基于粗糙集的茶饮料味觉信号识别  

Identification of teataste signals based on rough set theory

作　　者：黄艳新[1] 周春光[1] 杨国慧[1] 郑岩[2] 

机构地区：[1]吉林大学计算机科学与技术学院,吉林长春130012 [2]北京邮电大学计算机科学与技术学院,北京100876

出　　处：《吉林大学学报（信息科学版）》2002年第3期73-77,共5页Journal of Jilin University（Information Science Edition）

基　　金：国家自然科学基金项目 (60 175 0 2 4)

摘　　要：把粗糙集理论应用于茶饮料味觉信号分类规则的抽取 ,采用模糊 C-均值聚类算法实现味觉信号的离散化 ,提出了一种新的规则强度定义。该定义同时考虑了支持规则的对象数和规则的不确定性因子 ,具有很好的普适性 ,同时给出一种规则提取算法和用于识别的决策算法 ,提取算法在获取全部有效规则的条件下 ,能有效减少核属性内的冗余。The problem of obtaining classification rules of taste signal applied discretization of C\|mean fuzzy clustering,based on rough set theory is discussed. a new definition of the strength of a rule is proposed, considering all objects that supports the rule and uncertainty factor of the rule to increase its generalization. a rule\|extract algorithm is presented, which can reduces the redundancy in the core attributes effectually and obtain all useful rules.finally, a decision algorithm for classification is described.

关 键 词：信号识别 离散化 约简 分类规则 粗糙集 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]