图像矩阵matlab代码scikit-粗糙集 这是一个基于的MATLAB代码的粗集特征约简算法的实现。 还提供了与scikit-learn软件包的集成。 安装 可以使用Python的pip实用程序轻松安装该软件包。 用法 用法非常简单，与scikit的功能选择模块相同： from scikit_roughsets . rs_reduction import RoughSetsSelector import numpy as np y = np . array ([[ 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 ]]). T X = np . array ([[ 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 0 , 1 ], [ 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 ], [ 1 , 0 , 1 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 0 , 1 , 0 , 0 ], [ 0 , 0 , 0 , 1 , 1 , 1 , 1 , 0 , 1 , 0 ,

计算一维和二维表面粗糙度Ra，根据需要自行选择。

计算表面粗糙度高斯分布，利用matlab采取扫描方法

W-M函数三维曲线，进行三维粗糙度编程等工作。

能够生成一维高斯粗糙面，为粗糙面电磁散射的工作做前提准备

基于fft的三维高斯粗糙面生成，可以快速模拟三维高斯粗糙面，便于更深层次的研究

利用邻域粗糙集进行属性约简，里面加入了8个数据集，有离散型数据，连续性数据，字母型数据。因此程序也加入了数据类型转换和归一化处理。程序函数在最下面部分。

覆盖油膜的粗糙海面的电磁散射

本书作者：Phate ＃缺少值的基于粗集的ADR信令＃ 我们试图找到FAERS的数据ADR信号，而这个项目是我们system.But FAERS的一部分，是一种自发报告系统，所以当我们做一些数据挖掘方法会遇到很大的思念故障地价值。

2020-Fuzzy information entropy-based adaptive approach for hybrid feature outlier detection-Matlab 代码 模糊粗糙集理论中基于模糊关系的模糊信息熵是一种重要的不确定性度量。然而，模糊信息熵用于混合特征离群点检测的研究尚未见报道。在此基础上，利用具有模糊相似关系的模糊近似空间，构造了一种基于模糊信息熵的混合特征离群点检测方法。首先，采用自适应模糊标准差半径和混合模糊相似度构造模糊近似空间，并在模糊信息熵的基础上定义相对模糊熵;然后，构造了两种度量来描述对象的离群度。最后，集成基于模糊熵的离群因子实现离群检测，设计了相关的基于模糊信息熵的离群检测算法(FIEOD)。将FIEOD算法与公共数据上的主要离群点检测算法进行了比较。实验结果表明，该方法具有较好的有效性和适应性。