| 一种基于改进粗糙集模型的归纳学习方法 |
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| 引用本文： | 洪菁,陈强,刘惠彬. 一种基于改进粗糙集模型的归纳学习方法[J]. 计算机技术与发展, 2006, 16(10): 32-35 |
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| 作者姓名： | 洪菁 陈强 刘惠彬 |
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| 作者单位： | 上海工程技术大学,计算中心,上海,201620 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划);上海市高校青年教师科研专项基金 |
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| 摘 要： | 对传统的粗糙集理论进行了扩展，提出了一种改进的粗糙集归纳学习方法。一方面，针对连续属性离散化，利用模糊集理论对连续属性进行模糊化，再根据模糊贴近度构造模糊相似矩阵，并用k-w方法粗略评估各连续属性的重要度，建立基于模糊相似关系的划分，最终生成相容的决策表。另一方面，针对解决最优属性的选择问题，提出一种加权求和的属性重要度定义。基于以上模型开发了一个原型系统，并以一个工程实例验证了此方法的有效性。
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| 关 键 词： | 离散化 粗糙集 模糊相似关系 属性重要度 归纳学习 |
An Inductive Learning Approach Based on Modified Rough Set |
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| HONG Jing,CHEN Qiang,LIU Hui-bin. An Inductive Learning Approach Based on Modified Rough Set[J]. Computer Technology and Development, 2006, 16(10): 32-35 |
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| Authors: | HONG Jing CHEN Qiang LIU Hui-bin |
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