用于数据分析的变精度模糊粗糙模型

冯林; 王国胤

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用于数据分析的变精度模糊粗糙模型

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利用模糊集理论扩展Ziarko的变精度粗糙集模型,得到变精度模糊粗糙数据模型(VPFRDM).以属性重要性为启发式信息,提出了模糊信息系统中的属性约简方法.通过计算各模糊模式类相对于决策类的分类能力,生成相应的模糊规则.仿真实验表明,与Ziarko的变精度祖糙集方法相比,VPFRDM具有更好的数据概括能力.

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来源
《西南交通大学学报》 |2008年第5期|582-587|共6页
作者
冯林; 王国胤;
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作者单位

西南交通大学信息科学与技术学院,四川,成都,610031;

重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆,400065;

四川师范大学计算机科学学院,四川,成都,610066;

重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆,400065;

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正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
知识获取; 可变精度粗糙集; 模糊集; 数据分析; 模型;

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