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一种扩展正域的属性约简方法

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摘要

在经典粗糙集理论模型中,边界域过大会限制其实际应用.针对这一情况,指出决策表中边界域扩展为正域已有方法存在的不足,基于不确定条件下的自主式学习理论,定义一种新的扩展正域方法,并提出计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法.实验结果证明了该方法的有效性.

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来源
《计算机工程》 |2010年第21期|62-64|共3页
作者
冯林;
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作者单位

四川师范大学计算机科学学院成都610101;

四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室成都610068;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
决策表; 粗糙集; 属性约简; 核属性;

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