说明：粗糙集理论改进的RBF神经网络，适用性比较强，对RBF的优化有一定的作用

粗糙集理论 RBF 神经网络

说明：粗糙集的应用。

粗糙集

说明：粗糙集数据初处理，将连续数据离散化。

粗糙集 数据初处理

说明：粗糙集进行评价时最后求信息熵，进而生成决策树。

粗糙集 评价 信息熵

说明：通过不同方法进行粗糙集属性约简matlab完整程序。

粗糙集属性 约简matlab 完整程序

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粗糙

说明：下面的部分包含了粗糙集理论的基本框架的概述，最初提出的 ；zdzisłAW I.帕夫拉克，随着一些关键定义。更正式的性质和粗糙集的边界可以发现在Pawlak（1991）引用的参考文献。粗糙集的初始和基本理论有时也被称为“Pawlak粗糙集或“ ； ；“经典粗糙集”，以区别于最近的扩展和推广。

粗糙 属性

说明：此算法代码是基于粗糙集的图像分类算法，在BOV模型的基础上通过粗糙集属性约简，最后通过KNN分类算法进行分类。

matlab 分类 图像 粗糙

说明：对某一评价系统进行离散化处理后，得到决策表，此程序是利用基于粗糙集正域对其进行属性约简，其中函数delrepeat-约去重复样本函数，calimport是求整个决策表的重要度函数，consistent是一致性检验函数，redu是删除矩阵阵列的函数，equvalue是求等价集函数，delrow是去掉整...

matlab 程序 基于 粗糙 属性

说明：针对故障诊断过程中冗余征兆问题，利用遗传算法的全局搜索能力，结合粗糙集知识编写了属性约简程序，并在matlab的环境下运行，可获得多种最小约简方案，领域专家可根据测量的难度和代价选择最小约简，删除冗余征兆，提取规则。

matlab 粗糙 代码