广义模糊粗糙集在模糊信息约简中的应用

赵越岭; 王英丽

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广义模糊粗糙集在模糊信息约简中的应用

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针对数据集为模糊值时冗余信息难于消除的问题,提出了基于模糊相似关系的广义模糊粗糙集与QuickReduct算法相结合的方法.利用广义模糊粗糙集数据相似程度对属性值为实数值的数据集合进行约简,不需要预先对原始数据集合进行离散化,约简结果能更完整地反映原信息系统的分类能力.同时算法中利用了启发式信息,使模糊依赖性增加较快的属性作为最小约简.计算实例验证了该方法的有效性.

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来源
《计算机工程与应用》|2008年第4期|169-171|共3页
作者
赵越岭; 王英丽;
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作者单位

辽宁工业大学,信息科学与工程学院,辽宁,锦州,121001;

锦州石化工程建设监理公司,辽宁,锦州,121001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
模糊逻辑; 广义模糊粗糙集; 模糊相似关系; 约简;
入库时间 2023-07-24 17:05:13

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