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混合值不完备决策信息系统的粗糙分类方法
被引量：
8
1
作者
黄恒秋
曾玲
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第28期48-51,共4页
针对混合值不完备决策信息系统,提出一种将邻域联系度粗糙集与贝叶斯理论相结合的分类方法。定义了一种新的属性辨识矩阵——同异反辨识矩阵,给出了基于同异反辨识矩阵的t分配约简算法,以及对约简后的决策信息系统建立基于邻域联系度粗...
针对混合值不完备决策信息系统,提出一种将邻域联系度粗糙集与贝叶斯理论相结合的分类方法。定义了一种新的属性辨识矩阵——同异反辨识矩阵,给出了基于同异反辨识矩阵的t分配约简算法,以及对约简后的决策信息系统建立基于邻域联系度粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,用于对含有混合属性值以及不完备数据的对象进行分类。实验表明所提出的方法是客观有效的。
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关键词
粗糙集
邻域联系度
同异反辨识矩阵
分配约简
贝叶斯理论
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职称材料
题名
混合值不完备决策信息系统的粗糙分类方法
被引量：
8
1
作者
黄恒秋
曾玲
机构
桂林电子科技大学数学与计算科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第28期48-51,共4页
基金
广西研究生教育创新计划资助项目(No.2010105950701M29)
文摘
针对混合值不完备决策信息系统,提出一种将邻域联系度粗糙集与贝叶斯理论相结合的分类方法。定义了一种新的属性辨识矩阵——同异反辨识矩阵,给出了基于同异反辨识矩阵的t分配约简算法,以及对约简后的决策信息系统建立基于邻域联系度粗糙集的最小错误率贝叶斯决策准则,用于对含有混合属性值以及不完备数据的对象进行分类。实验表明所提出的方法是客观有效的。
关键词
粗糙集
邻域联系度
同异反辨识矩阵
分配约简
贝叶斯理论
Keywords
rough set
neighborhood connection degree
identical-discrepancy-contrary discernibility matrix
assignment reduction
Bayesian theory
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
混合值不完备决策信息系统的粗糙分类方法
黄恒秋
曾玲
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
8
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