1) fuzzy information granulation
模糊信息颗粒化
1.
Coarse measurement and fuzzy information granulation;
粗糙度量和模糊信息颗粒化
2) fuzzy information granulation
模糊信息粒化
1.
Present the application of fuzzy information granulation (FIG) to image interpolation.
提出了模糊信息粒化理论在图像插值中的应用,介绍了图像的模糊信息粒化结构,分析了基于图像模糊粒化思想进行图像插值的基本原理,并提出了具体的基于图像模糊粒化结构的插值方法。
2.
This paper has distinguished four fuzzy logics, reviewed some definitions of fuzzy logic, pointed out that the linguistic variable is of basic value to fuzzy logic, briefly analyzed the computing with words, and finally discussed the relation between fuzzy information granulation and fuzzy thinking.
本文区分了四个层次的模糊逻辑,评论了模糊逻辑几种定义的长短得失,论述了语言变量对于模糊逻辑的基础性作用,对词语计算作了简略论述,在此基础上讨论了模糊信息粒化理论与模糊思维的关系。
3) information fuzzy granulation
信息模糊粒化
4) fuzzy information granule
模糊信息粒
1.
Research on fuzzy information granule (FIG) has become a new hotspot lately.
关于模糊信息粒的研究现在已逐渐成为一个新的热点 。
5) information granules
信息颗粒
1.
A new approach to discover function dependencies is presented based on bit representations by using information granules in information systems.
提出了一种利用信息颗粒的位表示(bitrepresentations)来分析信息系统函数依赖的新方法。
2.
Since the rough set is introduced to construct information granules,this paper explains its meanings,gains a complete information table,then puts forward an algorithm for the attribute reduction to establish an evaluation model.
由于指标信息数据的不完备性,利用模糊聚类对不完备信息表进行完备化,并引入经典粗糙集理论阐释了信息颗粒的含义,构造了信息颗粒;提出了基于粗糙信息颗粒的属性约简算法,建立了轨道交通换乘枢纽评价模型。
6) information granule
信息颗粒
1.
Study on data mining methods based on rough information granule;
基于粗糙信息颗粒的数据挖掘方法研究
2.
The authors state the main tasks and classification of DM and the intelligent computation methods in DM, and propose the concept of information granule.
为在海量的数据仓库中搜寻稳定的、有意义的且易于表示的知识模式 ,简要介绍了数据挖掘的任务、分类及智能计算方法的作用 ,提出了信息颗粒的概念 。
补充资料：模糊信息
分子式：
CAS号：
性质： 由模糊现象所获得的不精确的、非定量的信息。模糊信息并非不可靠的信息。在客观的世界，存在大量的模糊现象，如“两个人相像”，“好看不好看”，其界线是模糊的，人的经验也是模糊的东西。模糊性问题1965年美国扎德（L. A. Zadeh）首先提出的。用模糊数学的方法处理模糊信息，通过抽象、概括、综合和推理，可以从中得到具有一定精度的结论。
CAS号：
性质： 由模糊现象所获得的不精确的、非定量的信息。模糊信息并非不可靠的信息。在客观的世界，存在大量的模糊现象，如“两个人相像”，“好看不好看”，其界线是模糊的，人的经验也是模糊的东西。模糊性问题1965年美国扎德（L. A. Zadeh）首先提出的。用模糊数学的方法处理模糊信息，通过抽象、概括、综合和推理，可以从中得到具有一定精度的结论。
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