【摘 要】
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以多粒度粗糙集理论为背景，结合可变多粒度思想与错误分类率思想，提出可变多粒度概率粗糙集（VMGPRS）模型．结合粗糙集理论中的属性约简思想，提出粒度约简算法，发现并解决可变多粒度模
【机 构】
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同济大学计算机科学与技术系,同济大学嵌入式系统与服务计算教育部重点实验室
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以多粒度粗糙集理论为背景，结合可变多粒度思想与错误分类率思想，提出可变多粒度概率粗糙集（VMGPRS）模型．结合粗糙集理论中的属性约简思想，提出粒度约简算法，发现并解决可变多粒度模型中由于参数设定而引发的约简后粒度冗余问题．将约简前后的数据应用于SVM、KNN、NB等经典分类算法，验证约简对数据的分类能力几乎无影响．将规则与算法结合，设计基于规则的分类算法，并且实验分析VMGPRS模型中的2个调节参数α、β对分类器分类效果的影响．
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