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摘要:
针对覆盖算法中识别精度与泛化能力存在的矛盾,在信息论观点的Rough集理论基础上,提出覆盖熵概念,以决策属性相对于分类器的条件信息熵为约束条件,在确保算法分类能力不降低的情况下,对一组覆盖中信息熵最大的覆盖进行约简,减少了分类器的不确定因素.实验结果证明,该算法具有很好的识别精度与泛化能力,对模糊、不确定的数据也具有较好的处理能力.
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文献信息
篇名 基于条件信息熵的覆盖约简算法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 覆盖熵 覆盖约简 条件信息熵
年,卷(期) 2010,(16) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 176-179
页数 分类号 TP311
字数 3726字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.16.064
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 贾瑞玉 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 62 688 17.0 23.0
2 李永顺 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室 7 27 4.0 5.0
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节点文献
覆盖熵
覆盖约简
条件信息熵
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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
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