监督机制多粒度决策粗糙集模型及应用

• 作者: 梅焘 骆公志
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 监督机制 多粒度决策粗糙集 概率粗糙集
• 年，卷（期）: 2020,（18）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 214-220
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 6397字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1906-0379

摘要

为弥补多粒度决策粗糙集刻画不确定性知识能力的不足,鉴于监督学习能够考虑对象现有或预测的类别标签信息,在多粒度决策粗糙集中引入类内阈值和类间阈值的概念,提出了基于监督机制的多粒度决策粗糙集,给出模型的下、上近似,并对相关性质和结论进行证明.以工地项目建设的实例验证了模型的有效性与可靠性.实验结果表明,通过调整类内阈值和类间阈值,可进一步提高原模型的容错和分类能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梅焘	南京邮电大学管理学院	2	16	1.0	2.0
2	骆公志	南京邮电大学管理学院	19	63	4.0	7.0