VPRS模型中γ与β关系分析及相关算法研究  

Study on relationship of parameter-β and γ based on variable precision rough set model

作　　者：陈可[1] 陈晓红[1] 

机构地区：[1]中南大学商学院,长沙410083

出　　处：《计算机工程与应用》2007年第29期21-23,共3页Computer Engineering and Applications

基　　金：国家自然科学基金( the National Natural Science Foundation of China under Grant No.70631004)

摘　　要：可变精度粗糙集模型是标准粗糙集模型的扩展,通过引入参数β,改善了粗糙集模型对噪声数据的适应能力。通过对VPRS理论的应用,分析了决策表中分类质量γ与参数β值之间的反向相关关系,基于两者之间关系的分析结果,给出了依据γ来确定β精确取值区间的算法。Variable precision rough set model is the extension of standard Rough Set model.Through introducing a parameter-β, the ability of adapting noisy data has been improved.This paper analyzes the relationship of classification quality-γ and parameter-β in decision tables,and constructs an algorithm to ascertain the β area based on given γ value.

关 键 词：可变精度粗糙集 参数-β 分类质量 阀值 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]