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摘要:
不确定条件下信息系统的知识获取是智能信息处理研究的一个热点问题.对前一阶段研究工作进行了总结,重点介绍了Rough Vague集与Vague Rough集模型,并分别讨论了这2种模型的代数性质.这些理论与方法对经典Rough集进行了扩展,为不确定条件下Vague信息系统的知识获取提供了新思路.
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Rough集与Vague集的对比研究
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Rough集
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Vague集向Fuzzy集转化的方法模型
Vague 集
Fuzzy 集
隶属函数
转化方法
可变精度Rough集模型
Rough集
隶属函数
决策理论
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 Rough集与Vague集集成模型
来源期刊 重庆邮电大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 Rough集 Vague集 Rough Vague集 Vague Rough集
年,卷(期) 2009,(4) 所属期刊栏目 粗糙集理论
研究方向 页码范围 449-454
页数 6页 分类号 TP311
字数 5255字 语种 中文
DOI
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 冯林 四川师范大学计算机科学学院 36 201 8.0 12.0
5 王国胤 重庆邮电大学计算机科学与技术研究所 212 6947 36.0 79.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
Rough集
Vague集
Rough Vague集
Vague Rough集
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
重庆邮电大学学报(自然科学版)
双月刊
1673-825X
50-1181/N
大16开
重庆南岸区
78-77
1988
chi
出版文献量(篇)
3229
总下载数(次)
12
总被引数(次)
19476
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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