基于不完备区间值信息系统的决策粗糙集

发布时间：2018-05-01 03:25

  本文选题：不完备区间值信息系统 + 属性相似度　； 参考：《计算机应用研究》2017年01期

【摘要】：在不完备区间值信息系统中,提出一种基于极大相容类的决策粗糙集模型。针对不完备区间值信息系统中属性相似度存在的缺陷,对属性相似度进行改进。在不完备区间值信息系统中,由于容差关系下建立粗糙集模型存在冗余度高、分类精度低的问题,采用极大相容类代替等价类,结合贝叶斯最小风险决策原则,建立决策粗糙集模型。经证明,基于极大相容类建立粗糙集模型可有效提高分类精度。最后,基于正域分布不变的原则提出基于区分矩阵的属性约简算法并将该算法应用于实例。
[Abstract]:In the incomplete interval value information system, a decision rough set model based on maximal compatible class is proposed. Aiming at the imperfection of attribute similarity in incomplete interval value information system, the attribute similarity is improved. In incomplete interval value information system, because of the problems of high redundancy and low classification precision in building rough set model under tolerance relation, the maximal compatible class is used to replace the equivalent class, and the Bayesian minimum risk decision principle is combined. The decision rough set model is established. It is proved that the classification accuracy can be improved effectively by establishing rough set model based on maximal compatible class. Finally, an attribute reduction algorithm based on discernibility matrix is proposed based on the principle of invariant positive distribution, and the algorithm is applied to an example.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61272011)
【分类号】：TP18

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本文编号：1827534