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1 并舉例說(shuō)明,對(duì)于不一致決策表,其屬性的約簡(jiǎn)不能用信息熵來(lái)等價(jià)表示。
2 并舉例說(shuō)明,對(duì)于不一致決策表,其屬性約簡(jiǎn)的代數(shù)表示不能用條件信息量來(lái)等價(jià)表示。
3 然后基于關(guān)系理論,得到一種圖像的約簡(jiǎn)方法.
3 高考升學(xué)網(wǎng)-造句應(yīng)有盡有,幾千詞語(yǔ)的造句供您參考!
4 對(duì)粗糙集理論中不相容決策表的約簡(jiǎn)問(wèn)題進(jìn)行了研究.
5 粗糙集理論應(yīng)用于決策表知識(shí)約簡(jiǎn)的主要是在保持信息系統(tǒng)分類(lèi)能力不變的前提下,通過(guò)尋找最佳知識(shí)約簡(jiǎn)導(dǎo)出問(wèn)題的決策和分類(lèi)規(guī)則。
6 該文分析屬性值約簡(jiǎn),針對(duì)協(xié)調(diào)決策表提出一種通過(guò)構(gòu)造決策矩陣直接獲取最簡(jiǎn)規(guī)則的方法。
7 從論域的角度出發(fā),提出了一種變論域知識(shí)約簡(jiǎn)算法。
8 論文在綜合分析基本粗糙集合概念及其約簡(jiǎn)算法的基礎(chǔ)上,闡述了一種基于準(zhǔn)則的有序?qū)傩詻Q策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。
9 隨著軌道彎曲程度的增加,約簡(jiǎn)率有所增加。
10 基于二進(jìn)制可辨矩陣的知識(shí)約簡(jiǎn)。
11 對(duì)矩陣進(jìn)行化簡(jiǎn)得到屬性約簡(jiǎn)并生成規(guī)則.
12 實(shí)驗(yàn)表明,該方法有效的約簡(jiǎn)了融合本體中的冗語(yǔ)關(guān)系。
13 人們總期望找到最小約簡(jiǎn),但這已被證明是一個(gè)NP完全問(wèn)題。
14 針對(duì)差別矩陣求約簡(jiǎn)過(guò)程中合取范式向析取范式等價(jià)轉(zhuǎn)換的難題,提出一種基于差別矩陣構(gòu)造約簡(jiǎn)樹(shù)的有效方法。
15 我們能用約簡(jiǎn)方程式的方法解決這個(gè)問(wèn)題.
16 知識(shí)約簡(jiǎn)是粗糙集理論的核心問(wèn)題之一.
17 粗糙集理論中,屬性約簡(jiǎn)是知識(shí)挖掘的核心.
18 識(shí)別出的冗余數(shù)據(jù)采用均法約簡(jiǎn).
19 并舉例說(shuō)明,對(duì)于不一致決策表,其屬性的約簡(jiǎn)不能用信息量來(lái)等價(jià)表示。
20 基于免疫克隆選擇的原理,提出了一種新的粗糙集屬性約簡(jiǎn)方法。
21 最后通過(guò)實(shí)例表明了該約簡(jiǎn)算法的可行性與有效性。
22 提出約簡(jiǎn)質(zhì)量的定義,從屬性約簡(jiǎn)率和似質(zhì)量?jī)蔀槊鎭?lái)衡量約簡(jiǎn)效果。
23 規(guī)約簡(jiǎn)單的說(shuō)就是指在電力系統(tǒng)中,發(fā)送信息端與接受信息端對(duì)所發(fā)送數(shù)據(jù)的報(bào)文格式封裝與解封裝的一套約定。
24 提出約簡(jiǎn)質(zhì)量的定義,從屬性約簡(jiǎn)率和似質(zhì)量?jī)煞矫鎭?lái)衡量約簡(jiǎn)效果。
25 針對(duì)無(wú)指針式儀表表盤(pán)的數(shù)字識(shí)別問(wèn)題,提出了一種基于特征提取和粗糙集特征約簡(jiǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字識(shí)別方法。
26 針對(duì)無(wú)指針式儀表表盤(pán)的數(shù)字識(shí)別問(wèn)題,提出一種基于特征提取和粗糙集特征約簡(jiǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字識(shí)別方法。
27 為解決分布式本體融合過(guò)程導(dǎo)致的術(shù)語(yǔ)包含關(guān)系大量冗語(yǔ)的問(wèn)題,文中提出一種關(guān)系約簡(jiǎn)算法,消除了傳遞可推導(dǎo)冗語(yǔ)關(guān)系,澄清了本體結(jié)構(gòu)。
28 那種認(rèn)為感覺(jué)經(jīng)驗(yàn)是與命題唯一相關(guān)的實(shí)證主義成了一種不可能的唯我論,因?yàn)楦杏X(jué)經(jīng)驗(yàn)本身在語(yǔ)言中可以被約簡(jiǎn)掉。
29 此外,通過(guò)對(duì)不相容決策表的正區(qū)域的決策值和邊界域?qū)υ瓫Q策表進(jìn)行分解,得到了一種分布式增量屬性約簡(jiǎn)模型。
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