ScholarGate
Asisten
Machine learningRough sets

Model Himpunan Kasar Presisi Variabel (VPRS)

Himpunan Kasar Presisi Variabel (VPRS) adalah perluasan dari teori himpunan kasar klasik yang diperkenalkan oleh Wojciech Ziarko pada tahun 1993 untuk menangani data dunia nyata yang pasti mengandung derau (noise) dan salah klasifikasi. Dengan memperkenalkan parameter presisi u yang mengontrol tingkat tumpang tindih yang diizinkan antara kelas ekuivalensi dan konsep target, VPRS melonggarkan persyaratan subset ketat dari himpunan kasar standar, memungkinkan induksi aturan klasifikasi perkiraan dari kumpulan data yang berderau atau tidak konsisten.

Buka di MethodMindSegeraVideoSegeraDownload slides

Baca metode selengkapnya

Khusus anggota

Masuk dengan akun gratis untuk membaca bagian ini.

Masuk

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Model Himpunan Kasar Presisi Variabel (VPRS)
Komputasi Granular (Gran…Keputusan Tiga Arah

Sumber

  1. 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

Cara menyitasi halaman ini

ScholarGate. (2026, June 2). Variable Precision Rough Set Model (VPRS). ScholarGate. https://scholargate.app/id/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.

Compare side by side
ScholarGateVariable Precision Rough Set (Variable Precision Rough Set Model (VPRS)). Diakses 2026-06-15 dari https://scholargate.app/id/soft-computing/variable-precision-rough-set · Set data: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026