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基于粗糙集的故障案例特征提取方法 被引量:2

Feature Attribute Extraction of Fault Case Based on Rough Sets
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摘要 针对故障案例特征属性提取在故障案例推理中的重要性,提出了案例的决策表表示形式,介绍了Semi-Naive-Scaler属性离散化算法,并给出了基于遗传算法的属性约简算法。在粗糙集的基本理论和方法基础上,计算了特征属性的重要度,给出了计算实例。 Feature attribute extraction of fault The paper proposes the form of case decision case is a very important aspect of fault case reasoning. table, introduces the attribute discretization algorithm of the Semi-Naive-Scaler,and also gives attribute reducing algorithm based on genetic. Based on these theories and methods of rough sets, the importance of feature attribute is calculated, and an example of attribute importance calculation is given at the end of this paper.
出处 《江南大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第5期564-567,共4页 Joural of Jiangnan University (Natural Science Edition) 
关键词 粗糙集 案例推理 属性权值 rough sets, case based reasoning, attribute weight
作者简介 徐守坤(1972-),男,吉林蛟河人,副教授,工学博士。主要从事数据库及智能信息处理研究。Email:shoukunxu@163.com
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参考文献2

二级参考文献8

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共引文献21

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