1 并舉例說明，對于不一致決策表，其屬性的約簡不能用信息熵來等價表示。

2 并舉例說明，對于不一致決策表，其屬性約簡的代數(shù)表示不能用條件信息量來等價表示。

3 然后基于關(guān)系理論,得到一種圖像的約簡方法.

3 高考升學(xué)網(wǎng)-造句應(yīng)有盡有,幾千詞語的造句供您參考!

4 對粗糙集理論中不相容決策表的約簡問題進(jìn)行了研究.

5 粗糙集理論應(yīng)用于決策表知識約簡的主要是在保持信息系統(tǒng)分類能力不變的前提下，通過尋找最佳知識約簡導(dǎo)出問題的決策和分類規(guī)則。

6 該文分析屬性值約簡，針對協(xié)調(diào)決策表提出一種通過構(gòu)造決策矩陣直接獲取最簡規(guī)則的方法。

7 從論域的角度出發(fā)，提出了一種變論域知識約簡算法。

8 論文在綜合分析基本粗糙集合概念及其約簡算法的基礎(chǔ)上，闡述了一種基于準(zhǔn)則的有序?qū)傩詻Q策系統(tǒng)的數(shù)據(jù)挖掘算法。

9 隨著軌道彎曲程度的增加，約簡率有所增加。

10 基于二進(jìn)制可辨矩陣的知識約簡。

11 對矩陣進(jìn)行化簡得到屬性約簡并生成規(guī)則.

12 實驗表明，該方法有效的約簡了融合本體中的冗語關(guān)系。

13 人們總期望找到最小約簡，但這已被證明是一個NP完全問題。

14 針對差別矩陣求約簡過程中合取范式向析取范式等價轉(zhuǎn)換的難題，提出一種基于差別矩陣構(gòu)造約簡樹的有效方法。

15 我們能用約簡方程式的方法解決這個問題.

16 知識約簡是粗糙集理論的核心問題之一.

17 粗糙集理論中,屬性約簡是知識挖掘的核心.

18 識別出的冗余數(shù)據(jù)采用均法約簡.

19 并舉例說明，對于不一致決策表，其屬性的約簡不能用信息量來等價表示。

20 基于免疫克隆選擇的原理，提出了一種新的粗糙集屬性約簡方法。

21 最后通過實例表明了該約簡算法的可行性與有效性。

22 提出約簡質(zhì)量的定義，從屬性約簡率和似質(zhì)量兩為面來衡量約簡效果。

23 規(guī)約簡單的說就是指在電力系統(tǒng)中，發(fā)送信息端與接受信息端對所發(fā)送數(shù)據(jù)的報文格式封裝與解封裝的一套約定。

24 提出約簡質(zhì)量的定義，從屬性約簡率和似質(zhì)量兩方面來衡量約簡效果。

25 針對無指針式儀表表盤的數(shù)字識別問題，提出了一種基于特征提取和粗糙集特征約簡的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字識別方法。

26 針對無指針式儀表表盤的數(shù)字識別問題，提出一種基于特征提取和粗糙集特征約簡的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字識別方法。

27 為解決分布式本體融合過程導(dǎo)致的術(shù)語包含關(guān)系大量冗語的問題，文中提出一種關(guān)系約簡算法，消除了傳遞可推導(dǎo)冗語關(guān)系，澄清了本體結(jié)構(gòu)。

28 那種認(rèn)為感覺經(jīng)驗是與命題唯一相關(guān)的實證主義成了一種不可能的唯我論，因為感覺經(jīng)驗本身在語言中可以被約簡掉。

29 此外，通過對不相容決策表的正區(qū)域的決策值和邊界域?qū)υ瓫Q策表進(jìn)行分解，得到了一種分布式增量屬性約簡模型。