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chucaoji
- 摘要：本文提出了一种基于粗糙集的基本名词短语(BaseNP)识剐方法。该方法首先进行BaseNP标注， 然后实现BaseNP识别。它把BaseNP标注看作一个决策问题用粗糙集理论解决，因而具有特征约简和规则优 化的特点。文章介绍了基于粗糙集的规则学习方法和相应的算法，同时也给出了BaseNP标注和识别的算法 流程，提出了解决实例冲突问题的方法，并提高了识别效果。文章最后给出了详细的实验步骤和结果，并与几 个典型系统进行了比较与分析，提出了进一步改进的方向。 关键词：人工智能；
GIS
- 本文首先介绍了粗糙集理论的基本概念，包括等价关系、不可分辨关系、上下近似、粗糙集和简约；并且从空间数据挖掘、遥感影像处理、GIS 不确定性、GIS 数据分析、模糊地理对象建模和粗糙集与其它软计算方法的结合等六方面概述了粗糙集理论在GIS 数据处理中应用的进展-This paper introduces the basic concepts of rough set theory, including the equivalence relation, can not distinguish be
dxckj
- 本文首先介绍了粗糙集理论的基本概念，包括等价关系、不可分辨关系、上下近似、粗糙集和简约；并且从空间数据挖掘、遥感影像处理、GIS 不确定性、GIS 数据分析、模糊地理对象建模和粗糙集与其它软计算方法的结合等六方面概述了粗糙集理论在GIS 数据处理中应用的进展-This paper introduces the basic concepts of rough set theory, including the equivalence relation, can not distinguish be
Image-Segmentation-Algorithm
- 出了一种新的图像分割方法。这种分割方法首先利用粗糙集理论将图像按照一定的规则划分为 大小相等的若干图像子块，而后利用蒙特卡罗方法基本原理对划分的图像子块进行一定规模的随机抽样，以随机抽 样所得的图像子块为样本进行粗糙熵计算，用所得最大粗糙熵所对应的灰度值为分割阀值对图像进行分割，在采用 较小的图像子块划分以取得更好的分割效果的情况下，极大的提高了算法的分割速度。通过对测试图像的 MATLAB仿真试验验证了算法在降低计算机消耗方面的有效性，且所得的分割阀值也令人满意。-The im
rough-set-and-neighborhood-rough-set
- 关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例 本文在原始的邻域粗糙集约简程序基础上做了修改。 压缩文件包括：3个m文件，一个mat文件，一个pdf文档。 这个文档是我自己编写的，关于粗糙集和邻域粗糙集的一些基础知识讲解和邻域粗糙集的基础算例，邻域粗糙集程序使用说明，算例说明。 希望大家能交流学习。如果你没有积分，可以加我qq索取：379786867-Rough Sets and neighborhood rough set theory and the basic procedur
RS-and-NRS_-matlab-code-and-pdf
- 鉴于本人去年7月份发布的《关于粗糙集和邻域粗糙集的基本理论和程序算例》其中有一些错误，可能给相关研究人员带来了误解，在此向大家道歉！ 同时在此资源中新增加了本人编写的邻域粗糙集的matlab计算程序，包括正域计算，约简计算，重要度计算，权重计算。 欢迎大家下载并交流学习！ 我所发布的两个版本的说明，以第二版本为主，第一个版本就不要下载了。 版权所有，除百度文库和中国程序员联合开发网上能下载到相关资源外，其他网站上的均为盗用。请尊重知识产权！-Given that
Rough-set_matlab
- 粗糙集和邻域粗糙集的matlab代码，包括基本理论与改进-Rough set theory and synthesis reasoning theory can be integrated and generalized successfully
粗糙集理论
- 粗糙集基本理论和概念，仅供参考，错误地方请指正(rought set theory just for reference , please call me if there has error thank you)