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本文主要研究一种改进的粗糙集方法在数据挖据中的应用。文中对粗糙集理论进行了研究，在分析和综合基于粗糙集理论的数据挖掘算......
在基于模型检测的不确定规划中,由于不确定因素的存在,某些状态在执行一个动作后会随机地到达某些状态,只有对这些状态添加辅助信......
粗糙集理论是Z.PAWLAK 1982年提出的一种处理不精确、噪音的、或不完整的不确定问题的强大工具,在人工智能,认知科学,或者在不精确......
不确定规划是目前人工智能研究领域的一个热点问题。基于模型检测的方法在处理许多实际的不确定规划问题上有很大的优势。在完全可......
Haider和Frensch(1996)对传统的技能获得理论进行扩展,认为人能够学会从日常接受的大量信息中区分出任务有关信息和任务无关信息,......
针对煤与瓦斯突出发生内在机理复杂性、致突因素与突出事件之间模糊性导致预测精度不高这一问题,提出将模糊粗糙集理论（FRS）结合改进......
朴素贝叶斯方法是数据库分类知识挖掘领域一项基本技术，具有广泛的应用。论文针对朴素贝叶斯方法的限制，提出了基于粗集理论的贝叶斯......
在小样本的情况下，仅利用数理统计方法进行预测是不太适合的。在此先应用粗糙集的相关知识来确定影响电信网络质量的主要因素，然后运......
考虑影响台风降雨因素的复杂性以及现有水库台风遥测资料的不完备性,采用基于信息熵与条件信息熵建立起来的不完备信息系统的约简......
作为制造企业的物化中心和制造信息的集散地,制造车间必须实现敏捷化以满足现代制造模式的需求。为了适应敏捷化车间制造环境,制造......
