广义不完备混合决策系统的知识约简  

Approach to Knowledge Reduction in Generalized Incomplete Hybrid Decision System

作　　者：赵佰亭[1] 陈希军[1] 曾庆双[1] 

机构地区：[1]哈尔滨工业大学空间控制与惯性技术研究中心,黑龙江哈尔滨150001

出　　处：《四川大学学报（工程科学版）》2009年第6期177-182,共6页Journal of Sichuan University (Engineering Science Edition)

基　　金：[ZK](国防科技预研基金资助项目(9140A17030207HT0150);十一五总装备部预研基金资助项目(51309030102)[ZK)]

摘　　要：针对现实中同时具有丢失型和遗漏型未知属性的混合决策系统的约简问题,建立了广义不完备邻域粗糙集模型,提出了未知属性的辨别方法,给出了一种混合约简算法。模型采用广义邻域关系度量不可分辨关系,通过邻域信息粒子逼近论域空间,是非对称相似关系和容差关系的广义化。依据分类一致性假设及广义邻域关系进行未知属性的辨别,讨论了噪声样本和邻域大小对分类精度的影响。采用UCI数据库中5组数据进行了仿真试验,预测精度证明了约简算法的有效性和可行性。In order to reduce the hybrid decision systems including the missing value attributes,which are lost or represent 'do not care' conditions,a generalized incomplete rough set model based on neighborhood relations,the discrimination methods of the missing value and a hybrid reduction algorithm were proposed.The model approximates an arbitrary subset in the universe with neighborhood granules,and the generalized neighborhood relations are the generalization of the asymmetry similarity relations and the toleran...

关 键 词：广义不完备 混合决策系统 邻域 粗糙集 约简 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]