基于粗糙集理论的数据挖掘方法在电子商务中的应用

介绍了一种基于粗糙集理论提取关联的数据挖掘方法：并给出它在电子商务中的应用以及数据挖掘的全过程和示例，指出作为一种决策支持技术，它可以用来提高企业的决策效率和决策可信度，从而为企业赢得一定的竞争优势。     

ROUGH SET理论及其应用研究进展(综述)

介绍粗糙集理论在应用理论研究上的新进展，综述组糙集理论在各相关学科领域的应用成果，并指出其应用前景．     

模糊粗糙集的格结构

定义了模糊集合的上、下近似算子，讨论了其代数结构.证明了模糊粗糙集理论中全体可定义集合构成一个完全分配格，给出了生成这一完全分配格的元素的集合并讨论了其基本性质.     

不完备信息系统的数据挖掘

现有的数据挖掘系统一般是针对于完备信息进行的,而在实际问题中,不完备的信息系统是普遍存在的,这是由于数据库中的数据很少是完全的,待处理的数据常有某种程度的不完备.因此研究如何在这种不完备的信息系统上进行数据挖掘是非常重要的.     

基于粗糙集理论的一种数据约简算法

Roughsets理论被广泛运用于不确定环境下的信息处理 .基于粗糙集理论的数据约简算法正日益受到计算机科学家和数学家的重视 .笔者探讨了一种生成对称矩阵的约简算法 ,与传统算法相比 ,该方法更易于在计算机上实现     

一种基于聚类的粗糙集连续属性的离散化算法

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具。粗糙集理论只能对离散属性进行处理，而不能处理连续属性。中针对这一缺陷，利用连续数值属性有序性的性质和统计方差理论，提出了一种基于聚类的连续属性离散化算法。运用典型数据将本算法与现有方法进行了比较分析，得到了满意的结果。     

粗糙集理论的扩展模型研究

在传统的粗糙集模型和相容粗糙集模型基础上，通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件，给出了一种新的基于和谐关系的粗糙集模型．在新的模型中，α-和谐关系在论域里导出一个嵌套的等价关系序列．分析了α在不同的取值区间时，和谐关系的粗糙性与信息熵间的关系．给出一个具体的实例对新的模型加以解释说明．     

粗糙集和模糊聚类理论在煤炭企业绩效评价中的应用

本文首先指出煤炭企业绩效评价的必要性,在建立评价指标体系的基础上,利用模糊聚类方法将不同置信水平上的评价对象论域进行分类,并由粗糙集中的互信息熵确定指标权重,最后给予相应算例.     

离散化方法在基于粗糙集焊接建模中的比较

粗糙集建模方法是一种新的且重要的焊接过程建模方法,离散化是粗糙集建模方法中一个必要且重要的步骤.针对已有离散化方法众多、难以取舍的特点,讨论并确立了焊接建模过程中离散化方法的选择标准.以低碳钢的脉冲钨极氩弧焊为背景,针对相同的建模数据,采用除离散化外相同的粗糙集建模步骤,并以十折交叉确认法为验证方法,对比不同离散化方法对焊接粗糙集模型的预测能力的影响.实验表明,基于熵的离散化方法更加适合焊接过程的粗糙集建模.最后,探讨了基于熵的离散化方法的参数选择.     

一种基于粗糙集理论的设备故障诊断方法

粗糙集理论是一种处理模糊和不确定知识的数学工具。本文根据粗糙集理论,对设备的振动故障诊断决策表进行属性约简,以提取故障识别的重要属性,降低决策表的冗余性。分析表明,粗糙集理论应用于故障诊断可得到更清晰、简明的诊断规则。