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摘要:
粗糙集理论是一种新型的处理模糊和不确定知识的数学工具,其对知识的理解是认为知识与分类相关、知识是有粒度的.文中利用粗糙集理论中的二进制可辨矩阵讨论知识的粒度计算及其应用,得到了二进制可辨矩阵若干定理及推论,并提出计算知识的分辨度和属性重要度的新方法,利用这些理论和公式,可快速计算出知识的分辨度和属性重要度,相对正域和负域等,为以后的属性约简和规则提取打下基础.并给出这些方法的应用,表明了文中提出的方法的有效性.
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文献信息
篇名 基于二进制可辨矩阵的知识粒度研究及应用
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 粗糙集 二进制可辨矩阵 粒度 重要度
年,卷(期) 2006,(10) 所属期刊栏目 智能、算法、软件工程
研究方向 页码范围 91-93
页数 3页 分类号 TP39|O159
字数 3683字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.10.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 汪小燕 合肥工业大学计算机与信息学院 49 130 6.0 9.0
3 王浩 合肥工业大学计算机与信息学院 193 1473 20.0 29.0
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研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
二进制可辨矩阵
粒度
重要度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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