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An Attribute Reduction Method Based on Rough Set and SVM and with Application in Oil-Gas Prediction

机译:基于粗糙集和支持向量机的属性约简方法及其在油气预测中的应用

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摘要

With greater generalization performance Support Vector Machine (SVM) is a new machine learning method. Rough Set Theory is a new powerful tool in dealing with vagueness and uncertainty information. By combining the advantages of two approaches, an original attribute reduction method is proposed in the paper. Moreover, it is applied into oil-gas prediction to solve the problems when support vector machine is directly employed. Experiments and results show the validity and feasibility of the algorithm suggested in the paper.
机译:具有更高的泛化性能,支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法。粗糙集理论是处理模糊性和不确定性信息的一种新的强大工具。结合两种方法的优点,提出了一种原始的属性约简方法。此外,将其应用于油气预测中以解决直接采用支持向量机时的问题。实验和结果表明了该算法的有效性和可行性。

著录项

  • 来源
    《》|2007年|502-506|共5页
  • 会议地点
  • 作者

    Nie; Ru; Yue; Jianhua;

  • 作者单位
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