粗集理论中连续属性的广义离散化

提出一种处理区间属性值离散化问题的新方法,其特点是在离散化过程中强调类别可分离性,首先拓展已有的基于断点划分的离散化定义,给出基于类别可分离性的广义离散化定义;然后描述了广义离散化算法并进行时间复杂性分析;最后利用辐射源信号进行了仿真实验．结果表明,该方法能有效离散区问属性决策系统,简化分类器的设计和提高识别率,从而拓展了粗集理论的应用范围．