1樓：暮靜雨
粗糙集即粗糙集理論，是繼概率論、模糊集、證據理論之後的又乙個處理不確定性的數學工具。作為一種較新的軟計算方法，粗糙集近年來越來越受到重視，其有效性已在許多科學與工程領域的成功應用中得到證實，是當前國際上人工智慧理論及其應用領域中的研究熱點之一。
在很多實際系統中均不同程度地存在著不確定性因素，採集到的資料常常包含著雜訊，不精確甚至不完整 。
粗糙集理論的介紹
2樓：kiss丶諾念
作為一種資料分析處理理論，在2023年由波蘭科學家z.pawlak創立。最版開始由於語言的問題，該權理論創立之初只有東歐國家的一些學者研究和應用它，後來才受到國際上數學界和計算機界的重視。
2023年，pawlak出版了《粗糙集—關於資料推理的理論》這本專著，從此粗糙集理論及其應用的研究進入了乙個新的階段，2023年關於粗糙集理論的第一屆國際學術會議在波蘭召開。2023年acm將粗糙集理論列為新興的電腦科學的研究課題。
粗糙集中的上下近似的概念
3樓：匿名使用者
粗糙集理論作為一bai種資料分析處理du理zhi論，在2023年由波蘭科學家daoz.pawlak創立，是一版種處理不精確(imprecise)、不一致權(inconsistent)、不完整(in***plete)等各種不完備的資訊有效的工具。2023年acm將粗糙集理論列為新興的電腦科學的研究課題。
下面討論上下近似的概念。假設給定了乙個a上的子集合x=，那麼用知識庫中的知識應該怎樣描述它呢？無論是單屬性知識還是由幾個知識進行交、並運算合成的知識，都不能得到這個新的集合x，也就是在所有的現有知識裡面找出跟他最像的兩個乙個作為下近似，乙個作為上近似。
可以選擇「藍色的大方塊或者藍色的小圓形」這個概念：作為x的下近似。選擇「三角形或者藍色的」作為上近似，值得注意的是，下近似集是在那些所有的包含於x的知識庫中的集合中求交得到的，而上近似則是將那些包含x的知識庫中的集合求並得到的。
4樓：邪魅ん無敵
就是乙個公式的理論，下近似類似取小的範圍，精確的。上近似類似取大的可能範圍。建議看一些資料，入門的理論很簡單。
粗糙集理論的研究方向
5樓：我愛樅吧
一方面研究了粗bai糙集理du論屬性約簡演算法和規zhi則提取啟發式演算法，
dao例如基於屬性重要性回、答基於資訊度量的啟發式演算法，另一方面研究和其他智慧型演算法的結合，比如：和神經網路的結合，利用粗糙集理論進行資料預處理，以提高神經網路收斂速度；和支援向量機svm結合；和遺傳演算法結合；特別是和模糊理論結合，取得許多豐碩的成果，粗糙理論理論和模糊理論雖然兩者都是描述集合的不確定性的理論，但是模糊理論側重的是描述集合內部元素的不確定性，而粗糙集理論側重描述的是集合之間的不確定性，兩者互不矛盾，互補性很強，是當前國內外研究的乙個熱點之一。
關於粗糙集理論的k均值聚類演算法中，根據灰度影象，如何確定定間距，灰度級數，中心點，進而求兩中心點間 5
6樓：匿名使用者
考試等bai級劃分全
國計算機du等級考試目前共設定zhi
四個等級：一級定位dao為滿足內人們在一般性工作中對計算機容的應用，重點是操作能力的考核。考核內容主要包括微型計算機基礎知識、windows操作和使用辦公自動化軟體及網際網路（inter***）的基本技
請問下 粗糙集理論確定指標權重是主觀方法還是客觀的？
7樓：張雲鵬
粗糙集理論確定指標前兒是客觀的方法。
8樓：匿名使用者
個人覺得還是客觀因素造成的。。。。。
9樓：匿名使用者
粗糙集團理論確定指標圈重點是主觀方法。這是不變的真理。
10樓：射手
方法應該是比較客觀的，因為這個是比較客觀的領域，所以我覺得並不是主觀方面的，因為這種權重的方法還是比較客觀的
11樓：注塑老文哥
我覺得應該是主觀，主觀方面才是對的
12樓：三水不了
啊，祖國，您是千年歷史的積澱，我為是您的華夏兒女而自豪。
13樓：匿名使用者
操的及理論確定指標，全主管的方法
14樓：馮顯林
這個問題可以是主觀也可以是客觀
15樓：光明龍女
粗糙集理論確定指標權重是主因。
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頻率，是單位時間內完成週期性變化的次數，是描述週期運動頻繁程度的量，常用符號f或 表示，單位為秒分之一，符號為s 1。為了紀念德國物理學家赫茲的貢獻，人們把頻率的單位命名為赫茲，簡稱 赫 符號為hz。比如你一秒鐘眨眼10次，頻率就是10hz。交流電的頻率是指它單位時間內週期性變化的次數，單位是赫茲 ...
如何用通俗易懂的語言來解釋什麼叫服務
服務copy不僅僅是顧客把他們的鈔票遞給我們，我們則相應的冷冰冰的將快餐遞給顧客，不僅要讓顧客得到我們的服務，更要讓顧客喜歡享受我們的顧客，甚至產生一種舒心的心理暗示。接遞的轉換之間始終都要注視著顧客，微笑著顧客，自然的面對，耐心的解釋，悅耳的聲音，善意的提示，服務完後再說句 還有什麼需要的嗎？或者...