【摘 要】
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通过对实域区间和决策值的重新划分,对已经存在的属性广义重要度度量准则进行了扩展,构建了对象空间上的广义邻域关系及广义邻域关系下的实域粗糙集模型,并在此基础上提出了
【机 构】
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四川师范大学计算机科学学院,四川师范大学可视化计算与虚拟现实四川省重点实验室,
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通过对实域区间和决策值的重新划分,对已经存在的属性广义重要度度量准则进行了扩展,构建了对象空间上的广义邻域关系及广义邻域关系下的实域粗糙集模型,并在此基础上提出了实域决策系统中属性约简方法(ARRDDS).对不同数据集的实验测试结果表明,与其他相关方法相比,ARRDDS方法能够较好地处理决策表中实数域属性约简问题.
By redividing real domain and decision value, the existing generalized importance measure of attributes is expanded, and the generalized neighborhoods in the object space and the real domain rough set model in the generalized neighborhood are constructed. On this basis, the attribute reduction method (ARRDDS) in real domain decision-making system is proposed.The experimental results on different data sets show that compared with other related methods, the ARRDDS method can better deal with the attributes of real numbers in the decision table Jane problem.
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