变精度粗糙集与贝叶斯粗糙集图像分类研究

• 作者: 李艳荣
• 来源期刊: 信息技术
• 学科: 数学
• 关键词: 变精度粗糙集 近似区分矩阵 贝叶斯粗糙集 全局相对增益 图像分类
• 年，卷（期）: 2009,（9）
• 所属期刊栏目: 研究与探讨
• 页码范围: 129-131
• 页数: 3页
• 分类号: O175.12
• 字数: 2818字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-2552.2009.09.040

摘要

在经典粗糙集分类模型的基础上利用变精度粗糙集模型,引入近似区分矩阵的概念,提出了一种基于变精度粗糙集的图像分类模型及其分类算法,在变精度粗糙集分类模型的基础上利用贝叶斯粗糙集模型,通过引入全局相对增益函数给出了贝叶斯粗糙集属性约简的另外一种算法,最后提出了一种基于贝叶斯粗糙集的图像分类模型及其分类算法.实验结果表明在处理决策表不协调的图像分类问题,贝叶斯粗糙集图像分类方法性能良好,分类准确和高效.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳荣	沈阳化工学院计算机学院	11	0	0.0	0.0