求粗糙集算法的matlab实现，最好有详细的注释，提前谢谢了……………
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- 2023-04-12 21:55回答 4 已采纳 引用new bing部分回答作答：(1) 从I_0开始递推，可以得到以下递推式：I_1=-5I_0+1I_2=-5I_1+1/2I_3=-5I_2+1/3...I_20=-5I_19+1/20 将递推
- 2021-09-14 16:33回答 1 已采纳 建议参考matlab的光学仿真工具箱，里面有详细的解释和教程Interactive Simulation Toolbox for Optics - File Exchange - MATLAB Cen
- 2022-12-25 16:08回答 2 已采纳 1、求出各对象的在不同属性下的邻域：这意味着需要计算每个对象在不同属性下与其他对象之间的距离，然后根据设定的邻域半径r来构造邻域。2、构造数据集，使得该数据集在某种距离下产生的邻域恰好是各对象在上述属
- 2019-11-29 18:44本文件包含采用粗糙集方法对属性进行约简的matlab程序以及程序的各部分函数详细说明，使用起来方便，上手快。
- 2021-10-19 16:15回答 1 已采纳 你好，建议用插值： [x, y] = meshgrid(linspace(-2,2,40));%可以换成你的x和y a = sin(x).*cos(y);%可以换成你的a theta = linspa
- 2022-02-04 15:08回答 2 已采纳 Imports System Module Module1 Public Function Radical(abc As Long) As Long Dim x As Lo
- 2016-12-18 07:34回答 2 已采纳 http://blog.csdn.net/lvzhyt/article/details/3435793 参照下 public int getReturnStatus(){ return
- 2022-09-23 02:43基于粗糙集信息系统的算法matlabd的实现
- 2016-08-21 00:38回答 1 已采纳 Alright, I think I've found one way to solve the aliasing problem. Instead of using lanczos3, I us
- 2020-03-19 10:42回答 2 已采纳 请看我有多帅 QString a; QStringList b; a="1/d2/n2/d3/n"; b = a.split("/d"); b = b.split("/n"); int c
- 2022-05-06 11:03回答 1 已采纳 lists=[] for i in range(0,100): print(i) lists.append(i) b = input("如果终止请输入Y") if b == 'Y':
- 2014-09-03 19:28蚁群算法粗糙集matlab代码，实测可用
- 2023-02-17 10:18回答 4 已采纳 调用一次update就行，如果是jQuery则是$('#xx').trigger('change')触发
- 2021-04-21 12:04小胖巴比的博客 condition=[1 2 3 4 5 6 7 8910 11 12 13 14 15 16 17 18 19 201 2 3 3 2 1 2 3 1 1 3 1 1 ...
- 2020-11-19 22:30基于粗糙集理论求信息系统和决策系统的属性约简，代码有详细注释，能运行，希望和大家一起交流。 基于粗糙集理论求信息系统和决策系统的属性约简，代码有详细注释，能运行，希望和大家一起交流。
- 2023-11-10 00:45matlab开发相关算法、系统代码、设计文档、使用说明，供参考 matlab开发相关算法、系统代码、设计文档、使用说明，供参考 matlab开发相关算法、系统代码、设计文档、使用说明，供参考 matlab开发相关算法、系统代码...
- 2022-07-14 12:14通过matlab平台实现粗糙集简约算法，可以做权重分配
- 2021-03-18 18:29恋君归期的博客 《粗糙集属性约简matlab程序...1、粗糙集-属性约简-matlab程序Data2为条件属性， decision2为决策属性%my_test函数实现clc;%读取信息系统文件file = textread(data2.txt,%s,delimiter,n,whitespace,); %读取文件信息...
- 2023-10-04 20:40概率神经网络、 对向传播神经网络、 反馈型神经网络), 决策树分类器设计, 粗糙集分类器设计, 聚类分析, 模糊聚类分析, 禁忌搜索算法聚类分析, 遗传算法聚类分析, 蚁群算法聚类分析, 粒子群算法聚类分析。 本书内容...
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