模糊决策粗糙集代价敏感属性约简研究

发布时间：2017-09-30 09:14

  本文关键词：模糊决策粗糙集代价敏感属性约简研究

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【摘要】：针对决策中普遍存在的代价问题,在模糊理论和决策粗糙集的基础上,对其代价敏感属性约简方法进行了研究。在模糊决策粗糙集属性约简中引入了包含误分类代价和测试代价的总代价。因此约简的目标不再只是考虑正域的大小,而是寻找使得总代价最小的最优属性子集。提出了一种模糊决策粗糙集代价敏感属性约简(COSAR)算法,该算法采用启发式方法搜索最优属性子集。给出了算法的步骤,并将该算法与已有的模糊粗决策粗糙集属性快速约简(QuickReduct)算法进行了性能对比。实验结果表明,COSAR算法比QuickReduct算法具有更强的属性约简能力、更低的分类总代价、更短的运行时间,且随着测试样本的增加,分类总代价差值也越来越大。
【作者单位】： 广西大学计算机与电子信息学院;
【关键词】： 模糊决策粗糙集 代价敏感 属性约简
【基金】：国家自然科学基金(61363027) 广西自然科学基金(2013GXNSFAA253003,2015GXNSFAA139292)资助
【分类号】：TP18
【正文快照】： 本文受国家自然科学基金(61363027),广西自然科学基金(2013GXNSFAA253003,2015GXNSFAA139292)资助。1引言Z.Pawlak在1982年提出了经典粗糙集模型[1],它是一种处理模糊性和不确定性的数学工具[2]。经典粗糙集由于建立在严格代数包含关系的基础上,因此容错性较差。Yao将经典粗糙

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本文编号：947338