临床诊断系统中。与其他模型相比,所提出的广义直觉模糊概率粗糙集模型进一步丰富了概率粗糙集理论,更适合于实际应用。
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胡志勇;
米据生;
冯涛;
姚爱梦
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摘要:
针对双论域上集合的多粒度乐观与悲观上下近似不具有包含关系的问题,本文给出了双论域上集合的多粒度上下近似具有包含关系的一个充分条件,进而采用标准化的方法将不具有包含关系的上下近似转化为具有包含关系的上下近似.通过实例验证,该方法能有效解决双论域下多粒度模糊粗糙集上下近似具有包含关系的问题.
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刘发升;
董清龙;
李文静
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摘要:
针对训练样本较大时KNN算法(K最近邻算法)的分类效率较低和训练样本不均衡时算法的分类性能受到影响这两个问题,提出变精度粗糙集的加权KNN文本分类算法.利用变精度粗糙集上下近似的概念,将各个类别的训练集分为β正区域和β边界域.分类过程中根据测试样本与样本中心的相似度,得到样本的归属区域.其中属于β正区域的样本可以直接判断其类剐,其它区域的样本用基于数量加权的KNN算法判断其类别.实验结果表明,该算法能有效提高分类的性能和效率.
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汪小燕1;
彭刚1;
沈家兰1;
申元霞1
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摘要:
多粒度粗糙集是从单粒度粗糙集基础上发展起来的,针对多粒度粗糙集上、下近似计算问题,提出多粒度二进制矩阵并研究其相关理论。利用矩阵可快速计算不同粒度组合的上、下近似。最后,通过实例分析验证了所提出的理论的正确性。
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汪小燕;
彭刚;
沈家兰;
申元霞
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摘要:
多粒度粗糙集是从单粒度粗糙集基础上发展起来的,针对多粒度粗糙集上、下近似计算问题,提出多粒度二进制矩阵并研究其相关理论.利用矩阵可快速计算不同粒度组合的上、下近似.最后,通过实例分析验证了所提出的理论的正确性.%Multi-granulation rough set is developed based on the single granulation rough set. Aimed at comput-ing the upper and lower approximation of multi-granulation rough set,the paper proposed a new multi-granulari-ty binary matrix and investigated its related theories. Using the matrix, we can quickly calculate the upper and lower approximation of different granulation combinations.Finally,we verified the theory with examples.
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毛华;
康然;
杨兰珍
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摘要:
粗糙集理论和概念格理论均为研究知识发现与不确定性决策问题的重要方法,二者之间紧密相关.在提出概念格上的变精度粗糙集的β-上、下近似定义的基础上,一方面,对于任意给定的变精度β,讨论了概念格上变精度粗糙集β-上、下近似的性质;另一方面,针对不可定义对象集,分别提出了概念格上的变精度粗糙集β-上、下近似算法;最后,实例验证了新给出的算法可以满足用户对不同近似精度的要求,使近似结果有弹性的变化,较Yao和Monhanty给出的算法有一定的优势.%Both rough set theory and concept lattice theory are important methods for knowledge discovery and uncertainty decision,and they are closely connected.Based on the concepts ofβ-upper and lower approximations of variable precision rough sets in a concept lattice,we discuss the properties of theβ-upper and β-lower approximations of variable precision rough sets in a concept lattice for any given variable precisionβ,and for any undefinable object in a formal context,we propose an algorithm about β-upper and β-ower approximations of variable precision rough sets in a concept lattice,respectively.What's more,an example is given to verify that the new algorithm can meet the requirements of users' different approximations and make the approximation results change flexibly.The new algorithm outperforms Yao and Mohanty,algorithms inβ-lower approximations.
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谢茂森;
张家录
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摘要:
A lower approximate operation and an upper approximate operation with respect to a Boole partition on MV-algebras are defined, and then their properties are given. By using a mass function on the set of all Boole elements of MV-algebras, a belief measure and a plausibility measure on MV-algebras are defined. The relation between lower approximate opera-tion, upper approximate operation and belief measure, plausibility measure are discussed.%定义MV-代数上关于Boole划分的下近似和上近似运算,给出关于Boole划分的下近似和上近似运算的性质.利用MV-代数的全体Boole元素集合上的mass函数定义MV-代数上的信任函数和似然函数,讨论MV-代数的上、下近似与信任函数和似然函数的关系.
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闫之焕;
雷银彬
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摘要:
已有的粗糙描述逻辑(RDLs)都是基于经典的粗糙集理论,也就是在讨论可以处理不确定信息的粗糙描述逻辑前首先要定义出论域中元素间的某种等价关系.事实上,人们经常会遇到用形式概念表示的对象域,这种情况下一个自然的问题就是:如何处理可能出现的不确定性概念?把形式概念分析与粗糙集理论联系起来作为基础,建立了两种新的粗糙描述逻辑.把文献[14]中Y.Y.Yao等提出的方法应用于新的RDLs,其中的上(下)近似算子分别用格论算子和集合论算子来定义.这里的近似的定义虽然不同于传统的粗糙近似算子形式,但是有很好的实用性.基于这个新颖的上(下)近似的定义,把这两组近似算子引入到描述逻辑的结构中形成两种粗糙描述逻辑FlALC和FsALC.给出了相应的语法和语义,最后还给出了扩展的Tableaux算法,其可以用来解决相应的推理问题.