变精度粗糙集的区域属性约简及其结构启发算法

发布时间：2017-08-09 13:41

  本文关键词：变精度粗糙集的区域属性约简及其结构启发算法

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【摘要】：采用二分类情形与三支决策区域,研究变精度粗糙集(VPRS)两类属性约简及其结构启发算法。首先,依托三支决策区域构建分类区域,提出分类区域保持(CRP)约简与决策区域保持(DRP)约简,得到对定性属性约简的量化扩张性,设计基于核的结构启发算法;然后,研究两类区域约简的强弱关系,设计由强至弱的结构启发算法,得到二支决策拓展为三支决策的约简改进;最后,利用数据表实例与UCI数据集验证区域约简及其启发算法的有效性。
【作者单位】： 四川现代职业学院电子信息技术系;四川师范大学数学与软件科学学院;
【关键词】： 变精度粗糙集 属性约简 三支决策 结构启发算法
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61203285) 四川省教育厅科研项目(15ZB0028)~~
【分类号】：TP18
【正文快照】： 0引言粗糙集理论是人工智能热点之一,能够有效处理不精确、不一致、不完整数据。经典定性粗糙集(PawlakRS)[1]具有过拟合局限,而定量模型更能适应实际噪声环境。概率粗糙集是主流量化模型,包括变精度粗糙集(Variable Precision RoughSet,VPRS)[2]、决策粗糙集(Decision-Theore

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本文编号：645599