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题名基于贝叶斯粗糙集模型的属性约简
被引量：4
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作者
蔡娜
张雪峰
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机构
东北大学系统科学研究所
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2007年第24期46-48,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70271066)
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文摘
在分析贝叶斯粗糙集模型的基础上,将只含有两个决策类的贝叶斯粗糙集的情况推广至含有多个决策类的情况,给出了相关定义和简单性质。从全局相对增益的角度分析了属性重要度,给出以此为启发式信息贝叶斯粗糙集属性约简的启发式算法,且用相应的Matlab程序进行实现。对贝叶斯粗糙集与变精度粗糙属性约简进行了比较,结果证明了算法的有效性。
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关键词
变精度粗糙集模型
贝叶斯粗糙集模型
R约简
先验概率
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Keywords
variable precision rough set model
Bayesian rough set model
R reduction
prior probability
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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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题名基于贝叶斯粗糙集模型的属性约简算法
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作者
陈胜
曾雪兰
梅良才
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机构
广西大学数学与信息科学学院
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出处
《广西科学》
CAS
2009年第4期389-391,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(70861001)
广西自然科学基金项目(桂科自0991027)
广西研究生教育创新计划项目(105930903069)资助
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文摘
在分析贝叶斯粗糙集模型已有的约简算法的基础上,从含有多个决策类情况下的全局相对增益函数的角度,利用二进制编码方法给出一种求贝叶斯粗糙集所有约简及核的算法,并基于实际应用,给出对求出的所有约简进行筛选的拓展算法。通过算例说明算法的实用性和有效性。
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关键词
粗糙集
属性约简
R约简
贝叶斯粗糙集模型
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Keywords
rough sets,attribute reduction, R reduction,Bayesian rough sets mode
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分类号
O159
[理学—基础数学]
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名基于模糊包含度的贝叶斯粗糙集模型
被引量：3
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作者
魏玲
张琬林
李阳
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机构
哈尔滨理工大学经济与管理学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2019年第2期34-38,共5页
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基金
黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(16GLD02)
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文摘
利用变精度模糊粗糙集(VPFRS)模型在属性约简过程中,其结果极易被参数的改变干扰。为克服参数约束,将先验概率引入到文章中,提出一种基于模糊包含度的贝叶斯粗糙集(IDB-BRS)模型,研究了该模型相关性质的同时根据属性相对重要度的启发,给了出基于该模型的属性约简算法。通过在多个UCI数据集上的实验表明,相对于VPFRS而言,IDB-BRS不需要预先给定参数,计算可获得较小的约简和较高的分类精度。
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关键词
属性约简
贝叶斯模糊粗糙集模型
模糊包含度
先验概率
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Keywords
attribute reduction
Bayesian fuzzy rough set model
fuzzy inclusion degree
prior probability
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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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