基于Rough Set的規(guī)則提取與粗—模糊神經(jīng)網(wǎng)絡研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、該文首先從粗糙集理論中隸屬函數(shù)這一概念出發(fā),從語義的角度討論了粗糙集與模糊集理論的區(qū)別與聯(lián)系.同時建立了普通粗糙集,粗模糊集和模糊粗集中隸屬函數(shù)的統(tǒng)一描述.基于粗集理論與概率論的聯(lián)系,討論了粗集與信息熵的關(guān)系,并得出了一種基于熵的規(guī)則提取算法.進而,以粗集理論中知識類對于一給定概念的上、下逼近隸屬度為理論基礎(chǔ),提出了規(guī)則提取算法LBR,在將該算法與美國Kansas大學提出的算法LEM1進行比較的結(jié)論之上,給出了將LEM1改進后算法LEM

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