模糊粗集在数据挖掘应用中的研究
随着科学技术的高度发展,系统越来越复杂,需要处理的信息量迅速增加.这使一些传统的处理方法无能为力,迫切需要利用能从大量的数据信息中发现知识的有效方法.在现实世界中存在着大量的模糊信息和知识,它们之间的关系界限模糊,很难用精确的数学公式来描述,因此要寻求新的方法来处理,才更能接近真实的现实.波兰数学家Z.Pawlak早在1982年提出的粗集理论,已证明是一种处理含糊和不精确信息的比较有效的方法.因此,本文尝试将粗集理论与模糊集理论结合,构成模糊粗集,即用模糊集合概念来研究粗集的模糊划分相似性问题.
模糊粗集 数据挖掘 粗糙集
罗曼莉 蒋梁中 翟敬梅 万英
华南理工大学机械工程学院(广州)
国内会议
重庆
中文
56-58
2003-05-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）