वेरिएबल प्रिसिजन रफ सेट मॉडल (VPRS)
वेरिएबल प्रिसिजन रफ सेट (VPRS) क्लासिकल रफ सेट थ्योरी का एक विस्तार है जिसे वोइचेक जियार्को (Wojciech Ziarko) ने 1993 में प्रस्तुत किया था, ताकि वास्तविक दुनिया के डेटा से निपटा जा सके जिसमें अनिवार्य रूप से शोर (noise) और गलत वर्गीकरण (misclassification) होता है। एक प्रिसिजन पैरामीटर u को पेश करके, जो इक्विवेलेंस क्लास (equivalence classes) और एक टारगेट कॉन्सेप्ट (target concept) के बीच ओवरलैप की स्वीकार्य डिग्री को नियंत्रित करता है, VPRS मानक रफ सेट्स की सख्त सबसेट (subset) आवश्यकता को शिथिल करता है, जिससे शोर वाले या असंगत डेटासेट से अनुमानित वर्गीकरण नियम (approximate classification rules) प्रेरित करना संभव हो जाता है।
पूरी विधि पढ़ें
यह खंड पढ़ने के लिए निःशुल्क खाते से साइन इन करें।
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
स्रोत
- 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 ↗
इस पृष्ठ का उद्धरण कैसे दें
ScholarGate. (2026, June 2). Variable Precision Rough Set Model (VPRS). ScholarGate. https://scholargate.app/hi/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.
- ग्रैनुलर कंप्यूटिंग (सूचना ग्रैनुलेशन)सॉफ्ट कंप्यूटिंग↔ compare
- त्रि-मार्गी निर्णयसॉफ्ट कंप्यूटिंग↔ compare