针对粗糙集理论中属性约简问题,提出了一种基于扫描向量的属性约简方法.根据粗糙集理论知识,定义了一个新概念——差别向量,利用差别向量将信息表转换成差别向量组;根据差别向量的结构特征,定义了差别向量加法法则;运用这个加法法则仅需对差别向量组扫描一次,就可以形成结构简洁却能代表原信息表属性特征的扫描向量.以扫描向量中的属性频率项作为属性约简搜索的启发信息,提高了属性约简效率.数值实例及数据库测试的结果表明该属性约简算法是有效可行的

61概述 例如,一个简单的运算题:求1×2×3×4×5 6.2循环结构语句 Visual FoxPro中只提供了“当型”、“步长型”和“表扫描型”3种 循环语句: (1) DO WHILE..ENDDO(当型循环) (2) FOR...ENDFOR步长型循环) (3) SCAN..ENDSCAN(表扫描型循环)

针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究.根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体,在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理.根据条件属性与决策属性的一致性关系,依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确定条件属性的重要性,在此基础上选取重要划分点对信息表中的连续属性进行局部离散化,同时以信息熵作为迭代约束条件.数值示例和实验表明这种整体与局部相结合的离散化方法是有效可行的

提出了一种基于粗糙集的不完备数据填补方法.本算法以突出信息表的决策规则为主要目的,选取重要断点为主要手段,以分类质量作为迭代约束条件.实验和数值实例表明,本算法不但不会产生冲突规则,而且能够进一步突出决策规则

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本文首先提出了一个结构简单且易于维护的索引–存根表结构，并基于该结构提出了一个具有隐私保护属性的云存储第三方审计方案，该方案能够有效地支持对外包数据进行各种数据块级的远程动态操作.然后，在随机预言机模型下，对方案提供的数据完整性保证给出了形式化的安全证明，对方案中审计协议的隐私保护属性也给出了形式化的安全分析.最后，针对方案的性能进行了理论分析和相关的实验比较，结果表明该方案是高效的

一、决策矩阵(属性矩阵、属性值表) 方案集X={x1,x2,,xm 方案x1的属性向量Y={yym 当目标函数为f,时,y=f(x) 各方的属性值可列成表(或称为决策矩阵)

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一、会计信息的传递形式 二、利润表 三、资产负债表 四、现金流量表 五、表外批露