检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]合肥工业大学计算机与信息学院
出 处:《系统仿真学报》2007年第11期2555-2558,2566,共5页Journal of System Simulation
基 金:安徽省自然科学基金(070412061);国家自然科学基金(60575023);博士学科点专项基金(20050359012)。
摘 要:变精度粗集模型拓展了经典粗集理论,可使之适应不一致数据的处理。然而已有基于变精度粗集模型的知识约简算法要依据领域先验知识来确定变精度β值,影响了算法的实用性。在讨论β值对知识约简影响的基础上,提出变精度粗集模型的β值自主式获取方法,将变精度值设置在决策表相对可辨识性的阈值附近。实验结果表明该方法能较准确的反映决策表的决策分布情况。Variable-precision rough sets model (VPRSM) is an extension of classical rough sets theory and can deal with inconsistent data. However, the parameter value of β is obtained from prior domain knowledge in existing algorithms of knowledge reduction based on VPRSM, which restricts the applications of the algorithms. The influences of variable-precision value on knowledge reduction were discussed, and an approach for self-determining β-Value in VPRSM was proposed, which sets β-value nearby the threshold value of the relative discernibility of a decision table. The experiment results show that the approach can more precisely reflect the decision distribution in the decision table.
分 类 号:TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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