【摘 要】
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邻域多粒度粗糙集由邻域关系族组成,能够有效地处理连续的数值型数据,所以有广泛的应用前景.但在实际应用中,论域的变化会导致多粒度环境下粒度划分的变化,进而导致原始知识
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,合肥230039;安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601;安徽大学计算机科学与技术学院,合肥,230601
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邻域多粒度粗糙集由邻域关系族组成,能够有效地处理连续的数值型数据,所以有广泛的应用前景.但在实际应用中,论域的变化会导致多粒度环境下粒度划分的变化,进而导致原始知识的变化,如本文中邻域多粒度粗糙集的正域、负域和边界域的变化.为了解决这一问题,本文提出了一种基于矩阵的增量式知识更新方法.首先,我们给出了邻域多粒度粗糙集模型的矩阵表示方法.在此基础上,提出了正域、负域和边界域的增量更新算法.通过使用该方法,减少了知识更新的时间复杂度,提高了算法的效率,通过具体的数据集和实验验证了该算法的有效性.
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