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模糊决策粗糙集模型及其属性约简

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决策粗糙集基于严格的不可分辨等价关系,只能适用于离散型数据,文中研究了一种新的模糊决策粗糙集模型及相应的属性约简算法.该模型将不可分辨等价关系放松为高斯核模糊T-等价关系,从模糊隶属度角度定义了条件概率,能够直接对数值型数据进行属性约简.利用UCI标准数据集,将该模型与Pawlak经典粗糙集、决策粗糙集在属性约简能力上进行比较,仿真实验结果表明,该模型具有较好的性能.

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来源
《第八届全国技术过程故障诊断与安全性学术会议》|2016年|1032-10351042|共5页
会议地点贵阳
作者
WANG Li; 王莉; ZHOU Xian-zhong; 周献中; LI Hua-xiong; 李华雄;
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作者单位

中国自动化学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类人工智能理论;
关键词
决策粗糙集; 模糊理论; 条件概率; 属性约简;

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