一种基于重要度的实值粗糙集模型及其在交通状态辨识中的应用

• 来源期刊: 信息与控制
• 关键词: 粗糙集 属性重要度 属性约简 近邻 交通状态辨识
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 实际问题研讨
• 页码范围: 591-595
• 页数: 5页
• 分类号: TP311.13
• 语种: 中文

摘要

在分析现有粗糙集理论和算法在处理实值决策系统问题的局限性的基础上,提出了一种新的实值属性重要度定义,并在此定义基础上提出上实值籼糙集扩展模型及其属性快速约简算法,避免了经典粗糙集理论必须离散化数据的弊端.最后将所提出的算法和其它算法应用于区域交通状态辨识中,对比测试结果验证了所提出的方法具有较高的分类准确率.