扩展优势关系下的变精度粗糙集模型

• 作者: 李艳 靳永飞 马红艳
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 优势关系 变精度粗糙集 扩展优势关系 近似集 决策规则
• 年，卷（期）: 2016,（9）
• 所属期刊栏目: 人工智能
• 页码范围: 232-237
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 6918字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2016.9.046

摘要

基于优势关系的变精度粗糙集模型将传统粗糙集中的等价关系扩展为优势关系,并结合变精度的思想来定义相关概念,从而可以处理具有偏好关系的信息并具有一定的容错能力.然而,传统优势关系的定义仍然过于严格,只有当一个对象r的每个属性值都优于另一个对象y时,该对象x才优于y.当属性个数较多时,这种优势关系的定义会导致对象的优势集偏小,影响到规则的提取和决策结果.为了解决这一问题,通过引入参数的方法扩展了传统优势关系的定义,并在此基础上进一步给出了扩展后的优势集和近似集的概念,建立了扩展优势关系下的变精度粗糙集模型,采用覆盖卒和测试精度作为模型的评估指标.最后给出算例,并在UCI数据集上进行大量的实验将所提模型与传统优势关系下的变精度粗糙集模型进行比较.

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	河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室	58	124	6.0	8.0
2	马红艳	河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室	7	5	1.0	1.0
3	靳永飞	河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室	1	2	1.0	1.0