勒尔斯

LES——一种基于粗糙集的示例学习系统。本文提出了规则归纳系统LER。该系统利用粗集理论原理处理输入数据的不一致性。粗糙集理论特别适合于处理不一致性问题。在这种方法中,不一致性没有得到纠正。相反,系统LES计算每个概念的下近似和上近似。然后归纳出一定的规则和可能的规则。用户可以选择使用机器学习方法或知识获取方法。在第一种情况下,系统诱导每个概念的单个最小判别描述。在第二种情况下,系统诱导所有规则,每个规则以最小的形式,可以从输入数据引起。在这两种情况下,用户都可以在本地或全局方法之间进行选择。


ZBMaCT中的参考文献(116篇文章中引用)

显示结果21至40的116。
按年份排序(引文
  1. BasasascZi-Ski,Jerzy;S·OWI·SKI,Roal;SZel-G,Marcin:可变一致粗糙集方法的序贯覆盖规则归纳算法(2011)伊波尔特
  2. H,Hiroshi;Hayasi,Kohei;NakATA,Michinori;L.ZAK,Dominik:基于粗糙集的不确定信息分析问题的数学扩展(2011)
  3. H、Hiroshi、OkuMa、Hitomi、NakATA、Michinori、L·ZAK、Dominik:粗糙非确定性信息分析中的稳定规则提取和决策(2011)
  4. SZKO-A,JAROS-AWAW;Pancerz,克日什托夫;WARCHO,JAN:基于神经网络的喉癌临床决策支持神经网络:实验研究(2011)伊波尔特
  5. 陈、You Shyang、程、Ching Hsue:基于属性粒度的粗糙集分类器预测金融业PGR(2010)伊波尔特
  6. 巴巴拉、Moshkov、米哈伊尔、帕斯克、Piotr、斯科隆、塔尔科夫斯基、Suraj、兹比格涅夫:基于确定性和非确定性决策规则的分类算法的比较(2010)
  7. 克日什托夫,Ko.OWSKI,WojiCH;S·OWI·SKI,Roal:Endo:一个用于促进决策规则的统计框架(2010)伊波尔特
  8. Grzymala Busse,Jerzy W.;Grzymala Busse,Witold J.;HIPPE,ZDZIS.AW S.;RZ.SA,WojiCe:对缺失属性值的三种粗糙集方法的改进比较(2010)伊波尔特
  9. IM,Seunghyun;RA,兹比格涅夫;WaSuCUK,汉娜:不完全数据中的动作规则发现(2010)伊波尔特
  10. Nowicki,罗伯特:利用粗糙神经模糊系统对缺失数据进行分类(2010)
  11. Qian,裕华;Liang,Jiye;Pedrycz,Wiordar;Dang. Cuangin:正逼近:粗糙集理论中属性约简的加速器(2010)
  12. 苏,Chung Ho;陈,台亮;程,Ching Hsue;陈,Ya Ching:用最小化熵原理和累积概率分布方法生成的语言规则预测股票市场(2010)
  13. Nowicki,罗伯特:基于MICOG去模糊化的非线性建模与分类(2009)
  14. 塞勒姆Chakhar州的萨阿德:确定需要资本化运作的关键知识的决策支持(2009)
  15. Farhangfar,AiReZa;库尔干,Lukasz;Dy,珍妮佛:缺失值的填补对离散数据分类误差的影响(2008)
  16. Grzymala Busse,Jerzy W.:MLM2规则归纳算法:有和不合并间隔(2008)
  17. Grzymala Busse,Jerzy W.;RZ-SA,WojiCe:近似空间和LeM2类算法计算局部覆盖(2008)
  18. Leung,Yee;菲舍尔,Manfred M.;吴,Wei Zhi;米河,鞠胜:区间值信息系统中分类规则发现的粗糙集方法(2008)
  19. 刘,Jinfu;胡,Qinghua;余,Daren:一种基于加权粗糙集的类不平衡学习方法(2008)
  20. Pagliani,皮耶罗;查克拉博蒂,Mihir:近似几何。粗糙集理论:概念模式的逻辑、代数和拓扑。(2008)