【摘 要】
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邻域覆盖粗糙集在机器学习的理论与应用中都起着重要作用。结合覆盖约简和代表选择，已有的研究在符号数据上取得了很好的分类结果；然而，已有方法使用简单投票策略，不能有效解决分
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61379089)
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邻域覆盖粗糙集在机器学习的理论与应用中都起着重要作用。结合覆盖约简和代表选择，已有的研究在符号数据上取得了很好的分类结果；然而，已有方法使用简单投票策略，不能有效解决分类冲突问题。对此提出两种新的加权策略，在分类阶段确定投票的模式。第一种基于CfsSubsetEVal和BestFirst根据属性重要度加权，第二种基于预测点与代表的Overlap相似度加权。利用加州大学欧文分校（UCI）的10个公开数据集进行实验，并与其他三种常用分类算法进行对比。实验用F-measure值对算法性能进行评定。实验结果表明，
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