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1.
Rough集挖掘时间序列的研究   总被引:10,自引:1,他引:9  
Rouhg集方法是一种用于处理不确定性和模糊性知识的数学工具。探讨了基于Rough集方法的时间序列挖掘问题,提出一种将时态信息系统转化信息系统的方法和一个将实时时态信息系统转换为时态信息系统的方法;并从理论上证明了该方法在挖掘效率上的优越性。  相似文献   
2.
论文在深层次理解网络的基础上,建立关键路段搜索的数学模型,并结合网络的特点,从一个新的角度提出一种基于集合运算的路段搜索新思想来寻找问题的最优解,设计出对应的搜索算法,通过实例编程计算分析,证明算法的可行性和有效性,为数学模型的计算机处理在算法优化上提供了创新思路.  相似文献   
3.
介绍一种面向智体的智能系统开发环境AODE中Agent 有正交互关系的一种协商机制。  相似文献   
4.
不完备信息系统中Rough集的扩充模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
经典的Rough集理论所处理的信息系统必须是完备的.为了能够分析处理不完备的信息系统,需要建立新的扩充Rough集模型.对现有的几种比较有影响的Rough集扩展模型进行了分析研究,提出了一种带约束的相似关系Rough集模型,并将这些扩充模型之间的关系进行了分析比较.结果显示,基于约束相似关系的扩充Rough集模型优于基于容差关系的扩充Rough集模型和基于相似关系的扩充Rough集模型,使得对象的划分更加合理,符合人们在处理数据时的直观感觉.  相似文献   
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