粗糙集特征选择在形状分析中的应用

ACO特征选择算法蚁群优化在Matlab中的应用

蚁群优化算法在Matlab中的应用非常广泛。

Matlab 10 2024-09-01

RNA二级结构预测中的粗糙集应用

利用粗糙集算法及其工具Rosetta软件，建立了一种RNA保守功能二级结构预测方法。该方法通过数据挖掘，从整理和离散化的RNA碱基对数据中生成规则，从而确定保守二级结构中的碱基对。在HIV病毒REV应答元件单元保守二级结构预测中，粗糙集方法比传统算法预测的结构与野生型更相似，功能结构分支更清晰。

数据挖掘 11 2024-05-25

大容量相干光传输技术在特征选择中的应用

随着大数据时代的到来，高维数据挖掘中的特征选择面临诸多挑战。大容量相干光传输技术凭借其高光谱效率和高传输速率等优势，为特征选择的稳健性提供了新的机遇。该技术通过相干检测技术和多维调制技术，提高了光纤通信中的传输容量和抗噪性。在特征选择中，大容量相干光传输技术可与机器学习算法相结合，通过将数据映射到相位星座图或偏振态空间，实现特征的高效提取和鲁棒性提升。

数据挖掘 12 2024-05-20

粗糙集理论及其在数据处理中的应用

数据预处理在数据挖掘中至关重要，传统的数据归约方法存在一定局限。详细介绍了粗糙集的基本概念及其在数据预处理中的应用，特别是利用区分矩阵来求解粗糙集核，提出了一种新的知识归约方法，为进一步的数据挖掘工作提供了理论基础。

数据挖掘 14 2024-07-21

粗糙集属性约简调研

本调研分析了粗糙集理论中属性约简的方法，为大学生理解这一概念提供了指南。

数据挖掘 11 2024-04-30

粗糙集理论的学术探索与研究

粗糙集理论是处理不确定、不完整、不一致知识的数学工具，由Z. Pawlak于1982年提出，解决现实世界中的不确定性问题。该理论在数据挖掘、机器学习等领域广泛应用。不可区分关系是其核心概念之一，用于描述对象间的相似性。信息系统(I = (U, A, V, F))定义了论域、属性集合和属性值域之间的关系。上下近似集则描述了集合的不确定边界。

数据挖掘 11 2024-08-29

粗糙集理论软件RSES 2.2的应用与功能详解

粗糙集理论（Rough Set Theory）是波兰计算机科学家Zdzisław Pawlak于1982年提出的一种处理不完整或不确定信息的数学工具。在软件工程、数据挖掘和人工智能领域广泛应用。\"粗糙集理论处理软件RSES 2.2\"专注于实现粗糙集理论算法，其主要功能包括数据预处理、信息系统构建、约简、决策规则生成、核计算、不确定性处理和可视化。用户通过安装并按照指南操作\"RSES 2.2_inst.exe\"文件，可以导入数据集并执行各种数据分析操作。

数据挖掘 16 2024-07-23

特征选择的计算方法

这本最新的CRC数据挖掘系列丛书介绍了特征选择的前沿思想和算法。

数据挖掘 11 2024-07-24

优化特征选择的Matlab程序

这段Matlab中的mrmrd程序代码专注于特征选择，帮助用户找出最佳特征。

Matlab 19 2024-10-02