Muutuva täpsusega robustsete hulkade mudel (VPRS)
Muutuva täpsusega robustsed hulgad (VPRS) on Wojciech Ziarko poolt 1993. aastal klassikalise robustsete hulkade teooria laiendusena tutvustatud mudel, mis on mõeldud reaalmaailma andmete käsitlemiseks, mis paratamatult sisaldavad müra ja valeklassifitseerimist. Täpsusparameetri u kasutuselevõtuga, mis kontrollib ekvivalentsusklasside ja sihtkontseptsiooni lubatavat kattuvuse määra, VPRS leevendab standardsete robustsete hulkade ranget alamhulga nõuet, võimaldades induktiivset ligikaudsete klassifitseerimisreeglite tuletamist müra või ebajärjekindlate andmestike põhjal.
Loe meetodi täielikku kirjeldust
Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Allikad
- Ziarko, W. (1993). Variable precision rough set model. Journal of Computer and System Sciences, 46(1), 39–59. DOI: 10.1016/0022-0000(93)90048-2 ↗
Kuidas sellele lehele viidata
ScholarGate. (2026, June 2). Variable Precision Rough Set Model (VPRS). ScholarGate. https://scholargate.app/et/soft-computing/variable-precision-rough-set
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Granulaarne arvutus (informatsiooni granulaarsus)Soft computing↔ compare
- Kolmeharulised otsusedSoft computing↔ compare
Märkasid sellel lehel viga? Teata sellest või paku parandust →