数据样本集残缺的粗集解决法

• 作者: 张士林 毛海军
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 数据样本集 残缺 粗集 决策表 化简
• 年，卷（期）: 2003,（8）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 18-19,28
• 页数: 3页
• 分类号: O159
• 字数: 1186字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.08.007

摘要

数据样本集是人工智能发展需要的主要要素,所以要求提供的数据样本集,应该是全面的、有效的集合.当所提供的数据样本集残缺不全时,会影响人工智能的有效应用.针对此问题,文章提出了一种基于粗集理论的数据样本集补全方法,能科学的、正确的、有效的补全数据样本集,为提高人工智能的决策推理,铺平了道路.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张士林	大连理工大学土建学院	13	101	6.0	10.0
2	毛海军	大连理工大学管理科学与工程研究所	9	161	7.0	9.0