1) Binary discernibility matrix
二进制区分矩阵
1.
An attribute reduction algorithm based on binary discernibility matrix is proposed,which represents the traditional discernibility matrix in a binary form,and according to the characteristics of this discernibility matrix,attribute significance is investigated at two different levels,which can lead the solutions to optimization.
提出一种基于二进制区分矩阵的属性约简算法,将传统的区分矩阵以二进制形式表现出来,并且针对这个区分矩阵的特点,从两个不同的层次考察属性的重要性,引导求解过程趋于最优化。
2) binary discernibility matrix
二进制分辨矩阵
1.
Algorithm for attribute reduction based on improved binary discernibility matrix;
基于改进的二进制分辨矩阵属性约简算法
3) binary discernibility matrix
二进制可分辨矩阵
1.
Algorithm to compute core based on new binary discernibility matrix
基于新的二进制可分辨矩阵求核算法
4) Binary discernible matrix
二进制可辨矩阵
1.
A more efficient algorithm for attribute reduction based on the binary discernible matrix;
基于二进制可辨矩阵的属性约简算法的改进
2.
A simpler method,based on binary discernible matrix and binary matrix which is created according to different objects belong to the same decision category,is put forward.
文中基于二进制可辨矩阵和为同一决策类的不同对象建立的二进制矩阵,提出一种简化的属性值分类方法,该方法能实现决策表属性值快速分类。
3.
Then we give a heuristic attribute reduction algorithm based on binary discernible matrix.
最后,给出一种基于二进制可辨矩阵的属性约简启发式算法。
5) Binary discernibility matrix
二进制可辨矩阵
1.
Reduction approach to detected data of liver function based on binary discernibility matrix;
基于二进制可辨矩阵的肝功能检测数据约简方法
2.
Algorithm for decision rules reduction based on binary discernibility matrix;
基于二进制可辨矩阵的决策规则约简算法
3.
Feature selection combining new document frequency with binary discernibility matrix
结合新型文档频和二进制可辨矩阵的特征选择
6) binary discernable matrix
二进制可辨矩阵
1.
Research of Attribute Reduction Based on Binary Discernable Matrix;
基于二进制可辨矩阵的属性约简研究
2.
In order to correct some problems of computing the core of a decision table,an improved binary discernable matrix definition based on distribution function for computing the core was put forward in this paper.
针对目前求核方法存在的问题,提出一种基于分布函数的用于计算核属性的改进的二进制可辨矩阵。
3.
This paper introduces calculation and application of knowledge granulation by using binary discernable matrix.
文中利用粗糙集理论中的二进制可辨矩阵讨论知识的粒度计算及其应用,得到了二进制可辨矩阵若干定理及推论,并提出计算知识的分辨度和属性重要度的新方法,利用这些理论和公式,可快速计算出知识的分辨度和属性重要度,相对正域和负域等,为以后的属性约简和规则提取打下基础。
补充资料：二进制算术运算
二进制算术运算
binary arithmetic operation
二.165. 原码两位索法为了提高运算速度，在1次操作中可同时考虑两位乘数，求得与两位乘数相对应的部分积，其速度比一位乘法提商1倍，规则如下: 又丫+1二oo，相当于oxX，由于是乘两位，部分积右移两位。 YIYi十1二01，相当于1火X，部分积十X，然后右移两位。 Yi丫十l=10，相当于ZxX，部分积+ZX，然后右移两位。 丫矶+;二11，相当于3KX，因为+3X的实现有困难，所以用4X一X来代替，在本步中只执行一X，用一个欠账触发器记下欠赚G，下一步再补上本步的+4X，由于本步执行一X后部分积要右移2位，于是本步的十4X操作在下一步只要执行+X就可以了。所以原码两位乘法所执行的操作实际上取决于乘数的最低两位Yi，丫十，和cj的值。 乘法规则如表3所示(一x用+〔一x〕补来代替，被乘数与部分积取3个符号位)。 表3原码两位乘法 c.认Yi+，{’l.操作部分积右移2位，工G=0部分积+X，然后右移2位，里10q=0部分积十ZX，然后右移2位，置q=0部分积一X，然后右移2位，置ci=1部分积十X，然后右移2位，置ci=O部分积+ZX，然后右移2位，置cj二0部分积一X，然后右移2位，置q=1部分积右移2位，置砚=1 补码两位乖法将补码一位乘法的布思算法与原码两位乘法结合起来，可推导出补码两位乘法的规则。 多位乘法可在两位乘法的基础上实现多位乘法，或采用阵列乘法器进一步提高运算速度。 定点小数除法运算根据操作数表示方式的不同，可分为原码除法和补码除法。原码一位除法具体实现时又可采用恢复余数法或加减交替法。为了提高运算速度，还可采用跳0跳1法和迭代法等。 除法运算与乘法运算相似，将n位除法操作转换成若干次加减及左移操作，可用硬件或软件实现。 原码一位除法:数值部分相除，符号位相加。现将恢复余数法与加减交替法的运算规则叙述如下: 俄复余数法被除数减去除数，如果够减(余数为正或0)，为滋出;如果不够减(余数为负)，商0，并加上除数(恢复余数)，被除数左移一位。以后遵循下列规则操作:余数减去除数，如果够减(余数为正或0)，商1，余数左移1位;如果不够减(余数为负)，商0，并加上除数(恢复余数)，然后余数左移1位。重复执行，直到商满足精度要求为止。当操作数的数值部分为n位时，一般重复执行n次。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条