【摘 要】
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传统单一阈值的邻域粗糙集不能有效降低信息的不确定性。考虑对象已有或预测的类别标签信息,通过引入类内和类间两种阈值,提出一种新的邻域粒化方法,并构建了一种基于监督邻
【机 构】
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四川工商学院电子信息工程学院,里贾纳大学计算机科学学院,西南交通大学信息科学与技术学院,江苏科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572242,61573292,71571148);四川省教育厅自然科学基金项目(18ZB0373)资助
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传统单一阈值的邻域粗糙集不能有效降低信息的不确定性。考虑对象已有或预测的类别标签信息,通过引入类内和类间两种阈值,提出一种新的邻域粒化方法,并构建了一种基于监督邻域的粗糙集模型。该模型是传统邻域粗糙集的推广形式。通过分析双阈值下的邻域粒子变化规律,给出该模型的粗糙近似质量和条件熵单调性变化定理。最后通过4个UCI数据集验证了该模型的性能。实验结果显示,可以通过调节监督阈值参数来改善论域的邻域粒化效果,并降低信息的不确定性。
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