粗糙集在残缺数据样本中的应用

• 作者: 张士林
• 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 粗糙集 决策表 化简
• 年，卷（期）: 2006,（30）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 227-228
• 页数: 2页
• 分类号: O159
• 字数: 1348字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2006.30.068

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,会影响人工智能的有效应用.针对此问题,论文提出一种基于粗糙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	鸡西大学安全与环境工程系	10	22	2.0	4.0