粗糙集理论及其在智能系统中的应用

被引：9

作者：

伞冶

叶玉玲

机构：

[1] 哈尔滨工业大学控制与仿真中心

来源：

智能系统学报 | 2007年 / 02期

关键词：

粗糙集; 属性约简; 智能系统; 粗糙神经网络;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

粗糙集理论是一种新型的处理含糊和不确定知识的数学工具,在智能系统中得到了广泛的应用.介绍了经典粗糙集理论的基本思想,上下近似集、属性约简和核等基本概念以及粗糙集的研究现状.介绍了粗糙集理论在智能系统中的应用,主要包括基于粗糙集理论的属性约简作为数据预处理的手段,基于粗糙集理论的相关性分析和基于粗糙集理论的系统建模和控制.指出了粗糙集理论在应用中遇到的问题和可能的研究方向.

引用

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共 4 条

[1] 粗糙集理论框架下的神经网络建模研究及应用 [J].