Rough sets have been proposed for a

Rough sets have been proposed for a very wide variety of applications. In particular, the rough set approach seems to be important for Artificial Intelligence and cognitivesciences, especially in machine learning, knowledge discovery, data mining, expert systems, approximate reasoning and pattern recognition. The main advantages of the rough set approach are as follows:

Kết quả (Việt) 1:

Thô bộ đã được đề xuất cho một loạt các ứng dụng rất rộng. Đặc biệt, các phương pháp thiết lập thô có vẻ là quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo và cognitivesciences, đặc biệt là trong máy học, kiến thức khám phá, khai thác dữ liệu, chuyên gia hệ thống, xác định lý do và mô hình công nhận. Những lợi thế chính của các phương pháp thiết lập thô là như sau:

Kết quả (Việt) 2:

Bộ thô đã được đề xuất cho một loạt rất rộng của các ứng dụng. Đặc biệt, phương pháp tiếp cận tập thô có vẻ là quan trọng đối với trí tuệ nhân tạo và cognitivesciences, đặc biệt là trong học máy, khám phá tri thức, khai thác dữ liệu, các hệ thống chuyên gia, lý luận gần đúng và nhận dạng mẫu. Ưu điểm chính của phương pháp tiếp cận tập thô như sau: