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  1. 基于粗糙集的决策表知识约简研究

  2. 在知识发现过程中，由于待处理的数据集有时带有噪声或不完整，因此需要能处理不精确、不确定数据的理论和方法。粗糙集理论正是满足这种要求的新型数学工具。基于粗糙集的知识发现过程，就是利用粗糙集理论与方法从数据中挖掘出新颖的、有用的非平凡的模式过程。围绕知识约简这个核心研究问题，分别从差别矩阵、启发式信息及数据库系统的角度对知识约简进行了深入研究。将粗糙集引入Vague目标信息系统，讨论了Vague目标信息系统的知识约简问题。相关主要工作有以下几方面： 现有差别矩阵只适用于一致或部分一致决策表，对于完

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-07-26
    • 文件大小：829440
    • 提供者：yanfox

  1. 求一系列数据的子集（如：求0~10的子集）

  2. 非递归方法求子集，只需四个循环即可求出任意长度的子集。求的字符或者数字数组的子集。如：1，2，3子集为1，2，3，1 2，1 3，2 3 ，1 2 3.

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-03-30
    • 文件大小：3072
    • 提供者：mq_jx

  1. 计算机二级公共基础知识

  2. 1. 算法的基本概念 利用计算机算法为计算机解题的过程实际上是在实施某种算法。 （1）算法的基本特征 算法一般具有4个基本特征：可行性、确定性、有穷性、拥有足够的情报。 （2）算法的基本运算和操作 算法的基本运算和操作包括：算术运算、逻辑运算、关系运算、数据传输。 （3）算法的3种基本控制结构 算法的3种基本控制结构是：顺序结构、选择结构、循环结构。 （4）算法基本设计方法 算法基本设计方法：列举法、归纳法、递推、递归、减半递推技术、回溯法。 （5）指令系统 所谓指令系统指的是一个计算机系统能

  3. 所属分类：数据库

    • 发布日期：2011-04-30
    • 文件大小：82944
    • 提供者：zmxnlp

  1. 软件工程之专题九：数据结构知识

  2. 专题九：数据结构知识 数据结构是计算机软件的一门基础课程,计算机科学各个领域及有关的应用软件都要用到各种数据结构．语言编译要使用栈、散列表及语法树；操作系统中用队列、存储管理表及目录树等；数据库系统运用线性表、多链表及索引树等进行数据管理；而在人工智能领域，依求解问题性质的差异将涉及到各种不同的数据结构，如广义表、集合、搜索树及各种有向图等等。学习数据结构目的是要熟悉一些最常用的数据结构，明确数据结构内在的逻辑关系，知道它们在计算机中的存储表示，并结合各种典型应用说明它们在进行各种操作时的动态

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2011-06-05
    • 文件大小：519168
    • 提供者：net_david

  1. nvdla 入门翻译文档.pdf

  2. 翻译的NVDLA 加速引擎的文档，学习交流，一块进步！PU cPU Microcontroller DRAM AVULA NVD_A DODI SFAMI Small NVDLA system Large"NVDLA system 小NDLA模型 小型 NVDLA模型在以前不可行的领域开辟了深度学习技术。此模型非常适合对成本因素 比较敏感的物联网(IoT)类设备、A丨以及面向自动化的系统领域。这些系统具有明确的应 用方向,其成本、面积和功率是主要注意事项。通过N√DLA可配置实现资源节约(在成本

  3. 所属分类：硬件开发

    • 发布日期：2019-08-31
    • 文件大小：510976
    • 提供者：weixin_42119147