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研究了基于模糊集μXR的α-截集和强β-截集的粗近似问题,提出了(α,β)-粗糙集模型,讨论了粗糙近似算子的一些重要性质,给出了粗糙度和近似精度的定义和性质,证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度. 相似文献
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函数S-粗集与它生成的F-遗传规律 总被引:4,自引:2,他引:4
史开泉 《山东大学学报(理学版)》2006,41(2):1-6
利用函数S-粗集,给出系统粗规律的F-生成, F-遗传概念,给出了系统粗规律的F-遗传特性;提出了系统粗规律的F-遗传特性定理,系统粗规律的F-遗传依赖于属性集α上的属性补充,并提出了系统粗规律的F-遗传的属性特征定理.利用这些讨论,给出了依赖于F-遗传的规律挖掘. 相似文献
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研究了基于模糊集μRX的α-截集和强β-截集的粗近似问题,提出了(α,β)-粗糙集模型,讨论了粗糙近似算子的一些重要性质,给出了粗糙度和近似精度的定义和性质,证明了该模型比Pawlak粗糙集模型具有更好的精度. 相似文献
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S-粗集(singular rough sets)是对Z.Pawlak粗集的改进,单向S-粗集对偶(dual of one direction sin-gular rough sets)是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集对偶,给出数据属性,数据筛选-过滤概念,数据筛选-过滤序定理,合成数据筛选-过滤定理,及数据筛选-过滤准则。利用这些结果,给出应用。单向S-粗集对偶是动态数据筛选-过滤研究的一个新工具。 相似文献
6.
S-粗集与新材料发现-识别 总被引:10,自引:2,他引:10
史开泉 《系统工程与电子技术》2006,28(3):383-388
S-粗集(singular rough sets)具有两类形式:单向S-粗集(one direction S-rough sets)和双向S-粗集(two direction S-rough sets)。S-粗集具有遗传特征、记忆特征。把S-粗集与材料科学进行学科渗透,互补共享,给出新金属材料的发现-识别的讨论,利用属性生成模型给出新金属材料的属性值分析,给出的结果与实际相符。S-粗集是粗集研究的一个新方向,是新材料发现-识别的一个新的数学工具。 相似文献
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函数S-粗集是以函数等价类定义的,它具有规律特性,图像具有特征,特征存在着规律,将函数S-粗集的规律特性嫁接,应用到识别理论中。给出图像特征F-下近似规律,F-上近似规律的生成,及规律模型,给出图像特征规律F-识别对结构,并对图像F-识别给出特性分析。图像F-识别是一种新的识别方法,已经成为识别理论研究中的一个新的研究方向。 相似文献
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利用单向S-粗集对偶给出知识的f-干扰生成与f-干扰规律生成,单向S-粗集对偶的F-干扰生成与F-干扰规律生成的概念,基于这些概念提出了F-干扰盈余与F-干扰度关系定理、F-干扰盈余规律与F-干扰度规律关系定理、F-干扰分辨定理、F-干扰规律分辨定理,给出了F-干扰规律识别准则与应用。 相似文献
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利用数据生成技术,提出生成锁 的概念和由 构成的中央加密系统。这些系统是:生成锁 与单齿中央加密系统,生成锁 与多齿中央加密系统。给出单齿加密-解密算法,多齿加密-解密算法,多齿静态加密-解密算法,多齿动态加密-解密算法,中央加密系统的结构特性。研究指出:任意两个秘密通讯的双方A和B,它们各自选择无规则分布的正整数集合XA={x1,x2,…,xn},XB={x1,x2,…,xm},m,n≥……所提出的方法具有良好的应用性,安全性。 相似文献
10.
本文提出了灰白关系R(¤)的概念;给出了R(¤)关系的灰白度淹没定理,灰白度白化定理;得到了R(¤)关系的若干基本结果。 相似文献