【摘 要】
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该文首先论述粗集理论中涉及智能模式识别研究的内容,包括从智能信息处理的角度给出知识的基本定义,介绍不精确范畴、近似与粗集的基本概念,知识表达系统与逻辑方法,简化知识
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该文首先论述粗集理论中涉及智能模式识别研究的内容,包括从智能信息处理的角度给出知识的基本定义,介绍不精确范畴、近似与粗集的基本概念,知识表达系统与逻辑方法,简化知识表达以及数据的依赖性分析等.其次对几种基于传统理论的特征评选简化方法逐一讨论评价.然后着重提出一种新的基于粗集理论的特征评选及模式识别方法,其主要特点是对于特征评选,可以通过检验系统特征参数对于分类的有效程度做为标准来评价系统参数的重要性,以及用去掉某些特征后对系统模式识别的影响来衡量该特征的分类能力进而达到特征集的简化和优化组合;对于模式识别方法,提出用知识表达属性值表的表格来实现有用特征提取,以及降低知识表达的空间维数,简化信息的处理.最后将具有上述特点的基于粗集理论的模式识别方法应用于计算机辅助的生产决策控制及图像识别上.
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