基于距离测度的模糊粗糙集属性约简
本文关键词:基于距离测度的模糊粗糙集属性约简
更多相关文章: 属性约简 模糊粗糙集 模糊相似关系 依赖函数
【摘要】:属性约简是模糊粗糙集理论的重要研究内容.本文引进了基于距离的模糊相似关系,建立了距离测度下的模糊粗糙模型,从而得到条件属性和决策属性之间的依赖函数,通过此函数构造了前向搜索属性约简算法.并利用了UCI标准数据集与现有算法进行比较,从而验证了该算法的可行性和有效性.
【作者单位】: 渤海大学数理学院;
【关键词】: 属性约简 模糊粗糙集 模糊相似关系 依赖函数
【基金】:国家自然科学基金项目(No:61572082) 辽宁省自然科学基金项目(No:2014020142)
【分类号】:TP18
【正文快照】: 0引言1982年,由Pawlak〔1〕等人提出的粗糙集理论是一种新的处理模糊和不确定性问题的数学工具.粗糙集理论〔2-3〕发展迅速,在很多领域都得到广泛应用.然而,经典粗糙集理论要求不同对象的属性值之间具有精确的等价关系才能构成等价类,对于本身具有连续属性值的数据集却不能直
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,本文编号:1035599
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