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采用信息熵的方法来度量粗糙集的模糊性可以在约简之前对粗糙的决策属性进行预处理，从而消除因决策属性的冗余而带来的分类决策的偏差。结合SVM在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。对该类别的方法进行了改进，并对分类的结果进行了测试。
粗糙集的模糊性度量与SVM的混合分类算法
【摘 要】
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采用信息熵的方法来度量粗糙集的模糊性可以在约简之前对粗糙的决策属性进行预处理，从而消除因决策属性的冗余而带来的分类决策的偏差。结合SVM在解决小样本、非线性及高维模
【机 构】
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西北师范大学数学与信息科学学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年7期
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