【摘 要】
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比较于经典粗糙集,决策粗糙集模型将代价问题考虑在内,为粗糙集的属性约简问题带来了新的挑战。尽管已有针对决策粗糙集的一些属性约简方法被提出,但这些约简标准都是基于所
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,南京理工大学经济管理学院
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比较于经典粗糙集,决策粗糙集模型将代价问题考虑在内,为粗糙集的属性约简问题带来了新的挑战。尽管已有针对决策粗糙集的一些属性约简方法被提出,但这些约简标准都是基于所有决策类的,约束条件较为严格。为解决这一问题,从局部视角出发,针对单独的决策类提出了Local约简的思想。基于启发式算法求解约简的实验结果表明,相比于面向所有决策类的约简,Local约简可以获得更多的正域规则,同时也能够进一步降低约简中的属性数量。
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