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通过构造辨识矩阵进行属性约简是一种有效的降低数据维度的方法.然而,经典粗糙集构造的辨识矩阵的局限性在于并不适用于连续型数据,只适用于离散型数据.因此,本文研究在模糊粗糙集下的辨识矩阵属性约简模型,并讨论该模型的相关数学性质,提出相应的算法来对连续型数据进行属性约简.通过实例验证该方法是有效的.
基于模糊粗糙集的辨识矩阵属性约简方法
【摘 要】
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通过构造辨识矩阵进行属性约简是一种有效的降低数据维度的方法.然而,经典粗糙集构造的辨识矩阵的局限性在于并不适用于连续型数据,只适用于离散型数据.因此,本文研究在模糊
【机 构】
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渤海大学数理学院
【出 处】
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渤海大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2019年2期
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No:61572082);辽宁省自然科学基金项目(No:20170540012)
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