一种两类决策系统的递增式粗集归纳学习方法

• 作者: 王亚英 邵惠鹤
• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 粗集 决策表 决策矩阵 决策函数 归纳学习 决策规则
• 年，卷（期）: 2000,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 521-525
• 页数: 5页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0411.2000.06.007

摘要

本文提出了一种两类决策系统的递增式粗集归纳方法.首先利用基于粗集和用户要求的属性简化方法,对决策表进行属性简化;然后修改了决策矩阵和决策函数的定义,并采用基于修改后的决策矩阵和决策函数的方法从简化的决策表中归纳出决策规则;最后,一个例子验证了本文方法的有效性和实用性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邵惠鹤	上海交通大学自动化系	327	7662	43.0	72.0
2	王亚英	上海交通大学自动化系	10	252	9.0	10.0