![](/images/graphics-bg.png)
Kernel Neighborhood Rough Sets Model and Its Application
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-8، 8ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-08-23
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Rough set theory has been successfully applied to many fields, such as data mining, pattern recognition, and machine learning.
Kernel rough sets and neighborhood rough sets are two important models that differ in terms of granulation.
The kernel rough sets model, which has fuzziness, is susceptible to noise in the decision system.
The neighborhood rough sets model can handle noisy data well but cannot describe the fuzziness of the samples.
In this study, we define a novel model called kernel neighborhood rough sets, which integrates the advantages of the neighborhood and kernel models.
Moreover, the model is used in the problem of feature selection.
The proposed method is tested on the UCI datasets.
The results show that our model outperforms classic models.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Zeng, Kai& Jing, Siyuan. 2018. Kernel Neighborhood Rough Sets Model and Its Application. Complexity،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132823
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Zeng, Kai& Jing, Siyuan. Kernel Neighborhood Rough Sets Model and Its Application. Complexity No. 2018 (2018), pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132823
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Zeng, Kai& Jing, Siyuan. Kernel Neighborhood Rough Sets Model and Its Application. Complexity. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-8.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1132823
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1132823
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)