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摘要:
在经典粗糙集理论模型中,边界域过大会限制其实际应用.针对这一情况,指出决策表中边界域扩展为正域已有方法存在的不足,基于不确定条件下的自主式学习理论,定义一种新的扩展正域方法,并提出计算不相容决策表中认知属性核和认知属性约简的算法.实验结果证明了该方法的有效性.
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文献信息
篇名 一种扩展正域的属性约简方法
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 决策表 粗糙集 属性约简 核属性
年,卷(期) 2010,(21) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 62-64
页数 分类号 TP18
字数 4562字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.21.022
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作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 冯林 四川师范大学计算机科学学院 36 201 8.0 12.0
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粗糙集
属性约简
核属性
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计算机工程
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