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摘要:
粗糙集属性分区数的变化会影响属性重要性和属性对决策属性的支持度.该文对知识表示系统的数据相关性进行分析,综合考虑系统的泛化能力,提出能生成确定性控制规则的决策模型,给出决策模型中属性分区数求取以及属性丰甘对约减产生的判据与算法实现.实验结果表明,该算法简洁有效,验证了决策模型的准确性与实用性.
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文献信息
篇名 基于粗糙集的确定性控制规则决策模型
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 决策模型 确定性控制规则 属性分区 属性重要性 支持度
年,卷(期) 2008,(10) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 166-167,170
页数 3页 分类号 TP18
字数 3442字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.10.060
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛宗源 华南理工大学自动化科学与工程学院 245 4135 35.0 52.0
2 谭光兴 华南理工大学自动化科学与工程学院 12 76 5.0 8.0
3 邓九英 华南理工大学自动化科学与工程学院 6 34 5.0 5.0
7 杜启亮 华南理工大学自动化科学与工程学院 43 176 8.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
决策模型
确定性控制规则
属性分区
属性重要性
支持度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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